Context-based Resource Management and Slicing for SDN-enabled 5G Smart, Connected Environments

Τα συστήματα κινητής επικοινωνίας πέμπτης γενιάς (5G) τα οποία αναμένονται τα αμέσως επόμενα χρόνια, θα αντιμετωπίσουν πρωτοφανείς απαιτήσεις όσον αφορά τον όγκο και το ρυθμό μεταδόσης δεδομένων, τις καθυστερήσεις του δικτύου, καθώς και τον αριθμό των συνδεδεμένων συσκευών. Τα μελλοντικά δικτυακά οικοσυστήματα θα περιλαμβάνουν μια πληθώρα τεχνολογιών ασύρματης επικοινωνίας (είτε τεχνολογιών 3GPP, είτε μη-3GPP) όπως το Wi-Fi, το 3G, το 4G ή LTE, το Bluetooth, κτλ. Τα σενάρια ανάπτυξης του 5G προβλέπουν έναν πολυεπίπεδο συνδυασμό μακρο- και μικρο-κυψελών, όπου πολυλειτουργικές συσκευές –οι οποίες μπορούν να υποστηρίξουν ποικιλία διαφορετικών εφαρμογών και υπηρεσιών- εξυπηρετούνται από διαφορετικές τεχνολογίες. Οι περιορισμοί που υπήρξαν στα παλιότερα συστήματα κινητών επικοινωνιών πρέπει να εξαλειφθούν, ανοίγοντας το δρόμο για ένα νέο κύμα υπηρεσιών και συνολική εμπειρία χρήστη. Ως εκ τούτου, η διαχείριση των ασύρματων πόρων μέσω της χαρτογράφησης και διανομής τους στις κινητές συσκευές, μέσω της πλέον κατάλληλης τεχνολογίας πρόσβασης, η οποία εξυπηρετεί τις ανάγκες των συγκεκριμένων υπηρεσιών/εφαρμογών αποκτά πρωταρχική σημασία. Οι κύριοι μηχανισμοί διαχείρισης πόρων δικτύου πρόσβασης δηλαδή η επιλογή κυψέλης (cell selection/reselection), η παράδοση υπηρεσίας από τη μία κυψέλη στην άλλη (handover), καθώς και ο έλεγχος εισαγωγής κλήσεων/υπηρεσιών (call/service admission control), είναι αυτοί που τελικώς θα μπορέσουν να προσφέρουν στους χρήστες εξαιρετικά υψηλή ποιότητα υπηρεσιών (Quality of Service - QoS) και εμπειρίας (Quality of Experience - QoE) προς τις πολύ απαιτητικές περιπτώσεις χρήσης του 5G. Αυτό θα γίνει εφικτό μέσω της βελτιστοποίησης του συσχετισμού-χαρτογράφησης μεταξύ των διαφορετικών (τελικών) κινητών συσκευών και των συνυπαρχόντων ασύρματων δικτύων πρόσβασης. Επιπλέον της οπτικής του χρήστη, οι Πάροχοι Δικτύων Κινητής θα είναι σε θέση να εκμεταλλευτούν τη μέγιστη αποδοτικότητα και χρήση των –ήδη δυσεύρετων- ασύρματων πόρων. Ευφυείς βελτιστοποιήσεις και αποδοτικές λύσεις όσον αφορά το κόστος και την κατανάλωση ενέργειας πρέπει επίσης να εισαχθούν στα δίκτυα 5ης γενιάς με σκοπό να προάγουν ένα συνεκτικό, στοχευμένο στο χρήστη και πολυδιάστατο οικοσύστημα πληροφοριών. Η παρούσα διατριβή αυτή εστιάζει στη Διαχείριση Ασύρματων Δικτυακών Πόρων (ΔΑΔΠ - RRM) από την οπτική των κύριων διαδικασιών που σχετίζονται με την επιλογή ασύρματης τεχνολογίας πρόσβασης και στρώματος κυψέλης (μικρο-, μάκρο κυψέλη, κτλ.), δηλαδή η επιλογή κυψέλης, η παράδοση υπηρεσίας και ο έλεγχος εισαγωγής κλήσεων/υπηρεσιών. Έπειτα, η διατριβή προχωρά ένα βήμα παραπέρα, με σκοπό να συνδέσει τη ΔΑΔΠ με μία από τις πιο πρόσφατες προσεγγίσεις διαχείρισης δικτυακών πόρων, δηλαδή τον «τεμαχισμό δικτύου» (network slicing), όπως αυτή εισάγεται σε περιβάλλοντα που χρησιμοποιούν τη μέθοδος της Δικτύωσης Βασισμένης στο Λογισμικό (Software Defined Networking), η οποία δημιουργεί μικρότερα, εικονικά τμήματα του δικτύου, προσαρμοσμένα και βελτιστοποιημένα για συκεκριμένες υπηρεσίες και αντίστοιχες απαιτήσεις. Σαν πρώτο βήμα, πραγματοποιήθηκε μια ολοκληρωμένη ανάλυση για τις υπάρχουσες λύσεις – όπως αυτές προδιαγράφονται στα πρότυπα της 3GPP, στη βιβλιογραφία, καθώς και τις σχετικές πατέντες-. Η διατριβή αυτή αρχικά εντοπίζει τους δεσμούς μεταξύ των προσπαθειών της ερευνητικής κοινότητας, των υλοποιήσεων της βιομηχανίας, καθώς και των δράσεων προτυποποίησης, σε μια προσπάθεια να επισημανθούν ρεαλιστικές λύσεις εφαρμογής, να προσδιοριστούν οι κύριοι στόχοι, τα πλεονεκτήματα, αλλά και οι ελλείψεις αυτών των προσπαθειών. Όπως θα δειχθεί, οι υπάρχουσες λύσεις προσπαθούν να εξισορροπήσουν σε ένα σημείο μεταξύ της βέλτιστης λύσης και μιας απλής υλοποίησης. Έτσι, οι λύσεις που έχουν προταθεί είτε είναι απλοποιημένες σε τέτοιο βαθμό που απομακρύνονται από μια ρεαλιστική πρόταση, και επιτυγχάνουν υπο-βέλτιστες λύσεις ή από την άλλη παρέχουν πολύ σημαντικές βελτιώσεις, αλλά η πολυπλοκότητά τους και η επιβάρυνση που επιβάλλουν στο δίκτυο (όσον αφορά για παράδειγμα κόστος σηματοδοσίας, ή επεξεργαστικής ισχύος) τις καθιστούν ελκυστικές για μια πραγματική ανάπτυξη. Προς αυτή την κατεύθυνση, η παρούσα διατριβή εισαγωγή ένα σύνολο μηχανισμών επίγνωσης πλαισίου για τη διαχείριση δικτυακών πόρων, που αποτελείται από τρεις επιμέρους μηχανισμούς με διακριτό ρόλο: Δύο από τους μηχανισμούς χρησιμοποιούν πληροφορία πλαισίου με σκοπό τη βελτίωση τη διαχείριση πόρων και και τη χαρτογράφηση μεταξύ ροών δεδομένων κινητών συσκευών και κυψέλης/τεχνολογίας δικτύου. Ο τρίτος μηχανισμός δρα με έναν ενισχυτικό ρόλο στους δύο προηγούμενους, μέσω μιας προ-επεξεργασίας που πραγματοποιεί πάνω σε πληροφορία πλαισίου, με σκοπό τον περιορισμό του κόστους της επιπλέον σηματοδοσίας που απαιτείται για την μεταφορά της πληροφορίας πλαισίου μεταξύ των διαφόρων ενδιαφερόμενων δικτυακών οντοτήτων. Εκτός από τους τρεις μηχανισμούς αυτούς, πραγματοποιήθηκαν εκτενείς μελέτες σε σχέση με αρχιτεκτονικά ζητήματα και πτυχές, στο πλαίσιο της επικείμενης αρχιτεκτονικής δικτύου 5G και χαρτογράφηση των προτεινόμενων μηχανισμών στα συστατικά στοιχεία του δικτύου 5G -όπως αυτά εισήχθησαν στα τελευταίο κείμενα προτυποποίησης της 3GPP-. Η πρώτη κύρια συμβολή της παρούσας διατριβής είναι το COmpAsS, ένας μηχανισμός επιλογής Τεχνολογίας Ασύρματης Πρόσβασης πολλαπλών κριτηρίων, με γνώμονα το περιβάλλον, το κύριο μέρος του οποίου λειτουργεί στην πλευρά του Εξοπλισμού Χρήστη (UE), ελαχιστοποιώντας με αυτό τον τρόπο τις επιβαρύνσεις σηματοδότησης στη διεπαφή αέρα και το φορτίο υπολογισμού στους σταθμούς βάσης. Ο μηχανισμός COmpAsS εκτελεί παρακολούθηση σε πραγματικό χρόνο, υιοθετώντας την Ασαφή Λογική (Fuzzy Logic -FL) ως μία από τις βασικές προσεγγίσεις αντίληψης και ανάλυσης της κατάστασης του δικτύου. Σε συνδυασμό με ένα σύνολο προκαθορισμένων κανόνων, υπολογίζει μια λίστα με τις καταλληλότερες διαθέσιμες επιλογές πρόσβασης δικτύου, για κάθε μία από τις ροές δεδομένων/υπηρεσίας που είναι ενεργές εκείνη τη στιγμή. Τα πλεονεκτήματα του COmpAsS παρουσιάζονται μέσω μιας εκτεταμένης σειράς σεναρίων προσομοίωσης, ως μέρος των περιπτώσεων χρήσης εξαιρετικά πυκνών δικτύων (UDN) 5G. Τα αποτελέσματα αποδεικνύουν τον τρόπο με τον οποίο ο προτεινόμενος μηχανισμός βελτιστοποιεί τους βασικούς δείκτες επιδόσεων (Key Performance Indicators - KPIs), όταν αντιπαρατίθεται σε έναν από τους καθιερωμένους LTE αλγορίθμους. Η δεύτερη σημαντική συμβολή της παρούσας διατριβής είναι η Μηχανή Εξόρυξης Πλαισίου και Δημιουργίας Προφίλ (Context Extraction and Profiling Engine – CEPE), ένας μηχανισμός διαχείρισης πόρων, ο οποίος αναλύει συμπεριφορικά πρότυπα των χρηστών/κινητών συσκευών, εξάγει ουσιώδη γνώση και δημιουργεί αντίστοιχα προφίλ/πρότυπα συμπεριφοράς, με σκοπό να τα χρησιμοποιήσει για βέλτιστο προγραμματισμό πόρων, καθώς επίσης και για την μελλοντική πρόβλεψη απαιτήσεων πόρων. Το CEPE συλλέγει πληροφορίες σχετικά με τους χρήστες, τις υπηρεσίες, τις κινητές συσκευές, καθώς και τις συνθήκες δικτύου, και μέσω επεξεργασίας -χωρίς σύνδεση, ετεροχρονισμένα- αποκτά ένα μοντέλο γνώσης, το οποίο στη συνέχεια χρησιμοποιείται για τη βελτιστοποίηση των κύριων μηχανισμών ΔΑΔΠ (RRM). Το προαναφερθέν μοντέλο γνώσης μεταφράζεται έπειτα σε προφίλ χρηστών/κινητών συσκευών, τα οποία εφαρμόζονται ως είσοδος κατά τις διαδικασίες ΔΑΔΠ. Η βιωσιμότητα και η εγκυρότητα του CEPE επιδεικνύεται μέσω εκτεταμένων σεναρίων προσομοίωσης. Η τρίτη σημαντική συμβολή είναι το CIP (Context Information Preprocessor), ένας μηχανισμός προεπεξεργασίας πληροφοριών πλαισίου, με στόχο τον εντοπισμό και την απόρριψη περιττών δεδομένων κατά τη σηματοδοσία πριν από την εξαγωγή της γνώσης. Το CIP θα μπορούσε να θεωρηθεί ως αναπόσπαστο μέρος των προαναφερθέντων σχημάτων σχεδίασης, δηλαδή των COmpAsS και CEPE. Ο προτεινόμενος μηχανισμός περιλαμβάνει τη συγκέντρωση και συμπίεση πληροφοριών πλαισίου σχετικά με το δίκτυο ανά μοναδικό αναγνωριστικό κινητής συσκευής/χρήστη, -όπως η διεθνής ταυτότητα συνδρομητή κινητού (IMSI)-, καθώς και τεχνικές που σχετίζονται με την αναγνώριση και την απόρριψη δεδομένων πλαισίου που δε συμβάλλουν στην βελτίωση ή διόρθωση του πρόφιλ χρήστη, πριν από οποιαδήποτε μετάδοση προς το CEPE (ή άλλο μηχανισμό ΔΑΔΠ). Οι βελτιώσεις και τα κέρδη του CIP στη διαδικασία της σηματοδοσίας απεικονίζονται μέσω λεπτομερούς αναλυτικής προσέγγισης, η οποία καθορίζεται από τις καθιερωμένες απαιτήσεις περί χρήσης 5G. Ως τελική σημαντική συμβολή αυτής της διατριβής, διεξάγεται μια εκτεταμένη ανάλυση όσον αφορά τη διασύνδεση των CEPE-COmpAsS, στο πλαίσιο της επικείμενης αρχιτεκτονικής δικτύου 5G και της χαρτογράφησης αυτών με τα τελευταία συστατικά στοιχεία του δικτύου 5G –όπως αυτά παρουσιάστηκαν στις τελευταίες δημοσιεύσεις προτυποποίησης της 3GPP -. Το έργο σε αυτή την ενότητα δείχνει πώς μπορεί να παρουσιαστεί το προτεινόμενο πλαίσιο ως μέρος των συνιστωσών του δικτύου 5G και των λειτουργιών που εισάγονται σε περιβάλλοντα με δυνατότητα SDN, όπως η προσέγγιση του «Τεμαχισμού Δικτύου», ο Μηχανισμός Ανάλυσης Δικτυακών Δεδομένων (Network Data Analytics Function – NWDAF), η λειτουργία επιλογής βέλτιστου τεμαχίου δικτύου (Network Slice Selection Function) - προς περαιτέρω βελτιστοποίηση της διανομής και της διαχείρισης των διαθέσιμων πόρων δικτύου μεταξύ των συσκευών-, καθώς και το ATSSS – Access Traffic Steering, Switching and Splitting, μια οντότητα υπεύθυνη για τη διαχείριση των ροών δεδομένων των UE –με δυνατότητες επαναδρομολόγησης, διαχωρισμού και σύνδεσης της κάθε ροής με την αντίστοιχη βέλτιστη, διαθέσιμη τεχνολογία πρόσβασης. Δύο συμπληρωματικές μελέτες περιλαμβάνονται –τέλος- σε αυτή τη διατριβή: μια αρχική ανάλυση των πολιτικών μηχανικής κυκλοφορίας (Traffic Engineering) που βασίζονται σε προφίλ χρηστών που προκύπτουν από το CEPE, καθώς και μία περίπτωση χρήσης 5G που σχετίζεται με τον τομέα του Διαδικτύου των Πραγμάτων - και πιο συγκεκριμένα την «Καλλιέργεια Ακριβείας» (Precision Farming), με σκοπό να δοθεί έμφαση σε ρητές απαιτήσεις των περιπτώσεων χρήσης 5G, όπως η επικοινωνία τύπου μηχανής κρίσιμης σημασίας (Mission-Critical Machine Type Communication).The fifth-generation (5G) mobile communication systems, which are expected to emerge in the forthcoming years, will address unprecedented demands in terms of system capacity, service latency and number of connected devices. Future 5G network ecosystems will comprise a plethora of 3GPP and non-3GGP Radio Access Technologies (RATs), such as Wi-Fi, 3G, 4G or LTE, Bluetooth, etc. Deployment scenarios envision a multi-layer combination of macro, micro and femto cells where multi-mode end devices, supporting diverse applications, are served by different technologies. Limitations previously posed by legacy generation systems need to be eliminated, paving the way to a new wave of services and overall experience for the user. As a result, the management of radio resources via mapping the end devices to the most appropriate access network becomes of paramount importance; the primary Radio Resource Management (RRM) mechanisms, i.e. cell selection/reselection, handover and call admission control will be able to offer extremely high Quality of Service (QoS) and Experience (QoE) to the users, towards the very demanding 5G use case requirements; this will be realised via an optimal association between the diverse end devices and the coexisting available access networks. Besides the user’s perspective, the Mobile Network Operators (MNOs) will be able to take advantage of the maximum efficiency and utilization over the –already scarce- wireless resources. Intelligent optimizations, as well as cost and energy efficient solutions need to be introduced in 5G networks in order to promote a consistent, user-centred and all-dimensional information ecosystem. This thesis focuses on the radio resource management (RRM) from the perspective of the primary RAT and cell layer selection processes (i.e., cell (re)selection, handover, admission control); afterwards, it goes one step beyond, in order to link the RRM with one of the latest RRM optimization approaches, i.e. the Network Slicing, as introduced in Software Defined Networking (SDN)-enabled environments, which creates smaller, virtual “portions” of the network, adapted and optimized for specific services/requirements. As a first step, a comprehensive analysis for the existing solutions -as these are specified in 3GPP standards, research papers, and patents has taken place. This thesis initially identifies the links between the research community efforts, the industry implementations, as well as the standardization efforts, in an attempt to highlight realistic solution implementations, identify the main goals, advantages and shortcomings of these efforts. As will be shown, existing solutions attempt to balance between implementation simplicity and solution optimality. Thus, solutions are either simple to implement but achieve sub-optimal solutions or provide significant improvements but their complexity and the burden placed on the network components renders them unattractive for a real-life deployment. Towards this end, this thesis introduces a context-based radio resource management (RRM) framework, comprised of three distinct mechanisms: Two out of the three mechanisms exploit contextual information with the aim of optimising the resource management and UE-RAT mapping, while the third mechanism acts with an augmenting role to the former two, by pre-processing the contextual information required by such, context-based mechanisms and –thus- by limiting the signalling cost required for communicating this contextual information among network entities. In addition to the three mechanisms, comprehensive analysis has taken place in relation to architectural aspects, in the context of the forthcoming 5G network architecture and by mapping them with the latest 5G network components –as these were introduced in the latest 3GPP work-. The first major contribution of this thesis is COmpAsS, a context-aware, multi-criteria RAT selection mechanism, the main part of which operates on the User Equipment (UE) side, minimizing signalling overhead over the air interface and computation load on the base stations. COmpAsS mechanism performs real-time monitoring and adopts Fuzzy Logic (FL) as one the core logic modules, responsible for the perception of the network situation and, in combination with a set of pre-defined rules, calculates a list of the most suitable available access network options. The merits of COmpAsS are showcased via an extensive series of simulation scenarios, as part of 5G ultra dense networks (UDN) use cases. The results prove how the proposed mechanism optimises Key Performance Indicators (KPIs), when juxtaposed to a well-established LTE handover algorithm. The second major contribution of the current thesis the Context Extraction and Profiling Engine (CEPE), a resource management framework, which analyzes user behavioral patterns, extracts meaningful knowledge and performs user profiling in order to apply it for optimal resource planning, as well as prediction of resource requirements. CEPE collects information about users, services, terminals and network conditions and –based on offline processing– derives a knowledge model, which is subsequently used for the optimization of the primary RRM mechanisms. Then, the extracted context information is translated into user profiles and is finally applied as input for enhanced cell (re)selection, handover or admission control. The viability and validity of CEPE is demonstrated via an extensive set of simulation scenarios. The third major contribution is CIP, a Context Information Pre-processing scheme, aiming to identify and discard redundant or unnecessary data during network signalling and before knowledge extraction. CIP could be considered as an integral part of the afore described profiling schemes, i.e. COmpAsS and CEPE. The module comprises aggregating and compressing mobile network-related context information per unique identifier, such as the end device’s International Mobile Subscriber Identity (IMSI), as well as techniques related to identifying and discarding user profile-redundant or unnecessary context data, before any transmission to CEPE. CIP gains are illustrated via a detailed analytical approach, guided by well-established 5G use case requirements. As a final major contribution of this thesis, a comprehensive analysis takes place with regard to the CEPE-COmpAsS interworking, in the context of the forthcoming 5G network architecture and by mapping them with the latest 5G network components –as these were introduced in the latest 3GPP work-. The work in this section shows how the proposed framework can be instantiated as part of the 5G network components and functions introduced in SDN-enabled environments, such as the Network Slicing approach, the Network Data Analytics and the Network Slice Selection Functions, towards further optimising the distribution and management of the available infrastructure and network resources among the UEs, as well as the Access Traffic Steering, Switching and Splitting (ATSSS), responsible for managing the UE data flows and mapping each single UE flow with the optimal available access technology.. Two supplementary studies are finally included in this dissertation: a preliminary analysis on traffic engineering policies based on user profiling realised by CEPE, as well as a 5G use case related to the Internet of Things domain -and more specifically, Precision Farming-, aiming to highlight explicit requirements such as mission-critical machine type communication

D4.2 Final report on trade-off investigations

Research activities in METIS WP4 include several as pects related to the network-level of future wireless communication networks. Thereby, a large variety of scenarios is considered and solutions are proposed to serve the needs envis ioned for the year 2020 and beyond. This document provides vital findings about several trade-offs that need to be leveraged when designing future network-level solutions. In more detail, it elaborates on the following trade- offs: • Complexity vs. Performance improvement • Centralized vs. Decentralized • Long time-scale vs. Short time-scale • Information Interflow vs. Throughput/Mobility enha ncement • Energy Efficiency vs. Network Coverage and Capacity Outlining the advantages and disadvantages in each trade-off, this document serves as a guideline for the application of different network-level solutions in different situations and therefore greatly assists in the design of future communication network architectures.Aydin, O.; Ren, Z.; Bostov, M.; Lakshmana, TR.; Sui, Y.; Svensson, T.; Sun, W.... (2014). D4.2 Final report on trade-off investigations. http://hdl.handle.net/10251/7676

A PARADIGM SHIFTING APPROACH IN SON FOR FUTURE CELLULAR NETWORKS

The race to next generation cellular networks is on with a general consensus in academia and industry that massive densification orchestrated by self-organizing networks (SONs) is the cost-effective solution to the impending mobile capacity crunch. While the research on SON commenced a decade ago and is still ongoing, the current form (i.e., the reactive mode of operation, conflict-prone design, limited degree of freedom and lack of intelligence) hinders the current SON paradigm from meeting the requirements of 5G. The ambitious quality of experience (QoE) requirements and the emerging multifarious vision of 5G, along with the associated scale of complexity and cost, demand a significantly different, if not totally new, approach to SONs in order to make 5G technically as well as financially feasible. This dissertation addresses these limitations of state-of-the-art SONs. It first presents a generic low-complexity optimization framework to allow for the agile, on-line, multi-objective optimization of future mobile cellular networks (MCNs) through only top-level policy input that prioritizes otherwise conflicting key performance indicators (KPIs) such as capacity, QoE, and power consumption. The hybrid, semi-analytical approach can be used for a wide range of cellular optimization scenarios with low complexity. The dissertation then presents two novel, user-mobility, prediction-based, proactive self-optimization frameworks (AURORA and OPERA) to transform mobility from a challenge into an advantage. The proposed frameworks leverage mobility to overcome the inherent reactiveness of state-of-the-art self-optimization schemes to meet the extremely low latency and high QoE expected from future cellular networks vis-à-vis 5G and beyond. The proactiveness stems from the proposed frameworks’ novel capability of utilizing past hand-over (HO) traces to determine future cell loads instead of observing changes in cell loads passively and then reacting to them. A semi-Markov renewal process is leveraged to build a model that can predict the cell of the next HO and the time of the HO for the users. A low-complexity algorithm has been developed to transform the predicted mobility attributes to a user-coordinate level resolution. The learned knowledge base is used to predict the user distribution among cells. This prediction is then used to formulate a novel (i) proactive energy saving (ES) optimization problem (AURORA) that proactively schedules cell sleep cycles and (ii) proactive load balancing (LB) optimization problem (OPERA). The proposed frameworks also incorporate the effect of cell individual offset (CIO) for balancing the load among cells, and they thus exploit an additional ultra-dense network (UDN)-specific mechanism to ensure QoE while maximizing ES and/or LB. The frameworks also incorporates capacity and coverage constraints and a load-aware association strategy for ensuring the conflict-free operation of ES, LB, and coverage and capacity optimization (CCO) SON functions. Although the resulting optimization problems are combinatorial and NP-hard, proactive prediction of cell loads instead of reactive measurement allows ample time for combination of heuristics such as genetic programming and pattern search to find solutions with high ES and LB yields compared to the state of the art. To address the challenge of significantly higher cell outage rates in anticipated in 5G and beyond due to higher operational complexity and cell density than legacy networks, the dissertation’s fourth key contribution is a stochastic analytical model to analyze the effects of the arrival of faults on the reliability behavior of a cellular network. Assuming exponential distributions for failures and recovery, a reliability model is developed using the continuous-time Markov chains (CTMC) process. Unlike previous studies on network reliability, the proposed model is not limited to structural aspects of base stations (BSs), and it takes into account diverse potential fault scenarios; it is also capable of predicting the expected time of the first occurrence of the fault and the long-term reliability behavior of the BS. The contributions of this dissertation mark a paradigm shift from the reactive, semi-manual, sub-optimal SON towards a conflict-free, agile, proactive SON. By paving the way for future MCN’s commercial and technical viability, the new SON paradigm presented in this dissertation can act as a key enabler for next-generation MCNs

Cognitive networking for next generation of cellular communication systems

This thesis presents a comprehensive study of cognitive networking for cellular networks with contributions that enable them to be more dynamic, agile, and efficient. To achieve this, machine learning (ML) algorithms, a subset of artificial intelligence, are employed to bring such cognition to cellular networks. More specifically, three major branches of ML, namely supervised, unsupervised, and reinforcement learning (RL), are utilised for various purposes: unsupervised learning is used for data clustering, while supervised learning is employed for predictions on future behaviours of networks/users. RL, on the other hand, is utilised for optimisation purposes due to its inherent characteristics of adaptability and requiring minimal knowledge of the environment. Energy optimisation, capacity enhancement, and spectrum access are identified as primary design challenges for cellular networks given that they are envisioned to play crucial roles for 5G and beyond due to the increased demand in the number of connected devices as well as data rates. Each design challenge and its corresponding proposed solution are discussed thoroughly in separate chapters. Regarding energy optimisation, a user-side energy consumption is investigated by considering Internet of things (IoT) networks. An RL based intelligent model, which jointly optimises the wireless connection type and data processing entity, is proposed. In particular, a Q-learning algorithm is developed, through which the energy consumption of an IoT device is minimised while keeping the requirement of the applications--in terms of response time and security--satisfied. The proposed methodology manages to result in 0% normalised joint cost--where all the considered metrics are combined--while the benchmarks performed 54.84% on average. Next, the energy consumption of radio access networks (RANs) is targeted, and a traffic-aware cell switching algorithm is designed to reduce the energy consumption of a RAN without compromising on the user quality-of-service (QoS). The proposed technique employs a SARSA algorithm with value function approximation, since the conventional RL methods struggle with solving problems with huge state spaces. The results reveal that up to 52% gain on the total energy consumption is achieved with the proposed technique, and the gain is observed to reduce when the scenario becomes more realistic. On the other hand, capacity enhancement is studied from two different perspectives, namely mobility management and unmanned aerial vehicle (UAV) assistance. Towards that end, a predictive handover (HO) mechanism is designed for mobility management in cellular networks by identifying two major issues of Markov chains based HO predictions. First, revisits--which are defined as a situation whereby a user visits the same cell more than once within the same day--are diagnosed as causing similar transition probabilities, which in turn increases the likelihood of making incorrect predictions. This problem is addressed with a structural change; i.e., rather than storing 2-D transition matrix, it is proposed to store 3-D one that also includes HO orders. The obtained results show that 3-D transition matrix is capable of reducing the HO signalling cost by up to 25.37%, which is observed to drop with increasing randomness level in the data set. Second, making a HO prediction with insufficient criteria is identified as another issue with the conventional Markov chains based predictors. Thus, a prediction confidence level is derived, such that there should be a lower bound to perform HO predictions, which are not always advantageous owing to the HO signalling cost incurred from incorrect predictions. The outcomes of the simulations confirm that the derived confidence level mechanism helps in improving the prediction accuracy by up to 8.23%. Furthermore, still considering capacity enhancement, a UAV assisted cellular networking is considered, and an unsupervised learning-based UAV positioning algorithm is presented. A comprehensive analysis is conducted on the impacts of the overlapping footprints of multiple UAVs, which are controlled by their altitudes. The developed k-means clustering based UAV positioning approach is shown to reduce the number of users in outage by up to 80.47% when compared to the benchmark symmetric deployment. Lastly, a QoS-aware dynamic spectrum access approach is developed in order to tackle challenges related to spectrum access, wherein all the aforementioned types of ML methods are employed. More specifically, by leveraging future traffic load predictions of radio access technologies (RATs) and Q-learning algorithm, a novel proactive spectrum sensing technique is introduced. As such, two different sensing strategies are developed; the first one focuses solely on sensing latency reduction, while the second one jointly optimises sensing latency and user requirements. In particular, the proposed Q-learning algorithm takes the future load predictions of the RATs and the requirements of secondary users--in terms of mobility and bandwidth--as inputs and directs the users to the spectrum of the optimum RAT to perform sensing. The strategy to be employed can be selected based on the needs of the applications, such that if the latency is the only concern, the first strategy should be selected due to the fact that the second strategy is computationally more demanding. However, by employing the second strategy, sensing latency is reduced while satisfying other user requirements. The simulation results demonstrate that, compared to random sensing, the first strategy decays the sensing latency by 85.25%, while the second strategy enhances the full-satisfaction rate, where both mobility and bandwidth requirements of the user are simultaneously satisfied, by 95.7%. Therefore, as it can be observed, three key design challenges of the next generation of cellular networks are identified and addressed via the concept of cognitive networking, providing a utilitarian tool for mobile network operators to plug into their systems. The proposed solutions can be generalised to various network scenarios owing to the sophisticated ML implementations, which renders the solutions both practical and sustainable

Energy efficiency comparison between 2.1 GHz and 28 GHz based communication networks

Mobile communications have revolutionized the way we communicate around the globe, making communication easier, faster and cheaper. In the first three generations of mobile networks, the primary focus was on voice calls, and as such, the traffic on the networks was not as heavy as it currently is. Towards the fourth generation however, there was an explosive increase in mobile data traffic, driven in part by the heavy use of smart phones, tablets and cloud services, that is in turn increasing heavy energy consumption by the mobile networks to meet increased demand. Addition of power conditioning equipment adds on to the overall energy consumption of the base stations, necessitating deployment of energy efficient solutions to deal with the impacts and costs of heavy energy consumption. This thesis investigates the energy efficiency performance of mobile networks in various scenarios in a dense urban environment. Consideration is given to the future deployment of 5G networks, and simulations are carried out at 2.1 GHz and 28 GHz frequencies with a channel bandwidth of 20 MHz in the 2.1 GHz simulation and 20 MHz in 28 GHz scenario. The channel bandwidth of the 28 GHz system is then increased ten-fold and another system performance evaluation is then done. Parameters used for evaluating the system performance include the received signal strength, signal-to-interference-plus-noise-ratio, spectral efficiency and power efficiency are also considered. The results suggest that deployment of networks using mmWave frequencies with the same parameters as the 2.1 GHz does not improve the overall performance of the system but improves the throughput when a bandwidth of 200 MHz band is allocated. The use of antenna masking with down tilting improves the gains of the system in all three systems. The conclusion drawn is that if all factors are the same, mmWave systems can be installed in the same site locations as 2.1 GHz systems. However, to achieve better performance, some significant modifications would need to be considered, like the use of antenna arrays and beam steering techniques. This simulation has considered outdoor users only, with indoor users eliminated. The parameters in a real network deployment might differ and the results could change, which in turn could change the performance of the system

Software Defined Applications in Cellular and Optical Networks

abstract: Small wireless cells have the potential to overcome bottlenecks in wireless access through the sharing of spectrum resources. A novel access backhaul network architecture based on a Smart Gateway (Sm-GW) between the small cell base stations, e.g., LTE eNBs, and the conventional backhaul gateways, e.g., LTE Servicing/Packet Gateways (S/P-GWs) has been introduced to address the bottleneck. The Sm-GW flexibly schedules uplink transmissions for the eNBs. Based on software defined networking (SDN) a management mechanism that allows multiple operator to flexibly inter-operate via multiple Sm-GWs with a multitude of small cells has been proposed. This dissertation also comprehensively survey the studies that examine the SDN paradigm in optical networks. Along with the PHY functional split improvements, the performance of Distributed Converged Cable Access Platform (DCCAP) in the cable architectures especially for the Remote-PHY and Remote-MACPHY nodes has been evaluated. In the PHY functional split, in addition to the re-use of infrastructure with a common FFT module for multiple technologies, a novel cross functional split interaction to cache the repetitive QAM symbols across time at the remote node to reduce the transmission rate requirement of the fronthaul link has been proposed.Dissertation/ThesisDoctoral Dissertation Electrical Engineering 201