174 research outputs found

    Towards Massive Machine Type Communications in Ultra-Dense Cellular IoT Networks: Current Issues and Machine Learning-Assisted Solutions

    Get PDF
    The ever-increasing number of resource-constrained Machine-Type Communication (MTC) devices is leading to the critical challenge of fulfilling diverse communication requirements in dynamic and ultra-dense wireless environments. Among different application scenarios that the upcoming 5G and beyond cellular networks are expected to support, such as eMBB, mMTC and URLLC, mMTC brings the unique technical challenge of supporting a huge number of MTC devices, which is the main focus of this paper. The related challenges include QoS provisioning, handling highly dynamic and sporadic MTC traffic, huge signalling overhead and Radio Access Network (RAN) congestion. In this regard, this paper aims to identify and analyze the involved technical issues, to review recent advances, to highlight potential solutions and to propose new research directions. First, starting with an overview of mMTC features and QoS provisioning issues, we present the key enablers for mMTC in cellular networks. Along with the highlights on the inefficiency of the legacy Random Access (RA) procedure in the mMTC scenario, we then present the key features and channel access mechanisms in the emerging cellular IoT standards, namely, LTE-M and NB-IoT. Subsequently, we present a framework for the performance analysis of transmission scheduling with the QoS support along with the issues involved in short data packet transmission. Next, we provide a detailed overview of the existing and emerging solutions towards addressing RAN congestion problem, and then identify potential advantages, challenges and use cases for the applications of emerging Machine Learning (ML) techniques in ultra-dense cellular networks. Out of several ML techniques, we focus on the application of low-complexity Q-learning approach in the mMTC scenarios. Finally, we discuss some open research challenges and promising future research directions.Comment: 37 pages, 8 figures, 7 tables, submitted for a possible future publication in IEEE Communications Surveys and Tutorial

    On reliable and energy efficient massive wireless communications: the road to 5G

    Full text link
    La quinta generación de redes móviles (5G) se encuentra a la vuelta de la esquina. Se espera provea de beneficios extraordinarios a la población y que resuelva la mayoría de los problemas de las redes 4G actuales. El éxito de 5G, cuya primera fase de estandarización ha sido completada, depende de tres pilares: comunicaciones tipo-máquina masivas, banda ancha móvil mejorada y comunicaciones ultra fiables y de baja latencia (mMTC, eMBB y URLLC, respectivamente). En esta tesis nos enfocamos en el primer pilar de 5G, mMTC, pero también proveemos una solución para lograr eMBB en escenarios de distribución masiva de contenidos. Específicamente, las principales contribuciones son en las áreas de: 1) soporte eficiente de mMTC en redes celulares; 2) acceso aleatorio para el reporte de eventos en redes inalámbricas de sensores (WSNs); y 3) cooperación para la distribución masiva de contenidos en redes celulares. En el apartado de mMTC en redes celulares, esta tesis provee un análisis profundo del desempeño del procedimiento de acceso aleatorio, que es la forma mediante la cual los dispositivos móviles acceden a la red. Estos análisis fueron inicialmente llevados a cabo por simulaciones y, posteriormente, por medio de un modelo analítico. Ambos modelos fueron desarrollados específicamente para este propósito e incluyen uno de los esquemas de control de acceso más prometedores: access class barring (ACB). Nuestro modelo es uno de los más precisos que se pueden encontrar en la literatura y el único que incorpora el esquema de ACB. Los resultados obtenidos por medio de este modelo y por simulación son claros: los accesos altamente sincronizados que ocurren en aplicaciones de mMTC pueden causar congestión severa en el canal de acceso. Por otro lado, también son claros en que esta congestión se puede prevenir con una adecuada configuración del ACB. Sin embargo, los parámetros de configuración del ACB deben ser continuamente adaptados a la intensidad de accesos para poder obtener un desempeño óptimo. En la tesis se propone una solución práctica a este problema en la forma de un esquema de configuración automática para el ACB; lo llamamos ACBC. Los resultados muestran que nuestro esquema puede lograr un desempeño muy cercano al óptimo sin importar la intensidad de los accesos. Asimismo, puede ser directamente implementado en redes celulares para soportar el tráfico mMTC, ya que ha sido diseñado teniendo en cuenta los estándares del 3GPP. Además de los análisis descritos anteriormente para redes celulares, se realiza un análisis general para aplicaciones de contadores inteligentes. Es decir, estudiamos un escenario de mMTC desde la perspectiva de las WSNs. Específicamente, desarrollamos un modelo híbrido para el análisis de desempeño y la optimización de protocolos de WSNs de acceso aleatorio y basados en cluster. Los resultados muestran la utilidad de escuchar el medio inalámbrico para minimizar el número de transmisiones y también de modificar las probabilidades de transmisión después de una colisión. En lo que respecta a eMBB, nos enfocamos en un escenario de distribución masiva de contenidos, en el que un mismo contenido es enviado de forma simultánea a un gran número de usuarios móviles. Este escenario es problemático, ya que las estaciones base de la red celular no cuentan con mecanismos eficientes de multicast o broadcast. Por lo tanto, la solución que se adopta comúnmente es la de replicar e contenido para cada uno de los usuarios que lo soliciten; está claro que esto es altamente ineficiente. Para resolver este problema, proponemos el uso de esquemas de network coding y de arquitecturas cooperativas llamadas nubes móviles. En concreto, desarrollamos un protocolo para la distribución masiva de contenidos, junto con un modelo analítico para su optimización. Los resultados demuestran que el modelo propuesto es simple y preciso, y que el protocolo puede reducir el conLa cinquena generació de xarxes mòbils (5G) es troba molt a la vora. S'espera que proveïsca de beneficis extraordinaris a la població i que resolga la majoria dels problemes de les xarxes 4G actuals. L'èxit de 5G, per a la qual ja ha sigut completada la primera fase del qual d'estandardització, depén de tres pilars: comunicacions tipus-màquina massives, banda ampla mòbil millorada, i comunicacions ultra fiables i de baixa latència (mMTC, eMBB i URLLC, respectivament, per les seues sigles en anglés). En aquesta tesi ens enfoquem en el primer pilar de 5G, mMTC, però també proveïm una solució per a aconseguir eMBB en escenaris de distribució massiva de continguts. Específicament, les principals contribucions són en les àrees de: 1) suport eficient de mMTC en xarxes cel·lulars; 2) accés aleatori per al report d'esdeveniments en xarxes sense fils de sensors (WSNs); i 3) cooperació per a la distribució massiva de continguts en xarxes cel·lulars. En l'apartat de mMTC en xarxes cel·lulars, aquesta tesi realitza una anàlisi profunda de l'acompliment del procediment d'accés aleatori, que és la forma mitjançant la qual els dispositius mòbils accedeixen a la xarxa. Aquestes anàlisis van ser inicialment dutes per mitjà de simulacions i, posteriorment, per mitjà d'un model analític. Els models van ser desenvolupats específicament per a aquest propòsit i inclouen un dels esquemes de control d'accés més prometedors: el access class barring (ACB). El nostre model és un dels més precisos que es poden trobar i l'únic que incorpora l'esquema d'ACB. Els resultats obtinguts per mitjà d'aquest model i per simulació són clars: els accessos altament sincronitzats que ocorren en aplicacions de mMTC poden causar congestió severa en el canal d'accés. D'altra banda, també són clars en què aquesta congestió es pot previndre amb una adequada configuració de l'ACB. No obstant això, els paràmetres de configuració de l'ACB han de ser contínuament adaptats a la intensitat d'accessos per a poder obtindre unes prestacions òptimes. En la tesi es proposa una solució pràctica a aquest problema en la forma d'un esquema de configuració automàtica per a l'ACB; l'anomenem ACBC. Els resultats mostren que el nostre esquema pot aconseguir un acompliment molt proper a l'òptim sense importar la intensitat dels accessos. Així mateix, pot ser directament implementat en xarxes cel·lulars per a suportar el trànsit mMTC, ja que ha sigut dissenyat tenint en compte els estàndards del 3GPP. A més de les anàlisis descrites anteriorment per a xarxes cel·lulars, es realitza una anàlisi general per a aplicacions de comptadors intel·ligents. És a dir, estudiem un escenari de mMTC des de la perspectiva de les WSNs. Específicament, desenvolupem un model híbrid per a l'anàlisi de prestacions i l'optimització de protocols de WSNs d'accés aleatori i basats en clúster. Els resultats mostren la utilitat d'escoltar el mitjà sense fil per a minimitzar el nombre de transmissions i també de modificar les probabilitats de transmissió després d'una col·lisió. Pel que fa a eMBB, ens enfoquem en un escenari de distribució massiva de continguts, en el qual un mateix contingut és enviat de forma simultània a un gran nombre d'usuaris mòbils. Aquest escenari és problemàtic, ja que les estacions base de la xarxa cel·lular no compten amb mecanismes eficients de multicast o broadcast. Per tant, la solució que s'adopta comunament és la de replicar el contingut per a cadascun dels usuaris que ho sol·liciten; és clar que això és altament ineficient. Per a resoldre aquest problema, proposem l'ús d'esquemes de network coding i d'arquitectures cooperatives anomenades núvols mòbils. En concret, desenvolupem un protocol per a realitzar la distribució massiva de continguts de forma eficient, juntament amb un model analític per a la seua optimització. Els resultats demostren que el model proposat és simple i precísThe 5th generation (5G) of mobile networks is just around the corner. It is expected to bring extraordinary benefits to the population and to solve the majority of the problems of current 4th generation (4G) systems. The success of 5G, whose first phase of standardization has concluded, relies in three pillars that correspond to its main use cases: massive machine-type communication (mMTC), enhanced mobile broadband (eMBB), and ultra-reliable low latency communication (URLLC). This thesis mainly focuses on the first pillar of 5G: mMTC, but also provides a solution for the eMBB in massive content delivery scenarios. Specifically, its main contributions are in the areas of: 1) efficient support of mMTC in cellular networks; 2) random access (RA) event-reporting in wireless sensor networks (WSNs); and 3) cooperative massive content delivery in cellular networks. Regarding mMTC in cellular networks, this thesis provides a thorough performance analysis of the RA procedure (RAP), used by the mobile devices to switch from idle to connected mode. These analyses were first conducted by simulation and then by an analytical model; both of these were developed with this specific purpose and include one of the most promising access control schemes: the access class barring (ACB). To the best of our knowledge, this is one of the most accurate analytical models reported in the literature and the only one that incorporates the ACB scheme. Our results clearly show that the highly-synchronized accesses that occur in mMTC applications can lead to severe congestion. On the other hand, it is also clear that congestion can be prevented with an adequate configuration of the ACB scheme. However, the configuration parameters of the ACB scheme must be continuously adapted to the intensity of access attempts if an optimal performance is to be obtained. We developed a practical solution to this problem in the form of a scheme to automatically configure the ACB; we call it access class barring configuration (ACBC) scheme. The results show that our ACBC scheme leads to a near-optimal performance regardless of the intensity of access attempts. Furthermore, it can be directly implemented in 3rd Generation Partnership Project (3GPP) cellular systems to efficiently handle mMTC because it has been designed to comply with the 3GPP standards. In addition to the analyses described above for cellular networks, a general analysis for smart metering applications is performed. That is, we study an mMTC scenario from the perspective of event detection and reporting WSNs. Specifically, we provide a hybrid model for the performance analysis and optimization of cluster-based RA WSN protocols. Results showcase the utility of overhearing to minimize the number of packet transmissions, but also of the adaptation of transmission parameters after a collision occurs. Building on this, we are able to provide some guidelines that can drastically increase the performance of a wide range of RA protocols and systems in event reporting applications. Regarding eMBB, we focus on a massive content delivery scenario in which the exact same content is transmitted to a large number of mobile users simultaneously. Such a scenario may arise, for example, with video streaming services that offer a particularly popular content. This is a problematic scenario because cellular base stations have no efficient multicast or broadcast mechanisms. Hence, the traditional solution is to replicate the content for each requesting user, which is highly inefficient. To solve this problem, we propose the use of network coding (NC) schemes in combination with cooperative architectures named mobile clouds (MCs). Specifically, we develop a protocol for efficient massive content delivery, along with the analytical model for its optimization. Results show the proposed model is simple and accurate, and the protocol can lead to energy savings of up to 37 percent when compared to the traditional approach.Leyva Mayorga, I. (2018). On reliable and energy efficient massive wireless communications: the road to 5G [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/115484TESI

    Random Access Analysis for Massive IoT Networks Under a New Spatio-Temporal Model: A Stochastic Geometry Approach

    Get PDF
    Massive Internet of Things (mIoT) has provided an auspicious opportunity to build powerful and ubiquitous connections that faces a plethora of new challenges, where cellular networks are potential solutions due to their high scalability, reliability, and efficiency. The Random Access CHannel (RACH) procedure is the first step of connection establishment between IoT devices and Base Stations (BSs) in the cellular-based mIoT network, where modelling the interactions between static properties of physical layer network and dynamic properties of queue evolving in each IoT device are challenging. To tackle this, we provide a novel traffic-aware spatio-temporal model to analyze RACH in cellular-based mIoT networks, where the physical layer network is modelled and analyzed based on stochastic geometry in the spatial domain, and the queue evolution is analyzed based on probability theory in the time domain. For performance evaluation, we derive the exact expressions for the preamble transmission success probabilities of a randomly chosen IoT device with different RACH schemes in each time slot, which offer insights into effectiveness of each RACH scheme. Our derived analytical results are verified by the realistic simulations capturing the evolution of packets in each IoT device. This mathematical model and analytical framework can be applied to evaluate the performance of other types of RACH schemes in the cellular-based networks by simply integrating its preamble transmission principle

    Preamble Transmission Prediction for mMTC Bursty Traffic : A Machine Learning based Approach

    Get PDF
    Author's accepted manuscript.© 2020 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.acceptedVersio

    Prioritised Random Access Channel Protocols for Delay Critical M2M Communication over Cellular Networks

    Get PDF
    With the ever-increasing technological evolution, the current and future generation communication systems are geared towards accommodating Machine to Machine (M2M) communication as a necessary prerequisite for Internet of Things (IoT). Machine Type Communication (MTC) can sustain many promising applications through connecting a huge number of devices into one network. As current studies indicate, the number of devices is escalating at a high rate. Consequently, the network becomes congested because of its lower capacity, when the massive number of devices attempts simultaneous connection through the Random Access Channel (RACH). This results in RACH resource shortage, which can lead to high collision probability and massive access delay. Hence, it is critical to upgrade conventional Random Access (RA) techniques to support a massive number of Machine Type Communication (MTC) devices including Delay-Critical (DC) MTC. This thesis approaches to tackle this problem by modeling and optimising the access throughput and access delay performance of massive random access of M2M communications in Long-Term Evolution (LTE) networks. This thesis investigates the performance of different random access schemes in different scenarios. The study begins with the design and inspection of a group based 2-step Slotted-Aloha RACH (SA-RACH) scheme considering the coexistence of Human-to-Human (H2H) and M2M communication, the latter of which is categorised as: Delay-Critical user equipments (DC-UEs) and Non-Delay-Critical user equipments (NDC-UEs). Next, a novel RACH scheme termed the Priority-based Dynamic RACH (PD-RACH) model is proposed which utilises a coded preamble based collision probability model. Finally, being a key enabler of IoT, Machine Learning, i.e. a Q-learning based approach has been adopted, and a learning assisted Prioritised RACH scheme has been developed and investigated to prioritise a specific user group. In this work, the performance analysis of these novel RACH schemes show promising results compared to that of conventional RACH
    corecore