Optimization of Mobility Parameters using Fuzzy Logic and Reinforcement Learning in Self-Organizing Networks

In this thesis, several optimization techniques for next-generation wireless networks are proposed to solve different problems in the field of Self-Organizing Networks and heterogeneous networks. The common basis of these problems is that network parameters are automatically tuned to deal with the specific problem. As the set of network parameters is extremely large, this work mainly focuses on parameters involved in mobility management. In addition, the proposed self-tuning schemes are based on Fuzzy Logic Controllers (FLC), whose potential lies in the capability to express the knowledge in a similar way to the human perception and reasoning. In addition, in those cases in which a mathematical approach has been required to optimize the behavior of the FLC, the selected solution has been Reinforcement Learning, since this methodology is especially appropriate for learning from interaction, which becomes essential in complex systems such as wireless networks. Taking this into account, firstly, a new Mobility Load Balancing (MLB) scheme is proposed to solve persistent congestion problems in next-generation wireless networks, in particular, due to an uneven spatial traffic distribution, which typically leads to an inefficient usage of resources. A key feature of the proposed algorithm is that not only the parameters are optimized, but also the parameter tuning strategy. Secondly, a novel MLB algorithm for enterprise femtocells scenarios is proposed. Such scenarios are characterized by the lack of a thorough deployment of these low-cost nodes, meaning that a more efficient use of radio resources can be achieved by applying effective MLB schemes. As in the previous problem, the optimization of the self-tuning process is also studied in this case. Thirdly, a new self-tuning algorithm for Mobility Robustness Optimization (MRO) is proposed. This study includes the impact of context factors such as the system load and user speed, as well as a proposal for coordination between the designed MLB and MRO functions. Fourthly, a novel self-tuning algorithm for Traffic Steering (TS) in heterogeneous networks is proposed. The main features of the proposed algorithm are the flexibility to support different operator policies and the adaptation capability to network variations. Finally, with the aim of validating the proposed techniques, a dynamic system-level simulator for Long-Term Evolution (LTE) networks has been designed

Service Continuity in 3GPP Mobile Networks

The mobile wireless communication network or cellular network landscape is changing gradually from homogeneous to heterogeneous. Future generation networks are envisioned to be a combination of diverse but complimentary access technologies, like GPRS, WCDMA/HSPA, LTE and WLAN. These technologies came up due to the need to increase capacity in cellular networks and recently driven by the proliferation of smart devices which require a lot of bandwidth. The traditional mechanisms to increase capacity in cellular networks have been to upgrade the networks by, e.g. adding small cells solutions or introducing new radio access technologies to regions requiring lots of capacity, but this has not eradicated the problem entirely. The integration of heterogeneous networks poses some challenges such as allocating resources efficiently and enabling seamless handovers between heterogeneous technologies. One issue which has become apparent recently with the proliferation of different link layer technologies is how service providers can offer a consistent service across heterogeneous networks. Service continuity between different radio access technologies systems is identified as one key research item.  The knowledge of the service offering in current and future networks, and supporting interworking technologies is paramount to understand how service continuity will be realized across different radio access technologies. We investigate the handover procedure and performance in current deployed 3GPP heterogeneous mobile networks (2G, 3G and 4G networks). We perform measurements in the field and the lab and measure the handover latency for User Datagram Protocol (UDP) and Transmission Control Protocol (TCP) applications. The results show that intersystem handover latencies in and across 2G and 3G radio access technologies are too long and have an impact on real time packet switched (PS) real-time services. We also investigate the current proposed interworking and handover schemes in 2G, 3G and 4G networks and present their limitations. We further highlight some open issues that still need to be addressed in order to improve handover performance and provide service continuity across heterogeneous mobile wireless networks such as selection of optimal radio access technology and adaptation of multimedia transmission over heterogeneous technologies. We present the enhancements required to enable service continuity and provide a better quality of user experience. 

Mobility management in multi-RAT multiI-band heterogeneous networks

Support for user mobility is the raison d'etre of mobile cellular networks. However, mounting pressure for more capacity is leading to adaption of multi-band multi-RAT ultra-dense network design, particularly with the increased use of mmWave based small cells. While such design for emerging cellular networks is expected to offer manyfold more capacity, it gives rise to a new set of challenges in user mobility management. Among others, frequent handovers (HO) and thus higher impact of poor mobility management on quality of user experience (QoE) as well as link capacity, lack of an intelligent solution to manage dual connectivity (of user with both 4G and 5G cells) activation/deactivation, and mmWave cell discovery are the most critical challenges. In this dissertation, I propose and evaluate a set of solutions to address the aforementioned challenges. The beginning outcome of our investigations into the aforementioned problems is the first ever taxonomy of mobility related 3GPP defined network parameters and Key Performance Indicators (KPIs) followed by a tutorial on 3GPP-based 5G mobility management procedures. The first major contribution of the thesis here is a novel framework to characterize the relationship between the 28 critical mobility-related network parameters and 8 most vital KPIs. A critical hurdle in addressing all mobility related challenges in emerging networks is the complexity of modeling realistic mobility and HO process. Mathematical models are not suitable here as they cannot capture the dynamics as well as the myriad parameters and KPIs involved. Existing simulators also mostly either omit or overly abstract the HO and user mobility, chiefly because the problems caused by poor HO management had relatively less impact on overall performance in legacy networks as they were not multi-RAT multi-band and therefore incurred much smaller number of HOs compared to emerging networks. The second key contribution of this dissertation is development of a first of its kind system level simulator, called SyntheticNET that can help the research community in overcoming the hurdle of realistic mobility and HO process modeling. SyntheticNET is the very first python-based simulator that fully conforms to 3GPP Release 15 5G standard. Compared to the existing simulators, SyntheticNET includes a modular structure, flexible propagation modeling, adaptive numerology, realistic mobility patterns, and detailed HO evaluation criteria. SyntheticNET’s python-based platform allows the effective application of Artificial Intelligence (AI) to various network functionalities. Another key challenge in emerging multi-RAT technologies is the lack of an intelligent solution to manage dual connectivity with 4G as well 5G cell needed by a user to access 5G infrastructure. The 3rd contribution of this thesis is a solution to address this challenge. I present a QoE-aware E-UTRAN New Radio-Dual Connectivity (EN-DC) activation scheme where AI is leveraged to develop a model that can accurately predict radio link failure (RLF) and voice muting using the low-level measurements collected from a real network. The insights from the AI based RLF and mute prediction models are then leveraged to configure sets of 3GPP parameters to maximize EN-DC activation while keeping the QoE-affecting RLF and mute anomalies to minimum. The last contribution of this dissertation is a novel solution to address mmWave cell discovery problem. This problem stems from the highly directional nature of mmWave transmission. The proposed mmWave cell discovery scheme builds upon a joint search method where mmWave cells exploit an overlay coverage layer from macro cells sharing the UE location to the mmWave cell. The proposed scheme is made more practical by investigating and developing solutions for the data sparsity issue in model training. Ability to work with sparse data makes the proposed scheme feasible in realistic scenarios where user density is often not high enough to provide coverage reports from each bin of the coverage area. Simulation results show that the proposed scheme, efficiently activates EN-DC to a nearby mmWave 5G cell and thus substantially reduces the mmWave cell discovery failures compared to the state of the art cell discovery methods

Resource and Mobility Management in the Network Layer of 5G Cellular Ultra-Dense Networks

© 2017 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permissíon from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertisíng 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.[EN] The provision of very high capacity is one of the big challenges of the 5G cellular technology. This challenge will not be met using traditional approaches like increasing spectral efficiency and bandwidth, as witnessed in previous technology generations. Cell densification will play a major role thanks to its ability to increase the spatial reuse of the available resources. However, this solution is accompanied by some additional management challenges. In this article, we analyze and present the most promising solutions identified in the METIS project for the most relevant network layer challenges of cell densification: resource, interference and mobility management.This work was performed in the framework of the FP7 project ICT-317669 METIS, which is partly funded by the European Union. The authors would like to acknowledge the contributions of their colleagues in METIS, although the views expressed are those of the authors and do not necessarily represent the project.Calabuig Soler, D.; Barmpounakis, S.; Giménez Colás, S.; Kousaridas, A.; Lakshmana, TR.; Lorca, J.; Lunden, P.... (2017). Resource and Mobility Management in the Network Layer of 5G Cellular Ultra-Dense Networks. IEEE Communications Magazine. 55(6):162-169. https://doi.org/10.1109/MCOM.2017.1600293S16216955

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

Location-specific Spectrum Sharing in Heterogeneous Networks

The popularity of wireless mobile communication with enormous production of smart devices and applications increases the number of users in the wireless network. This increase of mobile users in the wireless network results insatiable demand for additional bandwidth. To improve network capacity of mobile operators efficient use of spectrum is critical. To improve the system capacity of operators and to provide flexible use of spectrum, we investigate a localized spectrum sharing between operators located at the same geographical area. We provide a coordination mechanism for operators to form a common spectrum pool and to use it dynamically. The coordination between the operators is modeled using a game theoretical approach in a non-cooperative basis. We study the spectrum sharing at localized and non-localized level, where at localized level operators agree on spectrum sharing at small scale. In localized spectrum sharing operators share their spectrum at smaller areas, when compared to non-localized spectrum sharing. Through numerical simulation, we analyze the performance of localized and non-localized spectrum sharing in comparison to the default orthogonal spectrum sharing mechanism. From the simulation results, we conclude that localized spectrum sharing outperforms non-localized spectrum sharing. Thus, spectrum sharing at smaller areas provides a better performance improvement than spectrum sharing at larger geographical areas

Access network selection schemes for multiple calls in next generation wireless networks

There is an increasing demand for internet services by mobile subscribers over the wireless access networks, with limited radio resources and capacity constraints. A viable solution to this capacity crunch is the deployment of heterogeneous networks. However, in this wireless environment, the choice of the most appropriate Radio Access Technology (RAT) that can Tsustain or meet the quality of service (QoS) requirements of users' applications require careful planning and cost efficient radio resource management methods. Previous research works on access network selection have focused on selecting a suitable RAT for a user's single call request. With the present request for multiple calls over wireless access networks, where each call has different QoS requirements and the available networks exhibit dynamic channel conditions, the choice of a suitable RAT capable of providing the "Always Best Connected" (ABC) experience for the user becomes a challenge. In this thesis, the problem of selecting the suitable RAT that is capable of meeting the QoS requirements for multiple call requests by mobile users in access networks is investigated. In addressing this problem, we proposed the use of Complex PRoprtional ASsesment (COPRAS) and Consensus-based Multi-Attribute Group Decision Making (MAGDM) techniques as novel and viable RAT selection methods for a grouped-multiple call. The performance of the proposed COPRAS multi-attribute decision making approach to RAT selection for a grouped-call has been evaluated through simulations in different network scenarios. The results show that the COPRAS method, which is simple and flexible, is more efficient in the selection of appropriate RAT for group multiple calls. The COPRAS method reduces handoff frequency and is computationally inexpensive when compared with other methods such as the Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS), Simple Additive Weighting (SAW) and Multiplicative Exponent Weighting (MEW). The application of the proposed consensus-based algorithm in the selection of a suitable RAT for group-multiple calls, comprising of voice, video-streaming, and file-downloading has been intensively investigated. This algorithm aggregates the QoS requirement of the individual application into a collective QoS for the group calls. This new and novel approach to RAT selection for a grouped-call measures and compares the consensus degree of the collective solution and individual solution against a predefined threshold value. Using the methods of coincidence among preferences and coincidence among solutions with a predefined consensus threshold of 0.9, we evaluated the performance of the consensus-based RAT selection scheme through simulations under different network scenarios. The obtained results show that both methods of coincidences have the capability to select the most suitable RAT for a group of multiple calls. However, the method of coincidence among solutions achieves better results in terms of accuracy, it is less complex and the number of iteration before achieving the predefined consensus threshold is reduced. A utility-based RAT selection method for parallel traffic-streaming in an overlapped heterogeneous wireless network has also been developed. The RAT selection method was modeled with constraints on terminal battery power, service cost and network congestion to select a specified number of RATs that optimizes the terminal interface utility. The results obtained show an optimum RAT selection strategy that maximizes the terminal utility and selects the best RAT combinations for user's parallel-streaming for voice, video and file-download