An open source multi-slice cell capacity framework

Número especial con los mejores papers de 2021.5G is the new 3GPP technology designed to solve a wide range of requirements. On the one hand, it must be able to support high bit rates and ultra-low latency services, and on the other hand, it should be able to connect a massive amount of devices with loose bandwidth and delay requirements. Network Slicing is a key paradigm in 5G, and future 6G networks will inherit it for the concurrent provisioning of diverse quality of service. As scheduling is always a delicate vendor topic and there are few free and complete simulation tools to support all 5G features, in this paper, we present Py5cheSim. This is a flexible and open-source simulator based on Python and specially oriented to simulate cell capacity in 3GPP 5G networks and beyond. To the best of our knowledge, Py5cheSim is the first simulator that supports Network Slicing at the Radio Access Network level. It offers an environment that allows the development of new scheduling algorithms in a researcher-friendly way without the need of detailed knowledge of the core of the tool. The present work describes its design and implementation choices, the validation process, the results and different use cases.Proyecto: FVF-2021-128– DICYT. Fondo Carlos Vaz Ferreira, Convocatoria 2021, Dirección Nacional de Innovación, Ciencia y Tecnología, Ministerio de Educación y Cultura, UruguayProyecto: FMV_1_2019_1_155700 "Inteligencia Artificial aplicada a redes 5G", Agencia Nacional de Investigación e Innovación, Urugua

Informe final del proyecto: Inteligencia Artificial aplicada a redes 5G

El problema abordado es la asignación de recursos en redes 5G. En particular el proyecto trabajó en el desarrollo de una herramienta que permite implementar y simular algoritmos para la asignación de recursos de tiempo y frecuencia en redes 5G. Se puso especial énfasis en el desarrollo de algoritmos que utilicen herramientas de inteligencia artificial ya que por la heterogeneidad de servicios de las redes 5G es necesario que la red aprenda la mejor forma de asignar recursos en diferentes escenarios. Se propusieron nuevos algoritmos asignación de recursos que permiten utilizando inteligencia artificial aprender la asignación óptima de recursos para servicios de muy diferentes requerimientos en cuanto a ancho de banda y latencia. Se desarrolló un simulador de redes 5G, Py5cheSim, que integra funcionalidades que no se encuentran en simuladores de uso público disponibles como la posibilidad de utilizar network slicing en la interfaz de radio. Esta herramienta cuenta con un framework que permite el desarrollo de nuevos algoritmos de asignación de recursos de forma amigable sin la necesidad de conocer en detalle todo el núcleo del simulador. Py5cheSim se licenció bajo licencia de software libre y se encuentra disponible. Por último, durante la ejecución del proyecto se formaron varios recursos humanos en las áreas de investigación abordadas; en particular tres estudiantes de posgrado desarrollaron sus tesis (dos de maestría, una de doctorado) y se dirigieron dos proyectos de fin de carrera.Agencia Nacional de Investigación e Innovació