[en] Network slicing is a key feature of 5G architecture that allows the partitioning of the network into multiple logical networks, known as network slices, where each of them is customised according to the specific needs of a service or application. Thus, network slicing allows the materialisation of multi-tenant networks, in which a common network infrastructure is shared among multiple communication providers, acting as tenants and each of them using a different network slice. The support of multi-tenancy through slicing in the Radio Access Network (RAN), known as RAN slicing, is particularly challenging because it involves the configuration and operation of multiple and diverse RAN behaviours over the common pool of radio resources available at each of the RAN nodes. Moreover, this configuration needs to be performed in such a way that the specific requirements of each tenant are satisfied and, at the same time, the available radio resources are efficiently used. Therefore, new functionalities that allow the deployment of RAN slices are needed to be introduced at different levels, ranging from Radio Resource Management (RRM) functionalities that incorporate RAN slicing parameters to functionalities that support the lifecycle management of RAN slices. This thesis has addressed this need by proposing, developing and assessing diverse solutions for the support RAN slicing, which has allowed evaluating the capacities, requirements and limitations of network slicing in the RAN from diverse perspectives. Specifically, this thesis is firstly focused on the analytical assessment of RRM functionalities that support multi-tenant and multi-services scenarios, where services are defined according to their 5G QoS requirements. This assessment is conducted through the Markov modelling of admission control policies and the statistical modelling of the resourc allocation, both supporting multiple tenants and multiple services. Secondly, the thesis addresses the problem of slice admission control by proposing a methodology for the estimation of the radio resources required by a RAN slice based on data analytics. This methodology supports the decision on the admission or rejection of new RAN slice creation requests. Thirdly, the thesis explores the potential of artificial intelligence, and specifically, of Deep Reinforcement Learning (DRL) to deal with the capacity sharing problem in RAN slicing scenarios. To this end, a DRL-based capacity sharing solution that distributes the available capacity of a multi-cell scenario among multiple tenants is proposed and assessed. The solution consists in a Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) approach based on Deep Q-Network. Finally, this thesis discuses diverse implementation aspects of the DRL-based capacity sharing solution, including considerations on its compatibility with the standards, the impact of the training on the achieved performance, as well as the tools and technologies required for the deployment of the solution in the real network environment.

[es] El Network Slicing es una tecnología clave de la arquitectura del 5G que permite dividir la red en múltiples redes lógicas, conocidas como network slices, que se configuran de acuerdo a las necesidades de servicios y aplicaciones específicas. Así, el network slicing permite la materialización de las redes con múltiples inquilinos, donde una infraestructura de red común se comparte entre diferentes proveedores de comunicaciones, que actúan como inquilinos y que usan network slices diferentes. El soporte de múltiples inquilinos mediante el uso del network slicing en la red de acceso radio (RAN), que se conoce como RAN slicing, es un gran reto tecnológico, ya que comporta la configuración y operación de múltiples y diversos comportamientos sobre los recursos radio disponibles en cada uno de los nodos de la red de acceso. Además, esta configuración debe realizarse de tal manera que los requisitos específicos de cada inquilino se satisfagan y, al mismo tiempo, los recursos radio disponibles se utilicen eficazmente. Por lo tanto, es necesario introducir nuevas funcionalidades a diferentes niveles que permitan el despliegue de las RAN slices, desde funcionalidades relacionadas con la gestión de recursos radio (RRM) que incorporen parámetros para el RAN slicing a funcionalidades que proporcionen soporte a la gestión del ciclo de vida de las RAN slices. Esta tesis ha abordado esta necesidad proponiendo, desarrollando y evaluando diversas soluciones para el soporte del RAN slicing, lo que ha permitido analizar las capacidades, requisitos y limitaciones del RAN slicing desde diversas perspectivas. Específicamente, esta tesis se centra, en primer lugar, en realizar un análisis de funcionalidades de RRM que soportan escenarios con múltiples inquilinos y múltiples servicios, donde los servicios se definen según sus requisitos de 5G QoS. Este análisis se lleva a cabo mediante la caracterización de políticas de control de admisión mediante un modelo de Markov y el modelado a nivel estadístico de la asignación de recursos, ambos soportando múltiples inquilinos y múltiples servicios. En segundo lugar, la tesis aborda el problema del control de admisión de network slices proponiendo una metodología para la estimación de los recursos radio requeridos por una RAN slice que se basa en análisis de datos. Esta metodología da soporte a la decisión sobre la admisión o el rechazo de nuevas solicitudes de creación de RAN slice. En tercer lugar, la tesis explora el potencial de la inteligencia artificial, y en concreto, de las técnicas de Deep Reinforcement Learning (DRL) para tratar el problema de compartición de capacidad en escenarios de RAN slicing. Para ello, se propone y evalúa una solución de compartición de capacidad basada en DRL que distribuye la capacidad disponible de un escenario multicelular entre múltiples inquilinos. Esta solución se plantea como una solución de Multi-Agent Reinforcement Learning (MARL) basado en Deep Q-Network. Finalmente, en esta tesis se tratan diversos aspectos relacionados con la implementación de la solución de reparto de capacidad basada en DRL, incluyendo consideraciones sobre su compatibilidad con los estándares, el impacto del entrenamiento en el comportamiento y rendimiento conseguido, así como las herramientas y tecnologías necesarias para su despliegue en un entorno de red real.