Design and implementation of resource allocation algorithms in 5G heterogeneous wireless networks
Authors: Πασσάς Βιργίλιος 
Published: November 2021

Τα επόμενης γενιάς (5G) και μετέπειτα δίκτυα κινητής τηλεφωνίας θα βασίζονται σε μεγάλο βαθμό σε κατανεμημένες ετερογενείς υποδομές, οι οποίες προβλέπεται να δημιουργήσουν ένα ευέλικτο και πολύπλευρο οικοσύστημα πόρων. Τα ετερογενή δίκτυα (HetNets) έχουν ήδη προταθεί ως λύση για το συνεχώς επιδεινούμενο πρόβλημα συμφόρησης των κυψελοειδών δικτύων. Οι τωρινές κινητές συσκευές είναι σε θέση να αξιοποιήσουν τα πλεονεκτήματα των HetNets, καθώς είναι εξοπλισμένα με πολλαπλές διεπαφές για ασύρματη πρόσβαση. Όμως το πρόβλημα επιλογής δικτύου σε ένα HetNet παραμένει ένα ανοιχτό θέμα προς έρευνα. Ταυτόχρονα, τα δίκτυα 5G επαναπροσδιορίζουν την αρχιτεκτονική του δικτύου, προτείνοντας τον διαχωρισμό της στοίβας πρωτοκόλλων του σταθμού βάσης και την υλοποίηση υπηρεσιών του δικτύου πρόσβασης χρηστών (RAN) μέσω λογισμικού. Αυτές οι προτάσεις βασίζονται στην έννοια του Cloud-RAN, όπου ένα κομμάτι του σταθμού βάσης εκτελείται ως λογισμικό σε υποδομές Νέφους (Cloud) και τα υπόλοιπα κομμάτια εκτελούνται στο hardware που συνδέεται ο πομποδέκτης. Στα Cloud-RANs υπάρχει η δυνατότητα να ενσωματωθούν διαφορετικές τεχνολογίες για πρόσβαση στο δίκτυο, προσφέροντας στους χρήστες περισσότερες επιλογές για την σύνδεση τους στο δίκτυο. Σε τέτοιες διατάξεις δικτύων, η αποτελεσματική κατανομή και διαχείριση της κίνησης δεδομένων είναι πρωταρχικής σημασίας. Μια άλλη σημαντική πρόοδος που φέρνει το 5G, είναι η ελαχιστοποίηση της καθυστέρησης πρόσβασης σε υπηρεσίες μέσω της εφαρμογής του Multi-access Edge Computing (MEC). Αυτή η λειτουργικότητα φέρνει τις υπηρεσίες στην άκρη του δικτύου, υποστηρίζοντας έτσι πολλές εφαρμογές που ανταλλάσσουν κρίσιμα χρονικά δεδομένα μέσω του δικτύου (π.χ. e-Health, Industry 4.0, AR / VR, κ.λπ.). Σε αυτή τη διατριβή, σχεδιάσαμε, μελετήσαμε και προτείναμε καινοτόμες λύσεις για την ανάθεση πόρων σε ετερογενή ασύρματα δίκτυα 5G με σταθμούς βάσης είτε υλοποιημένους ως μια οντότητα είτε κατανεμημένους, έχοντας την δυνατότητα παροχής MEC πόρων. Οι ερωτήσεις που προσπαθούμε να απαντήσουμε είναι οι εξής: 1) Πώς ένας χρήστης θα επιλέξει την καλύτερη τεχνολογία για πρόσβαση στο δίκτυο σε ένα ετερογενές σύστημα και πότε πρέπει να αλλάξει σε ένα άλλο; 2) Πώς ο πάροχος ενός τέτοιου ετερογενούς δικτύου πρέπει να χρεώνει την κάθε τεχνολογία πρόσβασης που διαθέτει; 3) Λαμβάνοντας υπόψη ένα ετερογενές Cloud-RAN, πώς μπορούμε να εξυπηρετήσουμε τους χρήστες με χαμηλή καθυστέρηση στην μετάδοση των πακέτων; 4) Πώς πρέπει να κατανέμονται οι MEC πόροι του δικτύου στους διαφορετικούς παρόχους υπηρεσιών; 5) Πώς θα χρεώνεται ένας πάροχος για τη μετακίνηση υπηρεσιών πιο κοντά στην άκρη του δικτύου με σκοπό την πρόσβαση των χρηστών σε υπηρεσίες με χαμηλή καθυστέρηση; Αρχικά, ξεκινάμε με τις υπερ-πυκνές διατάξεις ετερογενών ασύρματων δικτύων. Η πολυπληθής και πυκνή ανάπτυξη δικτύων καθώς και η ενσωμάτωση ετερογενών τεχνολογιών έχουν προταθεί ως λύση στον συνεχώς αυξανόμενο αριθμό συσκευών που συνδέονται στο Διαδίκτυο. Η ετερογένεια θεωρείται βασικό χαρακτηριστικό των δικτύων 5G καθώς επιτρέπει στους παρόχους κινητής τηλεφωνίας να μεταφέρουν χρήστες απο τα κυψελωτά δίκτυα τους σε παρακείμενα δίκτυα, μετριάζοντας έτσι την υπάρχουσα συμφόρηση και παρέχοντας υψηλής ποιότητας συνδεσιμότητα στους χρήστες. Ωστόσο, τέτοια περιβάλλοντα αυξάνουν την πολυπλοκότητα του προβλήματος ανάθεσης της δικτυακής κίνησης. Γι’ αυτόν το σκοπό, σχεδιάζουμε και μελετάμε ένα ετερογενές σύστημα πρόσβασης στο δίκτυο που βασίζεται στο Paris Metro Pricing (PMP), λαμβάνοντας υπόψη τρεις διαφορετικές τεχνολογίες πρόσβασης (3G, 4G, WiFi). Παρουσιάζουμε ένα δυναμικό σχήμα τιμολόγησης για κάθε διαθέσιμη Radio Access Technology (RAT) του ετερογενούς δικτύου που λαμβάνει υπόψη την τρέχουσα διαθέσιμη χωρητικότητα κάθε RAT. Εξετάζουμε την απόδοσή του συστήματος όσον αφορά τη μέση τιμή της συνολικής ταχύτητας του συστήματος καθώς και τον αριθμό των εισερχόμενων χρηστών που μπορεί να δεχθεί, μελετώντας διάφορα σενάρια κινητικότητας. Αποτιμάμε το σύστημά μας χρησιμοποιώντας προσομοιώσεις και πειραματισμό σε πραγματικό περιβάλλον και παρουσιάζουμε τα αποτελέσματά μας. Ως επόμενο βήμα, μελετάμε τις περιπτώσεις όπου οι χρήστες είναι multi-homed, δηλαδή διαθέτουν πολλαπλές διεπαφές πρόσβασης στο δίκτυο και μπορούν ταυτόχρονα να συνδεθούν με διαφορετικά RANs. Επιπλέον, θεωρούμε ότι οι χρήστες εκτελούν εφαρμογές με διαφορετικές απαιτήσεις δικτύου (χαμηλή καθυστέρηση μετάδοσης πακέτων, ταχύτητα κ.λπ.). Σε τέτοια σενάρια, το πρόβλημα ανάθεσης τεχνολογιών καθίσταται ακόμη πιο περίπλοκο, διότι η ποιότητα εμπειρίας (QoE) που αντιλαμβάνεται ο χρήστης εξαρτάται σε μεγάλο βαθμό από την εφαρμογή που εκτελεί. Για το σκοπό αυτό, προτείνουμε ένα σχήμα που προσπαθεί να αναθέσει αποτελεσματικά κάθε εφαρμογή στις διαθέσιμες τεχνολογίες του ετερογενούς συστήματος που μελετάμε με στόχο τη μεγιστοποίηση της συνάρτησης ωφέλειας του χρήστη. Μέσω της αποτίμησης της λύσης μας, επισημαίνουμε τη σημασία που έχει η κατάταξη των χρηστών κατά την διάρκεια ενημέρωσης του συστήματος. Για αυτόν τον λόγο, προτείνουμε και εξετάζουμε τρεις διαφορετικές πολιτικές κατάταξης των χρηστών (βάση των απαιτήσεων σε ρυθμό μετάδοσης των δεδομένων, της αποτελεσματικότητας του φάσματος και της ευαισθησίας των εφαρμογών). Τα αποτελέσματά μας δείχνουν πώς οι πολιτικές κατάταξης μπορούν να επηρεάσουν το κόστος που προκύπτει σε κάθε χρήστη, καθώς και το ποσοστό αξιοποίησης των διαθέσιμων RATs. Στη συνέχεια, επικεντρωνόμαστε στο κατά πόσο είναι δίκαιες οι πολιτικές κατάταξης των χρηστών που έχουμε προτείνει στο σύστημα ανάθεσης πόρων που διερευνούμε σε 5G ετερογενή ασύρματα δίκτυα. Προς αυτήν την κατεύθυνση, παρουσιάζουμε μια βέλτιστη πολιτική κατάταξης των χρηστών που θα την χρησιμοποιήσουμε ως αναφορά και μέτρο σύγκρισης. Αυτή η πολιτική αξιοποιεί την έννοια της σταθμισμένης αναλογικότητας και τη συγκρίνουμε με τις τρεις προτεινόμενες πολιτικές κατάταξης λαμβάνοντας τη Kendall tau συσχέτιση για καθεμία από αυτές. Με βάση τα ευρήματά μας, σχεδιάζουμε και εφαρμόζουμε ένα δυναμικό σχήμα επιλογής πολιτικής, το οποίο κάθε φορά που ενημερώνεται το σύστημα, επιλέγει μεταξύ των διαθέσιμων πολιτικών κατάταξης εκείνη που συσχετίζεται σε μεγαλύτερο βαθμό με την πολιτική αναφοράς. Εξετάζουμε περαιτέρω την τιμολόγηση του σχηματός μας, αρχικά, μόνο το διαθέσιμο εύρος ζώνης των τεχνολογιών πρόσβασης λήφθηκε υπόψη για το μοντέλο τιμολόγησης. Μέσω της αξιολόγησης της λύσης μας όμως, αποφασίσαμε να επεκτείνουμε το μοντέλο τιμολόγησης προκειμένου να συμπεριλάβουμε και τις απαιτήσεις των εφαρμογών που εκτελούνται στον χρήστη. Για την αξιολόγηση της λύσης μας, θεωρούμε 4 διαφορετικά RATs (3G, WiFi, 4G, WiGig / 5G-NR) για το 5G HetNet σύστημα που εξετάζουμε. Για την αποτίμηση του σχήματός μας, τόσο προσομοιώσεις όσο και πειραματισμός σε πραγματικές υποδομές χρησιμοποιούνται, επιτρέποντάς μας να εκτιμήσουμε την αποδοτικότητα κατανομής του εύρους ζώνης, τη διακύμανση των τιμών πρόσβασης, το πόσο δίκαιη είναι η κάθε πολιτική κατάταξης και το τελικό κόστος για τους χρήστες. Επόμενος τομέας ενασχόλησής μας, είναι η μελέτη της μείωσης της καθυστέρησης για την πρόσβαση σε υπηρεσίες από τους χρήστες ενός ετερογενούς Cloud-RAN. Το ETSI έχει προτείνει το Multi-access Edge Computing (MEC) ως μέθοδο για την ελαχιστοποίηση της καθυστέρησης πρόσβασης σε υπηρεσίες, φέρνοντας τις υπηρεσίες πιο κοντά στον χρήστη, στην άκρη του ασύρματου δικτύου. Οι προδιαγραφές του 5G-New Radio (NR) καθορίζουν τον διαχωρισμό της στοίβας των πρωτοκόλλων των σταθμών βάσης με βάση το 3GPP Option-2 split που δημιουργεί δύο οντότητες: την Κεντρικοποιημένη Μονάδα (CU) και την Κατανεμημένη Μονάδα (DU) που παρέχει και το δίκτυο πρόσβασης. Η CU είναι σε θέση να διαχειριστεί πολλαπλές DU που μπορούν να είναι διαφορετικών τεχνολογιών πρόσβασης (5G-NR, 4G LTE ή ακόμη και WiFi). Προς αυτήν την κατεύθυνση, μελετάμε την τοποθέτηση υπηρεσιών MEC σε ένα Cloud-RAN με πολλαπλές ασύρματες τεχνολογίες. Ερευνούμε δύο διαφορετικές τοποθετήσεις των υπηρεσιών, είτε στο fronthaul κοντά με το DU είτε στο backhaul μαζί με το Core Network και για διαφορετικές τεχνολογίες πρόσβασης (LTE, WiFi). Τα πειράματά μας δείχνουν ότι η τοποθέτηση της υπηρεσίας κοντά στο σταθμό βάσης μειώνει την καθυστέρηση πρόσβασης σε υπηρεσίας ακόμη και με παλαιότερες τεχνολογίες (LTE, WiFi). Επιπλέον, διερευνούμε πώς επηρεάζεται η ποιότητα εμπειρίας (QoE) του χρήστη από την τοποθεσία της υπηρεσίας σε συνδυασμό με την ασύρματη τεχνολογία από την οποία θα εξυπηρετηθεί ο χρήστης. Τέλος, μελετάμε την ανάθεση πόρων MEC σε 5G ετερογενή Cloud-RANs. Σε τέτοιες διατάξεις, χρήστες που διαθέτουν πολλαπλές ασύρματες διεπαφές έχουν την δυνατότητα να αποκτήσουν πρόσβαση σε MEC υπηρεσίες που βρίσκονται ακριβώς μετά το DU μέσω πολλαπλών ασύρματων συνδέσμων. Τα αποτελέσματα της έρευνάς μας, δείχνουν ότι η συγκεκριμένη τοποθέτηση των υπηρεσιών έχει καλύτερα αποτελέσματα ως προς την καθυστέρηση σε σύγκριση με τις τοποθετήσεις των MEC υπηρεσιών που έχουν προταθεί απο το ETSI. Παρ’ όλα αυτά, η ασύρματη τεχνολογία μέσω της οποίας εξυπηρετείται ο κάθε χρήστης παίζει σημαντικό ρόλο στην καθυστέρηση και ποιότητα της εμπειρίας (QoE) που αντιλαμβάνεται ο χρήστης. Επιπλέον, οι τοποθεσίες για την τοποθέτηση των υπηρεσιών και η επιλογή των ασύρματων τεχνολογιών που χρησιμοποιούνται για την προώθηση των δεδομένων στους χρήστες μπορούν να αξιοποιηθούν ως παράμετροι διαφοροποίησης για τη χρέωση των MEC πόρων στους παρόχους υπηρεσιών. Με βάση αυτές τις διαπιστώσεις, σχεδιάζουμε και εφαρμόζουμε ένα μοντέλο για ανάθεση πόρων στους διάφορους υποστηριζόμενους συνδυασμούς τοποθέτησης MEC υπηρεσιών σε ένα Cloud-RAN με υποστηριζόμενες τεχνολογίες LTE και WiFi. Τα πειράματά μας δείχνουν ότι χρησιμοποιώντας πολλαπλά RATs ταυτόχρονα και με την κατάλληλη τοποθέτηση των MEC υπηρεσιών, η μέση καθυστέρηση μπορεί να διατηρηθεί κάτω από ένα όριο και παράλληλα ικανοποιεί τις απαιτήσεις της υπηρεσίας.