5G ötesi aşırı yoğun heterojen haberleşme ağlarında el değiştirmelere dayalı hücresel ağ iyileştirmesi
Handover-based cellular network healing in beyond 5G ultra dense heterogeneous communication networks
Yazar: ABDUSSAMET HATİPOĞLU
Danışman: PROF. DR. LÜTFİYE DURAK ATA
İstanbul Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı / Uydu Haberleşmesi ve Uzaktan Algılama Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences ; İletişim Bilimleri = Communication Sciences

Özet:
Yeni nesil aşırı yoğun heterojen haberleşme ağlarının (heterogeneous networks, HetNets), belirli alanlardaki hareketli kullanıcıların yoğunlaşması nedeniyle ağ performansının iyileştirilmesinde önemli bir rol oynaması beklenmektedir. HetNets, küçük hücrelerin makro hücrelere dahil edilmesi nedeniyle karmaşık ağlardır. 5G ötesi ağlara çok sayıda küçük hücre dağıtıp kullanıcı deneyimini iyileştirerek genel sistem performansını iyileştirebiliriz. Ayrıca 5G ötesinde öngörülen yeni hizmetler için hareketlilik yönetimi çok önemlidir. Ağ trafiğinin hızlı büyümesini karşılamak için, HetNets'in daha yüksek bir hizmet kalitesi (Quality of service, QoS) sağlaması öngörülmektedir. Baz istasyonu (base station, BS) sayısını artırarak ağın yoğunlaştırılması, BS başına yükü azaltır ve böylece QoS'yi artırır. Bir kullanıcı ekipmanı (user equipment, UE) hareket halindeyken hizmet veren BS'nin kapsama alanından çıkarsa, UE bağlantıyı kesmeden bir komşu hücreye geçirilmelidir. Bu hücre değiştirme işlemine el değiştirme (handover, HO) adı verilir. Ancak bu dağıtım senaryosu hareketli kullanıcılar için HO'ların sayısında bir artışa yol açar. HO'ların sayısı arttıkça, yük dengeleme (load balancing, LB) kavramı daha önemli hale gelir. Tipik olarak, makro hücrenin trafik yükü önemli ölçüde arttığında, HetNets ağın tıkanmasını ve çökmesini önlemek için trafik yükünün bir kısmını küçük hücrelere aktarabilir. Bu nedenle HO ve LB, UE'ler için adil bir QoS sağlamak için her zaman önemli işlemlerdir.
Homojen ağlar ve HetNets arasındaki temel fark, homojen ağların makro hücre tabanlı ağlar olması, HetNets ise makro hücre boyunca düşük güçlü hücrelerin de yer almasıdır. Düşük güçlü hücrelerin makro hücre ağlarına yerleştirilmesiyle aşırı yüklenmiş makro hücrenin trafiğini azaltabiliriz ve bu sayede toplam kapasiteyi daha verimli kullanabiliriz. Küçük hücrelerde kapsama alanları makro hücrelere göre daha kısadır ancak buna karşılık daha düşük iletim gücü ve daha düşük maliyet gereklidir. Küçük hücreler hem hücre sınırlarında hem de hücre merkezli alanlarda daha iyi bir QoS sağlamak için de tercih edilmektedir. Küçük hücreler, aşırı yoğun HetNets'de makro hücrelerin yüklerini boşaltmak amacıylada kullanılmaktadır. Makro hücreler çok yüksek iletim gücü ile birkaç kilometrelik geniş kapsama alanlarını kontrol eder. Maliyet bakımından pahalı olduğundan dolayı çok sık olarak yerleştirilmezler.
BS'lerin HetNets'deki esnek yerleşimi nedeniyle teorik analizde yanlış hesaplama gibi bazı zorluklar ortaya çıkmaktadır. Popüler stokastik geometri (Stochastic geometry, SG) modellerinden bağımsız Poisson nokta süreci (Poisson point process, PPP) modeli, hesaplamalarının kolay olması nedeniyle tercih edilmekle birlikte uygulamada BS'lerin birbirlerinden bağımsız olması mümkün değildir. Bu nedenle çalışmamızda, katmanlar arası bağımlılık sağladığı için BS dağılımı olarak Poisson boşluk süreci (Poisson hole process, PHP) modeli seçilmiştir. Ayrıca Markov zinciri (Markov chain, MC), HetNets'de HO süreçlerini analiz etmek ve yönetmek için kullanılmaktadır. Yük dengesizliği sorunlarının üstesinden gelmek için HO süreci sırasında kullanıcı yükünü modellemek için MC süreci önerilmiştir. Hareketli UE'lerin HO olasılıkları, MC'de tahmin edilir. Buna göre MC'nin hafızasız özelliği, UE'nin bir sonraki hareketinin sadece mevcut duruma bağlı olduğunu göstermemize yardımcı olur.
Bu çalışmada, LB duyarlı HO algoritması önerilmiştir. Önerilen algoritmanın performansı benzetimler aracılığıyla analiz edilir ve değerlendirilir. BS'ler arasındaki HO hataları ve BS yüklerinin standart sapmaları azalmıştır. Önerilen algoritma sayesinde ağdaki BS'ler arasındaki yük dağılımı daha kararlı hale gelmektedir. Stratejimizin diğer yaklaşımlardan biri olan LB uyarlamalı algoritmadan ve geleneksel yaklaşımdan daha iyi performans gösterdiği gösterilmektedir. Önerilen bu algoritma, 5G ötesi ağlarda HO yönetimi için umut verici bir çözüm olarak değerlendirilebilir.

Abstract:
In recent years, heterogeneous networks (HetNets) have played an important role in improving network performance. It is expected to improve the overall system performance by deploying a large number of BSs within beyond 5G (B5G) networks which extends coverages and provides a higher user experience. Mobility management is also crucial for novel services. Densification of the network reduces the load per BS, and thus, increases the quality of service (QoS).  While a user equipment (UE) is in motion, the UE must be switched to a neighboring cell without disrupting the connection which is called as handover (HO). However, the ultra-dense HetNet scenario leads to an increase in the number of HOs for mobile users. Thus, the concept of load balancing (LB) becomes more significant. Typically, when the traffic load of the macro BS (mBS) is dramatically increasing, To prevent the network from congestion and collapsing, HetNets could transfer a part of the traffic load to small BSs (sBSs).
Markov Chain (MC) has been also utilized in analyzing and managing the HO processes. To overcome the issues of load unbalance, the MC process is proposed to model the user load during the HO process in this study.  The transition probabilities of the mobile UEs are predicted in MC. The memoryless feature of this process provides dependency of the UEs' next movement only on the current state.
sBSs are highly preferred in ultra-dense HetNets, due to the low cost and ease of deployment. However, failures in controlling the ping pong effect lead to more frequent HO cases by increasing the number of sBSs. Hence, this problem results in HO delays and HO failures (HOFs). Therefore, a stochastic geometry (SG) based network topology is proposed to prevent failure or unnecessary handovers. An SG-based HetNet topology with UE having a large density is illustrated in Fig. 1. There is a two-layered ultra-dense HetNet with mBSs and sBSs. Places such as stadiums and malls where people will gather are more crowded as in real life are also considered. The BSs may be overloaded when people come together in stadiums such as in derby matches and huge concerts.
In this study, by employing Poisson-Voronoi tessellation, we assume a more realistic network topology instead of the traditional hexagonal scheme. Being one of the SG models, the BSs are distributed randomly at the Poisson hole process (PHP). Interference between layers is mitigated and network capacity is enhanced by removing BSs from the exclusion regions of other BSs. Furthermore, the PHP model provides a more balanced and effective network topology by reducing frequent HO processes.
In order to provide sustainable services, B5G must adapt to the increasing network traffic. The BSs may be overloaded when people come together in such cases as in derby matches and huge concerts. Besides that, people can gather in natural disasters. In addition, in the center of a city where people are concentrated more, overloading of BSs can occur. Thus, overloading of BSs may take place in places whenever the people gathered normally, a certain event is organized, or an extreme condition occurs. Thanks to our proposed algorithm, we can prevent overload in BSs and negative effects on the network in such cases.
Using the MC process, we propose an algorithm that performs HO management to improve the overall network performance. The process is proposed to model the user loads to overcome the issues of load unbalancing. The performance of the proposed algorithm is analyzed and evaluated via simulations. Thanks to the proposed algorithm, our strategy outperforms other approaches, and the load distribution among the BSs in the network becomes more stable.
As the network model, an ultra-dense HetNet consisting of mBS and sBS is considered. In this HetNet, the BSs are distributed according to the Poisson point process (PPP) and PHP, respectively. Each mBS has exclusion regions with radiuses $D$ and $R$. They represent the exclusion region radiuses for sBS and mBS, respectively. Eventually, sBSs help to increase the network capacity by filling the coverage gaps. In addition, there is a decrease in the interference in the environment, since the sBSs are at a certain distance from the mBSs. The ping pong effects among BSs and variance of BS loads are also decreased by the proposed SG model.
In the MC system, the transition from one state to another is expressed in conditional probabilities that depend only on the previous state. The transition matrix ($\textbf{T}$) demonstrates the structural features of the process at any step. 
In our method, $\textbf{T}$ is obtained from the pre-transition matrix ($\textbf{T\textquotesingle}$). $\textbf{T\textquotesingle}$ is the element-wise product of the probability matrix ($\boldsymbol{\Psi}$) and the density factors vector ($\vec{\rho}$). In our mobility model, the high residence time of a UE in the same region is aimed. In order to achieve that, the choice of $k$, $\boldsymbol{\Psi}$ helps to increase the possibility of selecting the same region as the new target for the UEs. They also must go to other regions with a higher probability as in real-life scenarios. This resides in $\vec{\rho}$ with the help of attractive regions. Finally, the row normalization of $\textbf{T\textquotesingle}$ gives us $\textbf{T}$ that comprises more attractiveness for both the same region and more attractive regions.
The state transitions represent the physical movement of the UE to the corresponding neighbor region with probability $P_i$. The physical transfers of UEs are performed according to the transition probabilities obtained from MC. Additionally, the dwell time added to the UEs in this discrete-time MC process. Moreover, we use the infinite time solution method which gives us a prediction of the system at any given time. Therefore, we obtain the probabilities of UE distribution for regions. Furthermore, with the threshold factor ($\beta$), we assigned thresholds of mBSs for LB.
In this paper, the LB-Aware HO algorithm is proposed in order to improve the HetNets performance. We model the HO process with MC. In addition, to indicate a more realistic BS deployment, an SG-based HetNet topology is proposed. We used PPP which even reduces the attempts of BSs by implementing PHP on it, for a more realistic experiment. At the same time, we considered a more UE-dense region like a city center. By avoiding heavily loaded BSs, the proposed algorithm is shown to improve network performance. Thanks to the proposed algorithm, the load among the BSs in the network becomes more balanced than the compared algorithms. This proposed algorithm can be considered as a promising solution to the HO management in B5G networks.