Optimal control policies with QoS and infrastructure slicing for millimeter wave cellular networks

Abstract

Dense deployment of millimeter wave (mmWave) cells is crucial to face the capacity challenge of future cellular systems (5G and beyond). To fully harness their potential, wireless backhauling and infrastructure virtualization are key technological enablers. Wireless backhauling using mmWave connections between mmWave cells is a new scenario in the cellular paradigm and its success depends on a profound revision of Time Division Duplexing (TDD) and design of new routing schemes. Firstly, because the current cellular paradigm uses static TDD schemes that would be rather inefficient in a mmWave network due to the increased traffic dynamics. Secondly, because uplink (UL) and downlink (DL) transmissions cannot happen at the same time due to interference. In mmWave, however, this UL/DL separation is unnecessary thanks to high transmission directivity. Thirdly, because mmWave cellular networks will rely on new complex mesh topologies that are not considered in current cellular standards, not even in relaying operation mode, which would severely degrade the achievable capacity region of mmWave networks. Moreover, a new relaying mode should also incorporate an efficient mechanism to differentiate data traffic when routing. Therefore, optimal routing in these complex networks must be addressed. In the first part of this dissertation we contribute to address the challenges above. We provide opportunistic network control policies to exploit the network capacity region with completely dynamic TDD operation under arbitrary topologies. The proposed policies involve link scheduling and routing problems and we present analytical performance guarantees such as throughput-optimallity and end-to-end delay minimization. In addition, we incorporate Quality-of-Service traffic differentiation with optimal network-level delay. The theoretical results hold with the markovian behavior of the mmWave channel in time. Sharing resources using virtualization techniques increases flexibility at reduced costs. While spectrum scarcity is the most compelling factor to increase performance in below-6 GHz cellular systems, site density becomes more critical in mmWave due to the blockage problem. Therefore, infrastructure sharing emerges naturally as a solution in the new mmWave cellular paradigm. Sharing cell sites between operators contributes to reducing capital and operational expenditures since only a single mmWave network deployment is needed. At the same time, the large bandwidth and the high spatial diversity of mmWave cells still boost operator performance even sharing the base stations. In the second part of this dissertation we contribute to the analysis of infrastructure sharing among operators. In our approach, an infrastructure provider offers its mmWave base stations to several mobile operators in exchange for a payment. We propose a distributed infrastructure auction mechanism in which operators compete for base stations resources based on their own loads. In this manner, each operator can obtain a network infrastructure slice dynamically and on demand to serve its users. We believe that our control policies provide solid foundations for the development of real protocols. Our virtualization framework provides pricing and allocation mechanisms for generating dynamic network slices in scenarios where load conditions change rapidly at base stations due to mobility and intermittent access.

Los sistemas actuales de telefonía celular (4G/LTE) se enfrentan a la escasez de ancho de banda disponible para satisfacer la creciente demanda de datos prevista para las próximas décadas. Ni siquiera agregándolo (por ejemplo en España en 800, 1800 y 2600 MHz) se superan los 600 MHz en total. Por este motivo, para las futuras redes celulares de quinta generación (5G) se ha considerado necesario recurrir a frecuencias más elevadas de transmisión donde hay mucho más espacio disponible. Éstas nuevas frecuencias se sitúan en el espectro de las ondas milimétricas (millimeter waves, mmWave) que abarcan desde los 30 hasta los 300 GHz. En éste rango espectral es posible encontrar anchos de banda libres contiguos de centenares de MHz o incluso varios GHz. Por ejemplo, ya sólo en la banda de 28 GHz existen 1.3 GHz libres y contiguos, lo que supera los recursos disponibles actualmente en más del doble. Gracias a ello pueden hacerse realidad velocidades de transmisión de varios Gbps en conexiones de redes inalámbricas de acceso, lo que constituye uno de los principales atractivos de las redes 5G. La emisión en la banda de mmWave no está exento de problemas. Por ello, su aplicabilidad ha estado restringida a ámbitos distintos de la telefonía celular hasta fechas muy recientes, a pesar de disponer de un ancho tan extenso. Entre los principales problemas se cuenta el incremento de las pérdidas por propagación a medida que aumenta la frecuencia de transmisión, lo que limita los rangos en comparación con otras tecnologías. Otro problema importante son los bloqueos: cuando dos pares se comunican en la banda en cuestión, cualquier obstáculo que se interponga en la línea de visión entre ambos bloqueará la señal. Estos obstáculos pueden ser muy diversos: vegetación, edificios, o mismamente el cuerpo humano, y en general la mayoría de los materiales. Por si ello fuera poco, los fenómenos metereológicos como la lluvia también afectan de forma significativa a las transmisiones en frecuencias milimétricas. Actualmente se está apostando por la banda mmWave para futuros estándares de redes celulares (5G), en gran medida debido a los recientes avances en la fabricación de arrays de antenas, que hacen viable su explotación comercial tanto para estaciones base (base stations o BSs) como para terminales móviles. Concretamente, la reducida longitud de onda supone que es factible fabricar arrays que integren un número muy elevado de antenas en muy poco espacio. Por ejemplo, en 28 GHz, un array de 8 × 8 antenas tan solo ocupa 66 × 66 mm. De este modo, es posible crear diagramas de radiación con patrones altamente directivos, partiendo de la base de que a mayor número de antenas se logra mayor directividad (por ejemplo, con anchos de haz tan estrechos como 2o o 3o ). Una de las ventajas de este resultado es que, al concentrar la mayor parte de la energía a lo largo de una dirección, se pueden contrarrestar completamente las pérdidas por propagación sin necesidad de aumentar la potencia en origen. Otra ventaja es el elevado aislamiento espacial entre transmisiones concurrentes. Precisamente, apoyándose en la alta directividad de las transmisiones, trabajos recientes subrayan que el ruido pasará a ser más relevante que la interferencia. Tanto es así que se ha sugerido la validez de modelos de redes “pseudo-cableadas” (pseudowired). No obstante, a pesar de estas mejoras sigue existiendo el problema del bloqueo por parte de obstáculos materiales que pueden interrumpir cualquier enlace. El problema del bloqueo es fundamental en entornos urbanos. Para medir sus efectos sobre el área de cobertura se han realizado campañas de medición en Nueva York, EEUU. Los resultados permiten definir modelos probabilísticos en entornos urbanos en los que tanto las BSs como los terminales operen en la banda de mmWave. Dichos modelos muestran rangos de alcance de propagación en la línea de visión (Line-of-Sight o LOS) de menos de 100 m. Este alcance se puede expandir a 200 - 300 m mediante comunicaciones fuera de la línea de visión directa (Non-LOS o NLOS). En definitiva, las redes celulares son posibles en la banda de mmWave pero necesitarán una elevadísima densidad de estaciones base para proporcionar servicio en ciudades con calidad suficiente. La consiguiente necesidad de densificación genera a su vez una importante cuestión ¿Cómo será la red de retorno o backhaul? Actualmente, las estaciones base se conectan al núcleo de la red mediante fibra óptica. Esta solución es económicamente viable porque la densidad de los despliegues en frecuencias más bajas lo permite. Desafortunadamente, en el nuevo escenario de bandas milimétricas puede ser económicamente prohibitivo tender fibras en todas las estaciones, apenas separadas 100 - 200 m entre si. Sin embargo, gracias a las altas tasas de transmisión y directividad alcanzables en enlaces mmWave, una alternativa natural a un backhaul con fibra sería un backhaul con enlaces de la propia tecnología mmWave (mmWave wireless backhauling). De este modo, ya no será necesario llevar fibra a todas las estaciones base, sino tan sólo a algunas de ellas. El resto establecerán una red de backhaul de enlaces mmWave, tal como una malla, que las interconecte entre sí y las conecte con el núcleo de red. Por otra parte, por las mismas limitaciones intrínsecas de bloqueo, alcance, etc. ya mencionadas, será imprescindible realizar dicha conexión a través de múltiples saltos, enlazando con estaciones base mmWave próximas en cada salto. Es necesario resaltar que un escenario de redes celulares de múltiples saltos con topologías arbitrarias en mmWave es completamente novedoso dentro del paradigma de telefonía celular y su éxito dependerá de una profunda revisión de los patrones de duplexación en tiempo (Time Division Duplexing o TDD) y encaminamiento por varios motivos. En primer lugar, porque las redes móviles actuales como 4G y LTE utilizan patrones TDD estáticos que son muy ineficientes ante las variaciones de tráfico. En segundo lugar, porque las redes convencionales limitan los grados de libertad de coexistencia de transmisiones de bajada (downlink o DL) y subida (uplink o UL) a causa de la interferencia. Una estricta separación preventiva entre UL y DL no está tan justificada en mmWave gracias a la alta directividad de las transmisiones. Aunque es cierto que las siguientes evoluciones del estándar LTE (releases 12 y posteriores) han permitido que los patrones estáticos TDD que gobiernan una red puedan cambiar con mayor flexibilidad (Enhanced Interference Mitigation and Traffic Adaptation o eIMTA), el requerimiento de retrocompatibilidad con las versiones anteriores limita una evolución profunda hacia patrones TDD totalmente dinámicos. En tercer lugar, porque el método que se ha propuesto para realizar wireless backhauling resulta en general muy ineficiente al haberse incorporado al estándar LTE a posteriori , debido a las mismas limitaciones propias de retrocompatibilidad. Según este método, el wireless backhauling se se consigue añadiéndole nodos repetidores a la red celular denominados relay nodes o RNs, que hacen de “puente” entre los terminales de usuario y las estaciones base. Sin embargo, este añadido mediante relay nodes no ha conseguido ganancias significativas en términos de capacidad y su aplicación se ha limitado a la extensión de la cobertura en zonas rurales. La utilización directa de estos éstos métodos en una red mmWave sería todavía mucho más ineficiente. En cuarto lugar, por las escasas topologías de redes inalámbricas contempladas en las redes móviles actuales, mayormente de tipo “estrella” o, en el caso de los nodos repetidores, de tipo “cadena”. Las redes mmWave ciertamente requerirán topologías más complejas (por ejemplo, de tipo malla, como ya se ha mencionado) y de múltiples saltos. Por tanto, para que se puedan explotar todas las prestaciones de las futuras redes celulares en mmWave será de crítica importancia el análisis, diseño y optimización de los patrones TDD y del encaminamiento de los paquetes sobre ellos. Además de permitir patrones TDD dinámicos, el encaminamiento también deberá ser dinámico para poder hacer frente a bloqueos momentáneos de los enlaces mmWave. Es más, también deberá ser posible diferenciar tráfico en la red y priorizar unos flujos de paquetes sobre otros para ofrecer calidad de servicio (Quality-of-Service o QoS). A pesar de todas éstas optimizaciones, otro problema que seguirá existiendo en redes mmWave “aisladas” (standalone) será la pérdida de conexión ante un eventual bloqueo de la señal. Por ésta razón también es necesario considerar la posibilidad de redes complementarias que operen en las bandas de frecuencia de las microondas (microwave, microWave) aunque sea únicamente como un soporte para cubrir los “huecos” las redes mmWave. Por ejemplo, las redes actuales de telefonía 4G operan en bandas microWave. En general, en la literatura 5G se hace una distinción informal entre redes por debajo de los 6 GHz (o microWave) y por encima de esa cota (o mmWave). Otro de los aspectos a tratar en relación al despliegue de densas infraestructuras en mmWave es su posible impacto económico sobre los operadores móviles y sobre las ciudades. Que cada operador tenga que replicar una ya de por sí densa infraestructura en mmWave (con estaciones base separadas 100 - 200 metros) parece inviable tanto económicamente como a nivel de impacto ambiental en las ciudades. Compartir la infraestructura (las estaciones base mmWave) es una posible solución que está en línea con la tendencia actual de virtualización de recursos, también fuertemente presente en 5G. Por ejemplo, técnicas como la “softwarización” de hardware radio (Software Defined Radio o SDR), de red (Software Defined Network o SDN) o de servicio (network slicing) se consideran claves para los futuros estándares 5G, como una clara estrategia para minimizar costes y maximizar la utilidad del hardware y la flexibilidad a la hora de operar los recursos. En esta línea, que un proveedor de infraestructura (Infrastructure Provider o InP) pueda virtualizar sus estaciones base mmWave para que múltiples operadores puedan repartirse sus recursos de forma dinámica parece una solución atractiva a priori. Permitiría reducir el impacto ambiental en las ciudades, reducir los CAPEX y OPEX, y minimizar los plazos necesarios para que los operadores implanten las nuevas soluciones para proporcionar sus servicios (reduced time to market). En base a lo anterior, los objetivos de la tesis son los siguientes: • Desarrollar un esquema teórico-práctico que permita un modelado analítico y una caracterización realista de redes celulares en bandas mmWave con múltiples saltos y topologías arbitrarias. Deberá incorporar patrones TDD completamente dinámicos, interferencia realista entre transmisiones simultáneas y canales correlacionados en el tiempo (debido al bloqueo). Este esquema o framework deberá también incluir el modelado de paquetes y el encaminamiento dinámico. • Dentro de este framework se propondrán algoritmos de control de niveles MAC, de red y de transporte que optimicen el funcionamiento de la red. Estos algoritmos deben contribuir a la caracterización de la región de capacidad de redes celulares mmWave y servir como base para desarrollar protocolos reales futuros. • Estudiar la coexistencia de redes celulares mmWave y microWave. A medio plazo serán soluciones complementarias, y a corto plazo las redes 4G actuales seguirán prestando servicio durante las primeras etapas de instalación de las redes 5G. • Proponer un framework que incluya un InP, múltiples operadores y sus respectivos usuarios. Este framework deberá incluir mecanismos para asignar recursos de las estaciones que incentiven la competencia entre los operadores como vía de generación de beneficios para el InP. Además, se deberá optimizar la asociación de usuarios a estaciones base que maximicen las prestaciones percibidas por los primeros. Los mecanismos o algoritmos propuestos deberán ser capaces de adaptarse rápidamente a las condiciones de carga de red o a variaciones en el canal. La tesis se estructura en tres partes: la primera, que consta de los capítulos 2, 3 y 4 se centra en los tres primeros puntos. Sin duda, los dos primeros puntos, que se tratan en los capítulos 2 y 3, constituyen el núcleo principal de la tesis. La segunda parte se centra en los puntos cuarto y quinto. En la tercera parte se presentan las conclusiones y líneas futuras. En el primer capítulo se presenta la introdución de la tesis, escrita en inglés. A continuación desglosamos las contribuciones de los capítulos siguientes. En el Capítulo 2 evaluamos la región de capacidad de redes celulares en la banda mmWave. Consideramos topologías arbitrarias (por ejemplo mesh), de múltiples saltos. Elaboramos un modelo de red basado en colas de paquetes que evoluciona en el tiempo (bloque a bloque o slot a slot). En lugar de asumir que los enlaces mmWave se comportan como pseudo-cables, es decir, sin interferencia entre transmisiones simultáneas, utilizamos un modelo de canal mmWave que si tiene en cuenta dicha interferencia (Signalto-Interference-Plus-Noise Ratio o SINR). Además, éstas transmisiones simultáneas deben respetar las limitaciones de tipo semidúplex (half-duplex) que modelamos mediante un grafo de red. Saltarse éstas restricciones provocaría interferencias que deseamos evitar. De esa manera definimos el modelo de interferencia real o Actual Interference (AI), que es un modelo SINR basado en el grafo de red. En el modelo AI las capacidades de los enlaces mmWave de la red son dinámicas a causa de la interferencia A continuación proponemos un algoritmo de control que maximiza la utilidad de la red (network utility maximization o NUM). Este algoritmo nos permite obtener las prestaciones máximas de una red celular mmWave. Se divide en tres partes principales que se ejecutan al inicio de cada ranura temporal. Estas son un control de flujo distribuido (Dual Congestion Controler o DCC), que sirve para saturar el sistema sin llegar a desbordarlo; un selector de flujos de paquetes a transmitir por enlace; y un selector de transmisiones concurrentes de tipo Maximum Back-Pressure (MBP), que define quién transmite a quién en una ranura temporal. De éste modo, nuestro algoritmo selecciona patrones TDD totalmente flexibles y dinámicos y los paquetes se encaminan hacia su destino sin rutas pre-establecidas (encaminamiento dinámico). Sin embargo, debido a la complejidad computacional que requiere el cálculo de las transmisiones óptimas MBP en una ranura temporal bajo el modelo AI también proponemos un algoritmo de selección de transmisiones. Este algoritmo compara la selección de enlaces activos en la ranura temporal anterior con una nueva selección aleatoria y se queda con el mejor resultado. De ahí su nombre, “selecciona y compara” (pick and compare o PaC). Admite además una implementación distribuida en nuestro caso. No obstante, seguimos necesitando el cálculo del SINR con en el modelo AI. Por ello, proponemos dos modelos de interferencia adicionales, con dos objetivos: validar la asunción de que los enlaces mmWave pueden comportarse como pseudo-cables, y disponer de alternativas al modelo AI que permitan evaluaciones numéricas a nivel de red que sean más ligeras computacionalmente pero igualmente realistas. El primer modelo alternativo, al que denominamos Interference Free (IF), sigue estando basado en el grafo de la red y sólo tiene en cuenta las restricciones de tipo half-duplex para evitar graves interferencias. El segundo, denominado Worst Interference (WI), define la capacidad de un enlace mmWave suponiendo la peor interferencia posible de todos los nodos de la red sobre dicho enlace. Las capacidades en ambos modelos son estáticas. El modelo IF produce una cota superior de prestaciones respecto al modelo AI y el modelo WI una inferior. Los tres modelos convergen a medida que la directividad aumenta. Demostramos que, conjuntamente con el control de flujo (DCC), nuestro algoritmo de control, tanto en su versión aleatorizada (PaC) como en la determinista (MBP), permite caracterizar la región de capacidad de la red. En caso de usar el modelo AI dicha región será más próxima a la capacidad real de una red mmWave. Sin embargo, en las simulaciones observamos al evaluar una red que los resultados de los modelos AI e IF son muy similares, lo cual nos permite concluir que el modelo IF produce una cota superior muy ajustada. También nos permite afirmar que es razonable utilizar el modelo IF para el análisis de redes celulares en mmWave, evitando así la mayor complejidad del modelo AI. Estas aproximaciones nos ayudan a modelar las prestaciones de una red mmWave de topología arbitraria. Por tanto, podemos comparar una arquitectura sin repetidores con otra con repetidores observando los beneficios tanto para extender la cobertura como, sobre todo, para incrementar las tasas de transferencia (throughput). Nuestros resultados resaltan la importancia de diseñar redes de varios saltos en mmWave en entornos urbanos, a diferencia de los estándares actuales donde esto no supone ganancias significativas. Hasta este punto, los algoritmos de control propuestos no realizan diferenciación de flujos de paquetes, y tampoco se incluye el modelo de sistema bloqueo con dependencia temporal. En el Capítulo 3 proponemos nuevos algoritmos de control que permiten priorizar de forma proporcional un subconjunto de flujos en la red mmWave, que corresponden a los acrónimos BP-DA, BPI-DA, BPE-DA y HD-DA. Partimos de la hipótesis de que podemos controlar el retardo de varios flujos de forma diferenciada si los priorizamos. Esto permite que nuestras políticas de la red mmWave provean QoS. Además, demostramos que nuestros algoritmos de control permiten servir cualquier tasa que pertenezca a la región de capacidad de la red (throughput-optimality). También probamos que nuestro algoritmo HD-DA minimiza el retardo de la red (concretamente, que no existe ningún algoritmo de control con QoS que logre un menor retardo en la red). A través de simulaciones, verificamos estas propiedades. Debemos destacar que las propiedades teóricas de nuestros algoritmos se mantienen cuando los enlaces mmWave sufren bloqueos que varían con el tiempo según cualquier proceso estocástico ergódico i.i.d. o no-i.i.d., siempre que tenga media y varianza finitas. Es más, ésto también se aplica a los procesos de llegada de paquetes. La importancia de éstos resultados es doble: nos permiten analizar redes mmWave de topologías arbitrarias y sientan las bases para el desarrollo de protocolos reales. En el Capítulo 4 presentamos una visión holística de una red urbana donde coexisten las tecnologías por debajo de 6 GHz (microWave) y mmWave. Concretamente consideramos una red donde la estación base y los terminales de usuario tienen interfaces para ambas tecnologías. Asimismo, asumimos la presencia de repetidores mmWave para dar cobertura a los terminales. La estación base debe bifurcar el tráfico de paquetes hacia un terminal por la interfaz microWave o la mmWave. En el primer caso, los paquetes transmitidos llegan con un sólo salto al terminal. En el segundo, los paquetes se encaminan de forma dinámica por la red backhaul mmWave hacia el terminal de usuario. Los resultados numéricos preliminares muestran ganancias significativas en términos de capacidad, retardo extremo a extremo y tiempo entre llegadas. También muestra cómo se equilibra de forma eficiente la carga entre las interfaces microWave/mmWave en función de la carga de la red. Las soluciones donde una red mmWave coexiste con una microWave permiten alivar el problema del bloqueo. En la segunda parte de la tesis estudiamos aspectos económicos de las redes celulares en mmWave. En el Capítulo 5 proponemos un modelo de compartición de infraestructura que evite los costes prohibitivos de los operadores al realizar despliegues masivos de estaciones base en mmWave. Siguiendo la tendencia en 5G de virtualización de recursos y network slicing para promover soluciones eficientes de bajo coste, proponemos un modelo con un InP donde los operadores compiten entre sí por los recursos que necesitan para servir a sus usuarios. Básicamente, en nuestro modelo los operadores móviles obtienen distintas porciones virtuales de las estaciones base mmWave para cubrir sus áreas de interés (aquellas zonas donde los usuarios respectivos demandan conectividad). El proceso de obtención de recursos se realiza mediante subastas distribuidas en las estaciones base. En consecuencia, proponemos un mecanismo económico que genera beneficios para el InP por dar capacidad de servicio bajo demanda a los operadores móviles. Nuestro modelo es adecuado para ejecuciones periódicas frecuentes gracias a la baja coordinación y limitada capacidad computacional necesarias. Finalmente, en la última parte de la tesis se presentan las conclusiones y posibles líneas futuras de investigación (Capítulo 6). Como fruto de la tesis, los resultados del Capítulo 2 han sido publicados en la revista IEEE Transactions on Wireless Networks. Los resultados del Capítulo 3 han sido aceptados para su publición en la revista IEEE Transactions on Communications. Los resultados del Capítulo 4 fueron presentados en la European Conference on Networks and Communications del año 2016. Por su parte, los resultados del Capítulo 5 se enviarán el breve a la revista IEEE Transactions on Wireless Communications.

Antecedentes: existe un común consenso entre o mundo académico e a industria sobre a limitada evolución dos sistemas celulares actuais, polo que é necesario introducir cambios significativos tanto en tecnoloxías como estruturas de rede.

Obxectivos: análise de rendemento de futuras redes celulares, utilizando políticas de control de rede que garantan un uso óptimo dos recursos dispoñibles con diversas tecnoloxías.

Temática: Redes celulares 5G. Estudos de capacidade e solucións para explotala. Estudos recentes estiman que o volume de datos que deberán servir as redes celulares no ano 2020 superará en varias ordes de magnitude o das actuais. Existe unha multiplicidade de proxectos de I+D ao respecto, tanto académicos coma industriais (METIS 2020 en Europa), polo que a investigación é actual e oportuna.