Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-5922
Main Title: Energy savings in 5G automotive nomadic relaying networks
Translated Title: Energieeinsparungen im 5G nomadischen Netzwerk
Author(s): Ren, Zhe
Advisor(s): Stańczak, Slawomir
Referee(s): Stańczak, Slawomir
Popovski, Petar
Wunder, Gerhard
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: The requirements of ubiquitous connectivity of high speed data access create fundamental challenges for the design of future wireless communication systems and modern vehicle telematic systems. Against this background, the concept of a nomadic relaying network is of enormous interest to both academia and industry. A nomadic relaying network consists of randomly distributed nomadic nodes (e.g. parked vehicles with on-board relay infrastructure) that are not deployed by an operator and offer the possibility of multi-hop relaying between users and base stations. The nomadic nodes operate in a self-organized fashion and are activated and deactivated on a demand-driven basis, efficiently addressing future connectivity requirements. The focus of this thesis is the optimization architecture and optimization algorithms of the nomadic relaying network. A mathematical optimization framework is developed through consideration of the user requirements and the network capacity. The optimization constraints are formulated to ensure that the available bandwidth supports the data access requirements of all the users in the system. Furthermore, a load-coupling model is established to connect rate requirements, network assignments and transmission powers with the cell loads. Moreover, the fundamental properties of the optimization framework are analyzed for performing efficient optimization algorithms. Based on this optimization framework, centralized node activation algorithms, distributed cell selection algorithms, and distributed power control algorithms are proposed for energy savings in the nomadic relaying network. In the centralized node activation algorithms, a series of linear programs is performed in a centralized manner, in order to optimize the network assignments and to activate or deactivate the nomadic nodes. In addition, a distributed cell selection, admission control and cell switch algorithm is introduced, in order to enable more practical implementations of the energy-saving algorithms. Furthermore, a distributed power control algorithm is proposed, in order to optimize the transient performance during the activation of nomadic nodes, as well as to achieve further energy savings. Simulation results are provided to confirm the theoretical analysis and the convergence of the proposed algorithms. Furthermore, a significant network-wide benefit in terms of energy efficiency is identified by intensively evaluating the performance of the proposed algorithms under realistic simulation assumptions.
Die Anforderung von künftigen Hochgeschwindigkeitsdatenzugängen erzeugt fundamentale Herausforderungen an die Gestaltung von modernen Fahrzeugtelematiksystemen und drahtlosen Kommunikationssystemen. Daraus resultierend ruft das Konzept des Nomadic Relaying Networks enormes Interesse sowohl in der Wissenschaft als auch aus der Industrie hervor. Ein Nomadic Relaying Network besteht aus zufällig verteilten Nomadic Nodes (z.B. parkenden Fahrzeugen mit On-Board Relay Komponenten), die nicht durch einen Mobilfunknetzbetreiber bereitgestellt werden. Diese ermöglichen die Möglichkeit der Multi-hop Kommunikation zwischen Benutzern und Basisstationen. Um die künftigen Konnektivitätsanforderungen effizient erfüllen zu können, arbeiten die Nomadic Nodes in einer selbstorganisierten Weise und werden auf einer nachfrageorientierten Basis aktiviert beziehungsweise deaktiviert. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Entwicklung einer Optimierungsarchitektur und von Optimierungsalgorithmen für Nomadic Relaying Networks. Unter Berücksichtigung von Nutzeranforderungen und der zur Verfügung stehenden Netzwerkkapazität wird ein mathematisches Optimierungsframework entwickelt. Die fundamentale Randbedingung der Optimierung liegt darin, die Nutzeranforderungen durch die verfügbare Bandbreite in dem System zu erfüllen. Darüber hinaus wird ein Lastkopplungsmodell etabliert, um die Nutzeranforderungen, Verbindungszuordnungen und Sendeleistungen mit den Auslastungen der Funkzellen zu verknüpfen. Die grundlegenden Eigenschaften des Optimierungsframeworks werden analysiert, um effiziente Optimierungsverfahren durchführen zu können. Auf Basis des Optimierungsframeworks werden zentrale Aktivierungsalgorithmen, verteilte Zellauswahlalgorithmen, sowie dezentrale Algorithmen zur Optimierung des Energieverbrauchs in Nomadic Relaying Networks vorgeschlagen. In den zentralen Aktivierungsalgorithmen werden eine Reihe von linearen Programmen in einer zentralisierten Einheit ausgeführt, um die Verbindungszuordnungen zu ermitteln und die Zelle entsprechend zu aktivieren beziehungsweise zu deaktivieren. Überdies werden verteilte Algorithmen zur Zellauswahl, Zugriffskontrolle, sowie Deaktivierung der Zellen vorgeschlagen, um eine praktische Optimierungsimplementierung aufzuzeigen. Weiterhin wird ein verteilter Energieregelungsalgorithmus entwickelt, um die Nutzeranforderungen während der Übergangsphase der Aktivierung zu garantieren sowie weitere Energieeinsparungen zu erzielen. Es werden Simulationen durchgeführt, um die theoretischen Ergebnisse zu verifizieren. Durch intensive Untersuchungen der vorgeschlagenen Algorithmen unter realistischen Simulationsannahmen, kann eine signifikante Verbesserung der Energieeffizienz festgestellt werden.
URI: http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/6372
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-5922
Exam Date: 1-Apr-2016
Issue Date: 2017
Date Available: 26-May-2017
DDC Class: DDC::300 Sozialwissenschaften::380 Handel, Kommunikation, Verkehr::384 Kommunikation, Telekommunikation
Subject(s): 5G
automotive
nomadic relaying network
energy savings
Automobil
nomadisches Relaying-Netzwerk
Energieeinsparung
Creative Commons License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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