Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-8245
Main Title: Efficient data delivery in 5G mobile communication networks
Translated Title: Effiziente Datenübermittlung in 5G-Mobilfunknetzen
Author(s): Li, Yilin
Advisor(s): Caire, Giuseppe
Referee(s): Caire, Giuseppe
Wunder, Gerhard
Widmer, Joerg
Granting Institution: Technische Universität Berlin
Type: Doctoral Thesis
Language Code: en
Abstract: Die ständig zunehmende Verbreitung intelligenter Geräten, die Einführung neuer benutzerorientierter unternehmenskritischer Anwendungen, sowie ein exponentieller Anstieg der Nachfrage und Nutzung mobiler Daten, belasten die bestehenden Mobilfunknetze erheblich. Tatsächlich muss der Mobilfunk der fünften Generation (5G) ein Paradigmenwechsel sein, der sehr hohe Trägerfrequenzen mit großen Bandbreiten, extrem dicht verteilten Basisstationen und Geräten, und eine große Anzahl an Antennen umfasst. Das Ziel dieser Dissertation ist es, einen präzisen Rahmen für die Datenbereitstellung für 5G-Mobilfunknetze zu entwickeln, und die Herausforderungen bei Design und Analyse der aufkommenden Kommunikationsnetze zu bewältigen, die eine flächendeckende Abdeckung mit hoher Übertragungsgeschwindigkeit und eine nahtlose Benutzererfahrung ermöglichen. Zunächst werden Kommunikationsnetzwerke betrachtet, die in Millimeterwellen (mm-Wellen) Bändern operieren, wobei mm-Wellen aufgrund der Verfügbarkeit von reichlich Spektrum eine besonders vielversprechende Technologie für den 5G Mobilfunk sind. Dennoch erfordert eine stark gerichtete Übertragung, die für die Nutzung von mm-Wellenbändern zur Kompensation hoher Ausbreitungsverluste unerlässlich ist, ein spezifisches Design der ersten Zellerkennung bei mm-Wellen, da eine herkömmliche omnidirektionale Übertragung bei der Bereitstellung von Zellenerkennungsinformationen möglicherweise versagt. Um dieses Problem zu lösen, wird ein nachvollziehbarer analytischer Rahmen für die Zellerkennung bei mm-Wellen mit Strahlformung vorgeschlagen, der auf einem informationstheoretischen Ansatz basiert und mehrere repräsentative Übertragungsschemata berücksichtigt, um die Leistung der Zellerkennung in Bezug auf die Erkennungslatenz und den Ressourcenaufwand zu charakterisieren. Diese Dissertation, die die Analyse der Zellerkennungsperformance nutzt, liefert wichtige Erkenntnisse für das Design der mm-Wellen Zellerkennung: eine vollständige Suche mit einem Einzelstrahl optimiert die Erkennungslatenz, führt aber einem erhöhten Ressourcenaufwand, während eine Mehrstrahlsuche den Ressourcenaufwand erheblich reduziert und die Flexibilität bietet, einen Kompromiss zwischen Latenz und Ressourcenaufwand zu erreichen. Ein weiterer Schwerpunkt dieser Dissertation sind neue Technologien, die Raummultiplex für den Mobilfunk nutzen. Um eine große Anzahl von Verbindungen gleichzeitig zu übertragen, wurde eine Richtantennenanordnung mit Strahlformung als vielversprechender Kandidat zum Erreichen einer beispiellosen räumlichen Isolation konzipiert. Um eine hohe Effizienz der räumlichen Wiederbenutzung und damit eine Verbesserung der Systemleistung zu erreichen, wird ein Optimierungsproblem formuliert, das die erreichbare Datenrate eines heterogenen Multihop-Netzwerks maximiert, wobei sowohl Downlink- als auch Uplink-Übertragungen über Backhaul- und Zugangsverbindungen berücksichtigt werden. Das Optimierungsproblem wird systematisch zerlegt und es wird gezeigt, dass es NP-schwer ist. Außerdem wird ein heuristisches gemeinsames Planungs- und Ressourcenzuweisungsschema einschließlich Verbindungsplanung, Übertragungsdauer- und Leistungszuweisung vorgeschlagen, um die erreichbare Datenrate zu maximieren. In Verbindung mit einem effizienten Pfadauswahlverfahren wird gezeigt, dass die Datenrate dem theoretischen Optimum sehr nahe kommt, jedoch mit deutlich geringerer Latenz. Schließlich wird in dieser Dissertation die Datenübermittlung in Mobil funknetzen betrachtet, mit besonderem Schwerpunkt auf Fahrzeugnetzwerken (V2X: vehicle-to-everything), bei denen die Datenübermittlung auf der Carry-and-Forward Strategie der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation beruht, die durch die Verfügbarkeit von Fahrzeug-zu-Infrastruktur-Kommunikation unterstützt wird, um weite Strecken zwischen Fahrzeugen zu überbrücken. Trotzdem erfordert die V2X-Kommunikation ein spezifisches Design des Multihop-Routings, um die Leistung der Datenübermittlung zu verbessern. Um das Problem zu lösen, bietet diese Dissertation einen nachvollziehbaren analytischen Rahmen, um die Leistung der Datenübermittlung in V2X-Netzwerken zu untersuchen, wobei Übermittlungslatenz und Datenrate als Leistungskennzahlen berücksichtigt werden. Basierend auf theoretischen Analysen werden sowohl globale als auch verteilte Optimierungsprobleme formuliert, um die Übermittlungslatenz zu minimieren und gleichzeitig die Datenrate zu maximieren. Die vorgeschlagenen Optimierungsprobleme werden als konvex verifiziert und dann mit Methoden der konvexen Optimierungstheorie gelöst, gefolgt von entsprechenden globalen und verteilten Multihop-Routingalgorithmen, um den optimalen Pfad für die Datenübermittlung auszuwählen. Insbesondere bieten die vorgeschlagenen Routingalgorithmen eine erhebliche Verbesserung gegenüber klassischen Routingalgorithmen für Fahrzeuge im Sinne einer Minimierung der Latenzzeit bei gleichzeitiger Maximierung der Datenrate und sie geben Einblicke in das Design der Routingalgorithmen für Datenübermittlung in Mobilfunknetzen.
The ever-increasing proliferation of smart devices, the introduction of new user-oriented mission-critical applications, together with an exponential rise in mobile data demand and usage, have been creating a significant burden on the existing cellular networks. Indeed, fifth generation (5G) mobile communications will need to be a paradigm shift that includes very high carrier frequencies with massive bandwidths, extreme base station and device densities, and unprecedented numbers of antennas. The goal of this dissertation is to develop an accurate data delivery framework and address design and analysis challenges, including initial access, link scheduling, resource allocation, and routing, for 5G mobile communication networks that are envisioned to provide universal high-rate coverage and seamless user experience. First, this dissertation considers communication networks operating in millimeter wave (mm-wave) bands, where the availability of abundant spectrum makes mm-wave a prominent candidate technology for 5G mobile communications. Highly directional transmission, which is essential for the exploitation of mm-wave bands to compensate for high propagation loss, necessitates a specific design of mm-wave initial cell discovery, as conventional omnidirectional broadcast may fail in delivering cell discovery information. To address this issue, a tractable analytical framework is proposed to characterize beamformed cell discovery, where several representative broadcast schemes are studied to investigate discovery performance including latency and overhead. Leveraging the analysis of the discovery performance, this dissertation provides key insights for the design of mm-wave beamformed cell discovery: Single beam exhaustive scan optimizes latency but leads to overhead penalty, and multiple beam simultaneous scan significantly reduces overhead and provides the flexibility to achieve a trade-off between latency and overhead. Then, the focus of this dissertation shifts to emerging technologies that exploit spatial multiplexing for mobile communications. By enabling a large number of links to be simultaneously transmitted, directional antenna arrays with beamforming are promising to reach unprecedented levels of spatial isolation. To achieve the high efficiency of spatial reuse in improving system performance, an optimization problem that maximizes the achievable data rate of a multihop heterogeneous network, considering both downlink and uplink transmissions on backhaul and access links, is formulated. The optimization problem is systematically decomposed and demonstrated as NP-hard, and a heuristic joint scheduling and resource allocation scheme, including link scheduling, transmission duration allocation, and power allocation, is proposed to maximize the achievable data rate. In conjunction with an efficient path selection algorithm, it is demonstrated that the data rate closely approaches the theoretical optimum, yet with significantly lower latency. Finally, this dissertation considers the data delivery in mobile communication networks, with a special focus on vehicle-to-everything (V2X) networks, in which the data delivery relies on the carry-and-forward strategy of vehicle-to-vehicle communications assisted by vehicle-to-infrastructure communications that are capable of bridging long-range vehicular connectivity. Nevertheless, V2X communications necessitate a specific design of multihop routing to enhance data delivery performance. To address the issue, this dissertation provides a tractable analytical framework to investigate the data delivery performance in V2X networks taking into account latency and data rate as performance metrics. Based on a theoretical analysis, both global and distributed optimization problems that minimize latency while maximizing data rate are formulated. The proposed optimization problems are verified to be convex and then solved using convex optimization theory, followed by corresponding global and distributed multihop routing algorithms to select the optimal route for data delivery. In particular, the proposed routing algorithms provide considerable improvement over classical vehicular routing algorithms, in the sense of minimizing latency while maximizing data rate, and shed design insights into the multihop routing algorithm for data delivery in 5G mobile communication networks.
URI: https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/9159
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-8245
Exam Date: 22-Feb-2019
Issue Date: 2019
Date Available: 25-Mar-2019
DDC Class: 003 Systeme
Subject(s): fifth generation
mobile communications
millimeter wave
data delivery
fünfte Generation
Mobilfunk
Millimeterwellen
Datenübermittlung
License: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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