Enhancing converged optical and millimeter wave radio networks with resource management games

dc.contributor.advisorTafur Monroy, Idelfonso
dc.contributor.advisorAlbayrak, Sahin
dc.contributor.authorSahinel, Doruk
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlin
dc.contributor.grantorTechnische Universiteit Eindhoven
dc.contributor.refereeRommel, Simon
dc.contributor.refereeSivrikaya, Fikret
dc.contributor.refereeHeemstra, Sonia
dc.contributor.refereeCöleri Ergen, Sinem
dc.contributor.refereeLarrabieti Lopez, David
dc.contributor.refereeGonzalez De Dios, Oscar
dc.contributor.refereeTafur Monroy, Idelfonso
dc.contributor.refereeAlbayrak, Sahin
dc.date.accepted2023-01-12
dc.date.accessioned2023-04-26T14:44:57Z
dc.date.available2023-04-26T14:44:57Z
dc.date.issued2023
dc.description.abstractThree convergent processes are likely to shape the future of the internet beyond-5G: the convergence of optical and millimeter wave (mmWave) radio networks to boost mobile internet capacity, the convergence of machine learning solutions and communication technologies, and the convergence of virtualized and programmable network management mechanisms towards fully integrated autonomic network resource management. Aiming to enhance the joint optical and radio transport, this thesis provides game theory-based distributed network control capability to optimize resource allocation in the C-RAN and fronthaul segments of converged wireless and optical networks. In addition, an external stakeholders vs. network game is designed to extend distributed decision-making to service providers and network users. Autonomic network resource management concept brings dynamic network reconfiguration with learning and predicting the behavior of network entities. On the other hand, game theory-based resource management is studied for rational, autonomous and distributed decision-making among entities, as centralized optimization is challenging in a multi-stakeholder network environment. The focus is placed on these two approaches to design resource allocation solutions inside a distributed and autonomous management framework perspective. Autonomic networking requires control loops to monitor the network status and adapt network management by making use of observations from the monitoring stage. After presenting the challenges of autonomic networking, a management framework with monitoring and measurement, analysis and decision-making, and learning stages is introduced. In such a framework, game theoretic models are promising solutions to define the interactions between network stakeholders and to handle network management operations. This framework sets the foundation for the resource management contributions. In light of the presented autonomic network management perspective, a systematic literature review is carried out as an initial step to the resource management contributions. The review is done to analyze how resource management solutions have dealt with optimizing millimeter wave radio and optical resources, understand the dimensions of the relationship between resource allocation methods and mmWave 5G and FiWi fronthaul, and identify the current trends in resource allocation. The results of this review is used to decide on the performance metrics and the evaluation criteria in the games designed in this dissertation for distributed decision-making. Based on the outcomes of the review, two experiments are designed to enhance control capabilities of the network. The first experiment creates the control interaction between fronthaul and access, whereas the second experiment regulates the interaction between service providers and the transport network represented by the infrastructure provider. For joint access and fronthaul optimization, access — fronthaul interaction is defined as a coalition game for aggregate demand on the access side. By observing this demand, the transport network is able to distribute the available resources or reject the offer if it exceeds the total available bandwidth. When the offer is rejected, a bankruptcy game is used to distribute fronthaul resources to RRHs. On the access side, RRH utilization is improved by cooperative resource sharing. Different user distributions and service requirements bring dynamicity to the network demands. The target is to provide a game model that achieves dynamic bandwidth allocation with no fixed commitment of fronthaul resources and adapting to dynamic user load. Infrastructure sharing is made possible with the help of virtualization technologies, and this fact transformed the network architecture into a novel stakeholder called the infrastructure provider. Even though profit generation was always a factor in performance optimization for network operators, the shift in the architecture with network virtualization makes dynamic revenue gains an apparent performance criteria for resource allocation. The second experiment considers virtualized optical network resources from this profit generation perspective with a game, in which providers bid to share the optical transport network and the infrastructure provider applies a Vickery – Clarke – Groves (VCG) auctioning mechanism to provide a social-welfare maximizing outcome, while users have the switching option between service providers for user utility maximization. The outcomes of user decision-making with blind search and guided search algorithms are also presented for this switching option. The ultimate objective of this thesis is to provide a realistic guideline to optimize mmWave transport and radio resource use so that mmWave network implementations can be deployed in a cost-efficient manner. The presented experiments and results contribute to understanding how autonomous and distributed decision-making can improve network resource management and how network solutions for capacity enhancement can be exploited in an optimal way with game-theoretical algorithms.en
dc.description.abstractDrei zusammenlaufende Prozesse werden die Zukunft des Internets jenseits von 5G gestalten: Die Annäherung von optischen und millimeterwellen Funknetzen, um die Kapazität des mobilen Internets zu erhöhen, die Annäherung von maschinellem Lernen und Kommunikationstechnologien sowie die Annäherung der virtualisierten und programmierbaren Netzverwaltung für eine vollständig integrierte autonome Verwaltung der Netzressourcen. Mit dem Ziel, den integrierten optischen und funktechnischen Transport zu verbessern, bietet diese Arbeit eine auf der Spieltheorie basierende verteilte Netzwerksteuerung zur Optimierung der Ressourcenzuweisung in den C-RAN- und Fronthaul-Segmenten drahtloser und optischer Netzwerke. Darüber hinaus wird ein Spiel zwischen externen Akteuren und dem Netzwerk entwickelt, um die verteilte Entscheidungsverfahren auf Dienstanbieter und Netzwerknutzer auszuweiten. Das Konzept der autonomen Verwaltung der Netzwerkressourcen ermöglicht eine dynamische Umgestaltung des Netzwerks durch Lernen und Vorhersage des Netzwerkzustands. Außerdem bietet das auf der Spieltheorie basierende Ressourcenmanagement die Möglichkeit eines rationalen, autonomen und verteilten Entscheidungsverfahrens zwischen den Akteuren, um die Herausforderung der zentralisierten Optimierung mit mehreren Akteuren zu überwinden. Der Schwerpunkt der Dissertation liegt auf diesen beiden Konzepten, um Lösungen für die Zuweisung der Ressourcen innerhalb eines verteilten und autonomen Managementrahmens zu entwickeln. Autonome Netzwerke erfordern Regelkreise zur Überwachung des Netzwerkstatus und zur Anpassung des Netzwerkmanagements unter Verwendung der Überwachungsdaten. Nach der Darstellung der Herausforderungen der autonomen Vernetzung wird ein Verwaltungsrahmen mit Überwachung und Messung, Analyse, und Lernphasen vorgestellt. Die spieltheoretischen Modelle sind vielversprechende Lösungen in diesem Rahmen, um die Interaktionen zwischen den Akteuren des Netzes zu definieren und die Operationen der Netzverwaltung zu steuern. Angesichts der vorgestellten Perspektive des autonomen Netzwerkmanagements wird eine systematische Literaturanalyse durchgeführt. Dabei wird analysiert, wie Ressourcenmanagementlösungen mit der Optimierung von mmWave funk- und optischen Ressourcen umgegangen sind, werden die Ressourcenzuweisungsmethoden von den mmWave C-RAN- und Fronthaul verstanden und die aktuellen Trends in der Ressourcenzuweisung identifiziert. Die Ergebnisse dieser Analyse werden genutzt, um die Leistungs- und Bewertungskriterien für die Spiele zu verteilten Entscheidungsverfahren in dieser Dissertation zu definieren. Basierend auf den Ergebnissen der Analyse werden zwei Experimente entwickelt, um die Steuerungsmöglichkeiten des Netzes zu verbessern. Das erste Experiment schafft die Steuerungsinteraktion zwischen Fronthaul- und Funknetz, während das zweite Experiment die Interaktion zwischen Dienstanbietern und den Infrastrukturanbieter regelt. Für die gemeinsame Optimierung von Funknetz und Fronthaul wird die Interaktion zwischen den beiden als ein Koalitionsspiel definiert. Durch Beobachtung der Funknetzanforderung kann das Transportnetz die verfügbaren Ressourcen verteilen oder Anfragen ablehnen, wenn die gesamte verfügbare Bandbreite überstiegen wird. Wird die Anfrage abgelehnt, werden die Fronthaul-Ressourcen mit Hilfe eines Bankruptcy Game an die RRHs verteilt. Unterschiedliche Nutzerverteilungen und Dienstanforderungen bringen eine dynamische Entwicklung der Netzanforderungen. Ziel ist es, ein Spielmodell bereitzustellen, das eine dynamische Bandbreitenzuweisung ohne feste Bindung von Fronthaul-Ressourcen erreicht und sich an die dynamische Nutzerlast anpasst. Die gemeinsame Nutzung von Infrastrukturen wird mit Hilfe von Virtualisierungstechnologien ermöglicht, und diese Tatsache hat der Netzarchitektur einen neuen Akteur, den Infrastrukturanbieter, hinzugefügt. Obwohl die Gewinnerzielung schon immer ein Faktor bei der Leistungsoptimierung von Netzbetreibern war, macht die Architekturveränderung mit der Virtualisierung dynamische Umsätze zu einem Leistungskriterium für die Ressourcenzuweisung. Das zweite Experiment betrachtet die Ressourcen des virtualisierten Netzwerks aus der Perspektive der Gewinnerzielung mit einem Spiel, bei dem die Diensteanbieter ihre Gebote für die gemeinsame Nutzung des optischen Transportnetzwerks abgeben. Der Infrastrukturanbieter wendet einen Vickery-Clarke-Groves (VCG)-Auktionsmechanismus an, um ein die soziale Wohlfahrt maximierendes Ergebnis zu erzielen. Außerdem haben die Nutzer die Möglichkeit, zwischen den Diensteanbietern zu wechseln, um ihren Nutzen zu maximieren. Die Ergebnisse der Entscheidungsverfahren der Nutzer mit blinder Suche und geführten Suchalgorithmen werden ebenfalls für diese Wechseloption vorgestellt. Das Hauptziel dieser Dissertation ist es, ein realistisches Framework zur Optimierung der Vergabe von mmWave-Funkressourcen zu erstellen, damit mmWave-Netzwerke kostengünstig implementiert werden können. Die vorgestellten Experimente und Ergebnisse tragen dazu bei, zu verstehen, wie autonome und verteilte Entscheidungsverfahren die Verwaltung von Netzressourcen verbessern können und wie Netzlösungen zur Kapazitätserweiterung mit spieltheoretischen Algorithmen optimal genutzt werden können.de
dc.identifier.isbn978-90-386-5632-8
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/18924
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.14279/depositonce-17570
dc.language.isoen
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
dc.subject.ddc000 Informatik, Informationswissenschaft, allgemeine Werkede
dc.subject.otherresource managementen
dc.subject.othermillimeter wave communicationsen
dc.subject.othergame theoryen
dc.subject.othervirtualized networksen
dc.titleEnhancing converged optical and millimeter wave radio networks with resource management gamesen
dc.title.translatedVerbesserung konvergenter optischer und Millimeter Wellenfunknetze mit Ressourcenverwaltung Spielede
dc.typeDoctoral Thesis
dc.type.versionacceptedVersion
dcterms.rightsHolder.referenceDeposit-Lizenz (Erstveröffentlichung)
tub.accessrights.dnbfree
tub.affiliationFak. 4 Elektrotechnik und Informatik::Inst. Telekommunikationssysteme::FG Telekommunikationsnetze
tub.publisher.universityorinstitutionTechnische Universität Berlin

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