A Theoretical Framework for MAC-layer Design in Wireless Networks

dc.contributor.advisorStanczak, Slawomiren
dc.contributor.authorFeistel, Angelaen
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatiken
dc.date.accepted2011-03-21
dc.date.accessioned2015-11-20T20:41:57Z
dc.date.available2011-08-29T12:00:00Z
dc.date.issued2011-08-29
dc.date.submitted2011-08-29
dc.description.abstractDie vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit einem Themengebiet an der Schnittstelle von Kommunikationstheorie, Vernetzung und Algorithmendesign: Wie sollen die vorhandenen Ressourcen Leistung, Raum und Richtung, Zeit und Frequenz in einem verteilten drahtlosen Netz mit einer allgemeinen Netztopologie den Nutzern zugewiesen bzw. von ihnen verwendet werden? Bekanntermaßen kann die Performanz eines drahtlosen Netzes erheblich verbessert werden, indem man die Vorteile einer intelligenten Ressourcenallokation und eines intelligenten Interferenzmanagements ausnutzt. Unter Verwendung eines mathematischen Frameworks untersuchen wir Probleme der Ressourcenallokation, die auf einer gewichteten Summe von Nutzenfunktionen oder der Unterstützung von QoS(Quality-of Service)-Anforderungen basieren bzw. beide Ansätze vereinen, und legen einen Schwerpunkt auf den Entwurf verteilter Algorithmen. Unsere Resultate sind auf drahtlose Netze mit verrauschten Kanälen und allgemeinen Leistungsbeschränkungen anwendbar und können mit einer beliebigen Routing- und/oder Scheduling-Strategie kombiniert werden. Neben dem Entwurf von Strategien zur Ressourcenallokation, der Ableitung ihrer Eigenschaften sowie geeigneter Algorithmen gewähren wir Einblicke in die Aspekte der praktischen Implementierung. Im Hauptteil dieser Arbeit konzentrieren wir uns auf Modelle drahtloser Netze, in denen Interferenz als Rauschen behandelt wird. Dieser Teil leistet einen Beitrag dazu, die Mechanismen der Leistungskontrolle und des Beamformings sowie deren grundlegende Wechselbeziehungen und Abhängigkeiten besser zu verstehen. Zu Beginn identifizieren wir die optimale Leistungsallokation, welche eine Summe von gewichteten Nutzenfunktionen maximiert und gleichzeitig die durch SIR-Anforderungen repräsentierten QoS-Anforderungen der Nutzer unterstützt. Da jedoch die SIR-Anforderungen für einige Kanalzustände möglicherweise nicht unterstützbar sind und um best-effort Nutzer zu berücksichtigen, kombinieren wir das Problem der Nutzenfunktionen mit einer Barrier-Funktion, um das ursprüngliche Problem zu approximieren. Wir beweisen wichtige Eigenschaften dieses Ansatzes und stellen zur Lösung einen verteilten rekursiven Algorithmus mit globaler Konvergenz bereit. Anschließend beleuchten wir das anspruchsvolle Problem der gemeinsamen Optimierung der Ressourcen Sendeleistung und Empfangsbeamformer in einem verteilten Netz und für beide oben genannten Ansätze. Leider ist nicht bekannt, für welche Klasse von Nutzenfunktionen das entsprechende gemeinsame Optimierungsproblem in ein konvexes Problem überführt werden kann, so dass eine globale Lösung in verteilten drahtlosen Netzen gefunden werden kann. Deswegen stellen wir eine alternative verteilte algorithmische Lösung vor, die zu einem stationären Punkt konvergiert. Wir untersuchen ihr Verhalten in realen drahtlosen Netzen unter Verwendung der stochastischen Approximation. Da der zweite typische Optimierungsansatz, der auf QoS-Anforderungen basierende relative Max-Min-Ansatz, nicht differenzierbar ist, scheint dieses Konzept mit einer verteilten Lösung nicht vereinbar. Wir vermuten jedoch, dass dieses Problem optimal gelöst werden kann und zeigen eine zum Teil verteilte Lösung auf, u.z. unter Verwendung der gewichteten Summe der Nutzenfunktionen. Die Verbindung zwischen beiden Problemen wird dabei durch die Wahl der Gewichte hergestellt. Im letzten Teil der Arbeit untersuchen wir das gemeinsame Problem des Schedulings und der Leistungskontrolle in einem drahtlosen Netz mit orthogonalen Kanälen mit dem Ziel, die gewichtete Summenrate zu maximieren.de
dc.description.abstractThis thesis addresses a problem at the nexus of communication theory, networking and algorithm design: how to allocate radio resources to users in distributed wireless networks with a general network topology? We emphasize that the network performance can be significantly improved by taking advantage of an intelligent resource allocation and interference management. Based on a mathematical framework we study resource allocation problems which are utility-based, QoS(Quality-of Service)-based or a combination of both, with an emphasis on distributed algorithm design. Our results apply to networks with noisy channels and general power constraints and can be combined with any fixed routing and/or scheduling strategy. In addition to algorithmic solutions and their properties we give insights into practical implementation issues. In the main part of this thesis we focus on models of wireless networks where interference is treated as noise. This is one step forward to a better understanding of the mechanisms power control and beamforming as well as their interdependencies. First we combine the QoS-based and utility-based power control approach by incorporating QoS support in terms of minimum SIR targets into the utility-based power control problem. Since the SIR requirements might be infeasible for some channel states and in order to incorporate possible best-effort users we combine the traditional utility function with a barrier function to closely approximate the utility-based power control problem with QoS support. We prove relevant properties of optimal solutions and propose a distributed recursive algorithm with global convergence. In the next chapter, we address the challenging problem of jointly optimizing powers and receive beamformers in distributed wireless networks. Unfortunately it is not known for which class of utility functions such a joint utility-based problem can be converted into a convex one such that a global solution can be found in distributed wireless networks. We reveal a distributed algorithmic solution that converges to a stationary point and investigate its behaviour in real-world wireless networks using the framework of stochastic approximation. Considering on the other hand the QoS-based approach, the main challenge is to solve the max-min SIR-balancing problem in a distributed manner. In order to address this challenge, we solve the max-min SIR-balancing problem by instead maximizing a weighted sum of utilities. The connection between both problems is provided by the weights of the utilities. We conjecture that the semi-distributed algorithm derived converges to the optimal max-min SIR balancing solution. Finally we discuss a joint scheduling and power control problem in a wireless network with orthogonal channels. The main objective is to maximize a weighted sum rate. First, by relaxing the discrete scheduling variables and by solving the relaxed problem we provide an upper bound to the original discrete problem. Subsequently we analyze the original discrete problem and derive a heuristic solution.en
dc.identifier.uriurn:nbn:de:kobv:83-opus-31964
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/3241
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-2944
dc.languageEnglishen
dc.language.isoenen
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.0/en
dc.subject.ddc620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeitenen
dc.subject.otherDrahtlose Netzede
dc.subject.otherInterferenzde
dc.subject.otherOptimierungde
dc.subject.otherServicequalitätde
dc.subject.otherVerteilte Algorithmende
dc.subject.otherDistributed algorithmsen
dc.subject.otherInterferenceen
dc.subject.otherOptimizationen
dc.subject.otherQuality of serviceen
dc.subject.otherWireless networksen
dc.titleA Theoretical Framework for MAC-layer Design in Wireless Networksen
dc.title.translatedEin theoretischer Rahmen für den Entwurf der MAC-Schicht in drahtlosen Netzende
dc.typeDoctoral Thesisen
dc.type.versionpublishedVersionen
tub.accessrights.dnbfree*
tub.affiliationFak. 4 Elektrotechnik und Informatik::Inst. Telekommunikationssystemede
tub.affiliation.facultyFak. 4 Elektrotechnik und Informatikde
tub.affiliation.instituteInst. Telekommunikationssystemede
tub.identifier.opus33196
tub.identifier.opus43030
tub.publisher.universityorinstitutionTechnische Universität Berlinen

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