Minimizing latency in cloud RAN function placement

Autor: Lima, Jean Lucas de
Přispěvatelé: Couto, Rodrigo de Souza, Rubinstein, Marcelo Gonçalves, Passos, Diego Gimenez
Jazyk: portugalština
Rok vydání: 2018
Předmět:
Zdroj: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UERJ
Universidade do Estado do Rio de Janeiro (UERJ)
instacron:UERJ
Popis: Submitted by Boris Flegr (boris@uerj.br) on 2021-01-06T19:19:31Z No. of bitstreams: 1 Jean Lucas de Lima.pdf: 1686822 bytes, checksum: 744e35d324d70781ec57a6b4498c48bb (MD5) Made available in DSpace on 2021-01-06T19:19:31Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Jean Lucas de Lima.pdf: 1686822 bytes, checksum: 744e35d324d70781ec57a6b4498c48bb (MD5) Previous issue date: 2018-02-02 Using the processing resources of baseband signals more efficiently and employing a centralized management of the network are major challenges for mobile network operators. To meet the growth of the mobile network demand, cellular network operators need to increase base stations capacities, which are responsible for the network communication with the users. One alternative to perform this expansion is to increase the number of base stations, adding cells with small coverage areas, creating a heterogeneous network infrastructure. In addition, it is possible to provide a centralized processing infrastructure, able to dynamically allocate resources to the stations, reducing the required amount of hardware and increasing the network scalability. Based on this need, the concept of C-RAN (Cloud Radio Access Network) is to execute base station functions in a cloud infrastructure, which can be centralized or composed of several hierarchy levels. The base stations thus act only as signal receivers, which are later processed in the cloud. Given the distance between the cloud and the stations, latency is a critical factor in C-RAN. This dissertation formulates a Mixed Integer Linear Programming problem to choose the placement of radio functions in a C-RAN, while minimizing the latency in a cloud with different hierarchy levels and di↵erent processing and transmission capacities. To solve the problem, this work proposes two heuristics, one for networks in which all the links have the same latency and another one for networks in which the links have different latencies. We then show situations in which they reach the optimal result. The first heuristic has complexity O(n), while the second one, which is more general, has complexity O(n log n). Utilizar de forma mais eficiente os recursos de processamento do sinal banda base e proporcionar um gerenciamento centralizado da rede são grandes desafios das operadoras de rede móvel. Para satisfazer o crescimento da demanda por redes móveis, as operadoras de rede celular precisam aumentar a capacidade das estações base, que são responsáveis pela comunicação da rede com os usuários. Um dos caminhos para essa ampliação é aumentar o número de estações base, adicionando células com pequenas áreas de cobertura, criando uma estrutura de rede heterogênea . Além disso, é possível oferecer uma infraestrutura de processamento centralizada, capaz de atribuir recursos às estações de forma dinâmica, reduzindo a quantidade de hardware necessária e aumentando a escalabilidade da rede. Com base nessa necessidade, o conceito de C-RAN (Cloud Radio Access Network) consiste em executar funções de estações rádio base em uma infraestrutura de nuvem, que pode ser centralizada ou composta por diversos níveis de hierarquia. Assim, as estações base atuam apenas como receptores de sinais, que são posteriormente processados na nuvem. Dada a distância entre a nuvem e as estações, a latência é um fator crítico em C-RAN. Nesta dissertação formula-se um problema de programação linear inteira mista para escolher o posicionamento das funções de rádio em uma C-RAN, de forma a minimizar a latência em uma nuvem com diferentes níveis de hierarquia e diferentes capacidades de processamento e transmissão. Para solução do problema, este trabalho propõe duas heurísticas, uma para redes nas quais todos os enlaces possuem a mesma latência e outra para redes nas quais os enlaces possuem latências diferentes, e mostra situações nas quais essas alcançam o resultado ótimo. A primeira heurística possui complexidade O(n), enquanto a segunda, que é mais geral, possui complexidade O(n log n).
Databáze: OpenAIRE
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