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Algoritmos de alocação dinâmica de recursos rádio para sistemas 4G baseados em MC-CDMAValdemar Monteiro

Provas de Mestrado - Universidade de Aveiro, 21 de Julho de 2005

Algoritmos de alocação dinâmica de recursos rádio para sistemas 4G

baseados em MC-CDMA

Valdemar Celestino Monteiro

2Algoritmos de alocação dinâmica de recursos rádio para sistemas 4G baseados em MC-CDMAValdemar Monteiro


Resumo

• Motivação• Definição do cenário da 4ª geração• Modelo de simulação a nível de sistema• Algoritmos de scheduling• Cenário de simulação• Resultados numéricos• Conclusões• Sugestões para trabalho futuro



Motivação• Comunicações móveis evoluem para a 4ª geração

– Rede core baseada em pacotes (All-IP)– Componente de banda larga

• Elevada largura de banda (da ordem das fornecidas actualmente pelas LANs)• Suporta ambientes de grandes velocidades

• MC-CDMA (TDD) tecnologia candidata– Flexibilidade no domínio Tempo-Código-Frequência– Desafio: Optimizar a gestão de recursos para reagir a variações

instantâneas• No canal rádio• No tráfego dos utilizadores

• Arquitectura de Alocação Dinâmica de Recursos (DRA) – Que pacote a servir?– Que recurso rádio deve ser utilizado? (Potência, Modulação etc.)Scheduling de Pacotes



Cenário da 4ª GeraçãoMúltiplos sub-sistemas

• Tentativa de definição do cenário da 4ªgeração considera:– Rede de sistemas onde

qualquer utilizador teráligação a qualquer sistema a qualquer hora de forma eficiente em termos do custo



Sistemas móveis da 4ª Geração Sistema do projecto MATRICE

• Tecnologia baseada em MC-CDMA– Técnicas avançadas de processamento

• Cancelamento de interferência• Estimação de canal• Detecção multi-utilizador

• Alocação Dinâmica de Recursos na camada MAC

• Na fase inicial a cobertura não serácompleta como esperada com o UMTS

– Inter-operabilidade com o UMTS-TDD• LB=50Mhz, adaptável (múltiplo de 5MHz)• Banda dos 5GHz• Trama MC-CDMA

– Tempo-código-frequência• 3 slots (mesma duração do UMTS)• 23 grupos de 32 subportadoras• Símbolo de dados espalhado num grupo de

subportadoras em um de 32 códigos ortogonais de comprimento 32

Id dos Códigosde Espalhamento

Grupo deSub-Portadoras

Id dos SlotsdeTempo1 2 3

12

3

32

1

23

Slot de tempousado para o UL

Código 1 (DL)

Código 2 (DL)

Códigos 3 a 32 (DL)



Simulação a nível de sistema Requisitos, desafios e soluções

• Avaliação fiável da capacidade do sistema– Desempenho do sistema a nível da físico deverá ser levado em

conta• Complexidade elevada (tempos de simulação) quando

plataformas heterogéneas são usados em simultâneo– Simulação simultânea de transmissão a nível de bit (nível físico) e a

nível de trama (nível de sistema) deverá ser evitada• Avaliação da capacidade de sistema deve explorar

interfaces simplificadas– Interfaces com a camada ligação – Tabelas de acesso directo– Mapeamento de SIR ao BLER (bloco)

• Interfaces implementadas– Interface de valor médio– Interface de valor actual



Simulação a nível de sistema Interface de valor médio

• Aplicações do tipo tempo real– Tempo de chamada/sessão longo– Avaliação da qualidade da ligação em período

relativamente longo quando comparado com o tempo de coerência do canal

• Tabelas obtidas segundo as seguintes condições– Durante o período de avaliação do sistema (Tqos)

• Ligação encontra-se activa• Tráfego é estacionário• Atribuição de potência constante• Número de desvanecimentos rápidos deve ser suficientemente

grande de modo que seja aplicada a lei dos grandes números



Simulação a nível de sistema Interface de valor actual

• Ligações do tipo comutação de pacotes– Tempo de chamada/sessão relativamente curto– Período associado à transmissão de pacote curto

(duração do slot) da ordem de grandeza do tempo de coerência do canal

• Tabelas obtidas nas seguintes condições– Perdas por propagação e desvanecimento lento

considerados constantes durante o período Tslot– Os percursos associados ao desvanecimento rápido são

mutuamente independentes– Cancelamento perfeito de interferência



Simulação a nível de sistemaInterface IP (I)

• Interface do simulador de sistema com tráfego IP da rede

• Baseada na rede IPv6– Características bem definidas de

QoS• Acesso através de ficheiros de

captura• Parâmetros de tráfego extraídos de

cada pacote (armazenados em ficheiros de texto)– Endereço de origem– Endereço de destino– Instante de chegada– Tamanho– Classe de serviço (DSCP de

DiffServ)



Simulação a nível de sistema Interface IP (II)

• Ficheiro de texto– Um ficheiro por parâmetro– Parâmetros organizados

por StreamsStream = comb[End_origem,

End_destino, Id_fluxo]

• Alterações pouco significativas se mais parâmetros forem necessários (indexação etc.)



Algoritmos de schedulingRedes Cabladas

• Canal praticamente invariante comparado com tempo de sessão

• Políticas de scheduling de pacotes ditadas essencialmente por– Limites de atraso– Largura de banda imposta para

classe de serviço e/ou utilizador• Três grandes categorias

– Fair queuing– Baseados em deadline– Baseados no ritmo de

transmissão

Router Router

Nó 1 Nó 2

Camadassuperiores

Camadafísica

Scheduler



Algoritmos de schedulingRedes rádio móvel

• Dinâmica inerente• Utilizadores “entram” e “saem”

do sistema• Movem-se durante as sessões

(variação do canal rádio)• Pacotes com destinos

diferentes estão associados a diferentes níveis de sinal e interferência

• O Scheduler que não tem em conta o estado do canal teráum fraco desempenho

Estação Base

Camadassuperiores

Camadafísica

Scheduler



Algoritmos de schedulingAlgoritmo de Projecto (I)

• Prioritização de pacotes com base em– Informação da camada física

• Fiabilidade da transmissão– Informação de camada superior

• SIR alvo• Limites de atraso da aplicação

• Função de prioridade combina pesos associados a– Fiabilidade, W1

– Time_out, W2

– Número de transmissões efectuadas, W3

))attempTx#,type(W)out_time,type(W)(SIR,type(WriorityP 321 +=

Camadassuperiores

Camadafísica

Scheduler



Algoritmos de schedulingAlgoritmo de Projecto (II)

• Função da fiabilidade da transmissãoW(SIR)

0

1

2

3

Target

Threshold

SIR

W(S

IR)

Alvo Alvo + Limiar

⎪⎩

⎪⎨

⎧

+≥+<≤

<=

LimiarAlvoSIR seLimiarAlvoSIRAlvo se

AlvoSIR seSIRServiçoW

21

0~),(1



Algoritmos de schedulingAlgoritmo de Projecto (III)

• Função do tempo de espera

• Função do numero de tentativas de transmissão

Time-Out Weight Function

0

0.5

1

1.5

2

2.5

0 5 10 15 20 25

Time-out

W(T

ime_

Out

)

MaxAlloableDelay

MaxAtraso

Tempo de espera

Função Tempo de espera do pacote

W(te

mpo

DeE

sper

a)

)eraTempoDeEspMaxAtraso(k)eraTempoDeEsp,Serviço(W −=2

Attempted Transmission Weight

0

1

2

3

0 1 2

Attempted Tx

W(A

ttem

pTx)

Tentativas Tx

Função tentativas Tx

W(te

mpo

DeE

sper

a)

⎪⎩

⎪⎨

⎧

===

=2Tx Attemp if 2

1Tx Attemp if 10Tx Attemp if 0

3 ),( AttempTxTypeW



Algoritmos de schedulingDRA Implementado

• Estrutura do DRA baseado no HSDPA do UMTS

• Inclui– Codificação e modulação

adaptativa– ARQ Híbrido com Chase

combining• 30 dos 32 códigos

alocados para dados• BS transmite com a

potência máxima– 70% da potência total

alocada para dados, dividida igualmente pelos códigos

Alocação Dinâmica de Recursos

Schedule Recursos

Fontes

IQS

TTI Fonte Slot Codigo MCS nBits ARQ

Adaptação Link

MC1MC2MC3

MCN

Fonte 1,1

Fonte 1,2

Fonte 2,1

Fonte I,j

Fonte W1(SIR)W2(time-out) W3(nTx) QoS

ListaARQ

ARQ1,1

ARQ1,2ARQ2,1

ARQ2,2ARQn,1

ARQn,2

))#,()_,()(,(P 321 attempTxtypeWouttimetypeWSIRtypeWriorida +=



Algoritmos de schedulingCenário de simulação

Ambiente de simulação Urbano

Raio da célula 300 m

Tipo de célula(Omni ou sectorizada) Omni

Velocidade do móvel 3km/h

Modelo de canal – Perdas por propagação e desvanecimento lento Modelo de canal urbano

Modelo de canal- desvanecimento rápido

ETSI BRAN E(18 taps e Atraso max. 1.76µs)

Interface com camada física MATRICE Interface de Valor Actual

Serviços Voz e Web simultaneamente

Número de utilizadores de voz 20

Número de utilizadores de Web 9

Duração da trama 10 ms

Número de slots de tempo alocados para DL 1

Número de códigos de espalhamento alocados para dados 30



Algoritmos de schedulingSimulação – Métricas de desempenho

• Utilizador (utilizador satisfeito)– BLER– Atraso de transferência

• Célula– Throughput sobre a Interface Ar– Throughput de serviço– Serviço satisfeito

• Algoritmo proposto comparado com max(C/I)))SIR(Maxarg(riorityP i_User=



Algoritmos de schedulingResultados (I)

Scheduling de prioridade – Parâmetros de referência

CDF BLER e Atraso de Transferência

SIR – Alvo -13.5 dB (Web)-13.9 dB (Voz)

SIR – Limiar (sobre o alvo) 15 dB

Factor de prioritização do atraso 0.75

H-ARQ Número de transmissões

1 Tx p/ Voz3 Tx p/ Web

Serviço de voz



Algoritmos de schedulingResultados (II)

Scheduling de prioridade – Parâmetros de referência

Serviço de WebPacotes que atingiram deadline

vs. recebidos erradamente

Serviço de Voz



Algoritmos de schedulingResultados (III)

Scheduling de referência: max(C/I)

Serviço de Voz Serviço de Web



Algoritmos de schedulingResultados (IV) Throughput da célula

Métrica(media por célula)

PrioridadeParâmetros de

referência SIR Máximo

OTA 566 kbps 588 kbps

Th. de Serviço 400 kbps 426 kbps

RazãoTh. Serv/OTA 0.707 0.724

Serviço Satisfeito 270 kbps 277 kbps

RazãoServSatisf /ThServ 0.676 0.650

Número médio de Tx p/ bloco (Web) 1.13 1.39



Algoritmos de schedulingAnálise de resultados

• Melhores resultados de Throughput da célula para Scheduler max(C/I)– 72.4% de eficiência (Service/OTA) comparado com 70.7% com

scheduling de prioridade• Melhores resultados de QoS (Serv_Satisf/Th_serv) com

scheduling de prioridade– 66.7% de eficiência comparado com 65% com max(C/I)

• Resultados mostram que aumento da quantidade de tráfego com qualidade de serviço é obtido à custa da diminuição do Throughput da célula;

• Resultados obtidos sem inclusão de política de admissão de utilizadores, o que levaria de certo a melhores resultados de desempenho



Conclusões (I)

• Foi proposto e avaliado um algoritmo de atribuição de recursos a pacotes com o objectivo de maximizar o Throughput da célula mantendo o QoS dos utilizadores;

• O algoritmo proposto revela.se mais adequado para scheduling de pacotes quando requisitos de serviço devem ser levados em conta;

• Resultados mostram que aumento de cerca de 2.5% na satisfação de utilizadores (Th_satisfeito/Th_serviço) éobtido com a diminuição de 1.7% no Throughput da célula (Th_serviço/OTA)

• O algoritmo proposto fornece um compromisso entre qualidade de serviço e Throughput do sistema



Conclusões (II)• O principal benefício do algoritmo proposto reside na

flexibilidade que permite ‘afinar’ o Scheduler com parametrização adequada para o controlo do Throughput do sistema

• A alocação dinâmica de recursos é um processo complexo em que o Throughput final depende não só das políticas de scheduling como também de adaptação da ligação e processo de ARQ;

• Simulação é um processo delicado e as interfaces utilizadas para o efeito foram apresentadas– Interfaces com a camada física: de valor médio e valor actual– Apresentou-se igualmente uma interface relativamente simples que

permite ao simulador operar com tráfego IP da rede



Sugestões para trabalho futuro

• Avaliação dos algoritmos de scheduling com inclusão Controlo de Admissão de Utilizadores

• Análise optimizada do número de blocos com pacotes de cada serviço em simultâneo num slotde tempo

• Analise da complexidade na sinalização inerente àflexibilidade associada ao recurso elementar

• Estudo do desempenho do DRA com técnicas alternativas de HARQ, como por exemplo Redundância Incrementada



Agradecimentos

Este trabalho foi financiado pelo Projecto MATRICE (IST-2001-32620).

O autor gostaria de agradecer à Universidade de Surrey pela utilização do simulador de sistema e à France Telecom R&D pelas melhorias

introduzidas no módulo de DRA do mesmo



Obrigado

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