5Gmobile

Katedra telekomunikační techniky
Technická 2, Praha 6, 160 00
Tel.: +420 22435 5964
email: zdenek.becvar@fel.cvut.cz
http://5gmobile.eu/

Kdo jsme?

Doc. Ing. Zdeněk Bečvář, Ph.D.
Vedoucí skupiny
Správa mobility, správa rádiových prostředků, síťová architektura

Ing. Pavel Mach, Ph.D.
Výzkumný pracovník
Správa rádiových prostředků, D2D komunikace, kognitivní rádio

Ing. Michal Vondra, Ph.D.
Výzkumný pracovník
Správa mobility, inteligentní transportní systémy

Ing. Jan Plachý
PhD student
Big data v prostředí sítí 5G

Ing. Alaa Almoustafa
PhD student
D2D komunikace v mobilních sítích

Ing. Tomáš Dragoun
PhD student
Energeticky efektivní mobilní komunikace

Více informací o týmu naleznete na http://5gmobile.eu/team

Jakým výzkumem se zabýváme

Laboratoř 5Gmobile je zaměřena na výzkum v oblasti jak současných, tak především budoucích mobilních sítí páté generace a vznikajících bezdrátových technologií a standardů. Cílem výzkumu 5Gmobile je navrhovat nové přístupy a inovativní řešení problémů vyvstávajících s příchodem nových generací mobilních sítí s důrazem na zvýšení efektivity přenosu dat při zachování dostupnosti služeb a energetické efektivity sítě. Výzkum 5Gmobile se soustředí především na problematiku správy mobility uživatelů v kombinaci se správou rádiových prostředků v síti a na architekturu mobilních sítí. Součástí výzkumné aktivity 5Gmobile je i integrace jednotlivých mobilních technologií do jedné přístupové heterogenní sítě a zajištění spolupráce mezi různými úrovněmi buněk (makro, mikro, femto).

K čemu to je

Výsledky výzkumu 5Gmobile přispívají ke splnění požadavků na budoucí generaci mobilních sítí (5G). Výstupy umožňují především zefektivňování přenosu dat v mobilních sítích zajišťující komunikaci pohybujících se uživatelů. Zároveň pracujeme na konvergenci mobilních sítí a cloud computingu ve formě cloudu distribuovaného blíže k uživateli - do základnových stanic. To přináší nové možnosti využití cloud computingu v mobilních sítích i pro real-time aplikace.
Navržená řešení nejsou pouze teoretickými modely a simulacemi, ale díky spolupráci s průmyslovými partnery jsou řešení ověřována formou emulací a demonstrátorů. Zároveň díky zastoupení katedry telekomunikační techniky ve standardizačních organizacích (zejména ETSI/3GPP) máme možnost uplatnit navržená řešení do standardů.

Na čem konkrétně pracujeme

Správa mobility

V rámci výzkumu zaměřeného na správu mobility se zabýváme všemi fázemi procesu handoveru; od skenování okolních buněk, přes rozhodnutí o provedení handoveru, až po řízení přístupu. Pro zajištění optimalizace a odhadu budoucích vlastností sítě a charakteristik uživatelů využíváme pokročilé prediktikční algoritmy.

  • Skenování okolních buněk

    V oblasti skenování okolních buněk řešíme algoritmy zajišťující optimální skenování buněk potenciálně vhodných pro provedení handoveru. První přístup je založen na dynamické optimalizaci skupiny buněk vhodných ke skenování na základě úrovně SINR přijímané uživateli od jejich obsluhující základnové stanice. Dále se zaměřujeme na maximalizaci využití malých buněk za současného snížení spotřeby energie potřebné pro skenování.

  • Rozhodnutí o provedení handoveru

    Pracujeme na vylepšení efektivity rozhodnutí o provedení handoveru tak, aby nedocházelo ke zbytečným handoverům mezi sousedními buňkami. Soustředíme se především na scénáře s velkým počtem nasazených malých buněk, protože právě ty jsou klíčovou součástí mobilních sítí 5. generace. Naše přístupy se zaměřují na využití adaptivní hystereze nebo odhadu zisku při provedení handoveru.

  • Rychlý výběr buněk

    Naše práce se soustředí také na koordinovanou komunikaci uživatelských zařízení s několika okolními buňkami označovanou jako rychlý výběr buněk (Fast Cell Selection) v síti OFDMA s vysokým počtem nasazených femtobuněk. Pro každý přenosový rámec je vybrána vždy nejvhodnější buňka, která zajistí příjem/vysílání dat od/k uživateli. Tento algoritmus umožňuje snížit počet hard-handoverů a zároveň odstraňuje výpadky připojení způsobených hard-handovery. Součástí algoritmu je také návrh správy koordinovaného vysílání mezi sousedními buňkami.

  • Řízení přístupu do sítě

    V oblasti řízení přístupu do sítě (Call Admission Control) řešíme predikci kvality signálu uživatele ihned po provedení handoveru. Tato predikce je provedena na základě znalosti současné úrovně signálu přijímaného od obsluhující buňky a sousedních buněk. Současně s predikcí mobility uživatele a handoveru jsme schopni efektivně rozhodnout o přijetí uživatele k cílové buňce a snížit tak počet výpadků spojení.

Správa rádiových prostředků

V oblasti správy rádiových prostředků se zaměřujeme především na mechanizmus řízení výkonu, na alokaci radiových prostředků a na sdílení spektra s využitím kognitivního rádia.
  • Řízení výkonu s garancí QoS
  • Zaměřujeme se na adaptaci vysílacího výkonu femtobuňky podle aktuálního zatížení a podle kvality signálu mezi uživatelem a femtobuňkou za účelem maximálního využití rádiových prostředků femtobuňky. Výhodou navrhovaného schématu je poskytnutí vysoké úrovně kvality služby pro uživatele připojené k femtobuňkám, zatímco interference způsobovaná uživatelům připojeným k makrobuňkám je minimalizována.

  • Dynamické přidělování prostředků
  • Cílem je omezit interference mezi femtobuňkami a mezi femto a makro buňkami v síti s velkou hustotou femtobuněk. Femtobuňky mohou využívat překrývající se a nepřekrývající se způsob vyhrazení pásma. Způsob vyhrazení pásma je dynamicky vybírán řídicí jednotkou na základě změn interferencí mezi jednotlivými femtobuňkami. Pro vytvoření matice interferencí mezi femtobuňkami je využit Bron-Kerboschův algoritmus.

  • Hybridní sdílení spektra pro omezení interferencí
  • V této oblasti řešíme problém interferencí způsobených femtobuňkou vůči makrobuňce. Využíváme koncept kognitivní femtobuňky, přičemž femtobuňka může přistupovat ke spektru více než jednoho operátora. Pro zajištění kvality služby pro uživatele připojené k silně zatížené femtobuňce mohou femtobuňky navzdory malému vysílacímu výkonu příležitostně využít frekvenční pásma ostatních operátorů.

Přímá komunikace mezi uživatelskými zařízeními v mobilních sítích (D2D)

V oblasti zaměřené na D2D komunikaci se zaměřujeme na efektivní výměnu dat ve scénáři, ve kterém spolu komunikují dva uživatelé připojení k jedné femtobuňce. Navrhli jsme nové schéma spravující vysílání dat v rámci femtobuňky na základě principu D2D komunikace. Komunikační cesta mezi uživateli je vybírána dynamicky buď jako přenos přes základnovou stanici nebo jako přímá komunikace mezi uživateli (D2D). Dále se zaměřujeme na implementace navrženého směrovacího schématu do standardu LTE. Kromě toho řešíme problémy spojené s interferencí a správou mobility pro D2D komunikaci v mobilních sítích.

Cloud malých buněk / Mobile Edge Computing

Cloud malých buněk neboli small cell cloud také známý jako mobile edge computing je řešení umožňující předání výpočetně náročných operací vykonávaných v mobilních zařízeních do cloudu distribuovaného v základnových stanicích. Na vývoji tohoto konceptu jsme se podíleli zejména v oblasti architektury, zajištění QoS pro pohybující se uživatele, optimalizaci doručovaných dat a správě mobility.

  • Architektura cloudu malých buněk
  • Řešíme úpravu architektury mobilní sítě za účelem umožnění správy výpočetní a úložné kapacity nasazené v malých buňkách rozšířených o výpočetní kapacitu. Společně s ostatními partnery v evropském projektu jsme navrhli integraci řídící jednotky (small cell cloud manager) do existující mobilní sítě. Dále jsme navrhli implementaci small cell cloud manageru v podobě viruálně-hybridního řízení výpočetních prostředků, kde je virtualizovaná výpočetní kapacita malých buněk sdílena pro potřeby uživatelských aplikací a zároveň slouží tato kapacita pro správu výpočetních prostředků.

  • Výběr cesty umožňující pohyb uživatelů při probíhajících výpočtech
  • Pracujeme také na algoritmu optimalizujícím zpoždění a/nebo spotřebu energie uživatelského zařízení, který slouží k odlehčení paralelizovaných výpočetních úkolů ve vybraných malých buňkách schopných provádět výpočty. Algoritmus vybírá nejvhodnější cestu pro doručení každé části dat do vybrané buňky skrz rádiové/pevné rozhraní a zároveň vybírá i nejvhodnější cestu pro doručení výsledků zpět uživateli. To zpřístupňuje provádění výpočtu i pro pohybující se uživatele.

  • Zajištění QoS využitím řízení výkonu
  • Dále řešíme řídicí algoritmus, jehož hlavním účelem je zajištění včasného doručení vypočítaných výsledků zpět uživateli v požadovaném čase. Toho je dosaženo pomocí hrubého a přesného nastavení vysílací úrovně malých buněk. Počet nedoručených výsledků zpracovávaných malými buňkami je díky našemu algoritmu výrazně snížen. Zároveň dochází k minimálnímu ovlivnění QoS uživatelů, kteří nevyužívající cloud malých buněk. Cílem je také minimalizovat režii spojenou s řídicím algoritmem.

Inteligentní dopravní systém

V oblasti inteligentních dopravních systémů pracujeme na integraci sítí VANET do 4G+/5G mobilních sítí. Navržený algoritmus umožňuje výběr trasy automobilu na základě předpokládané kvality signálu s ohledem na maximální prodloužení trasy, které je ochoten uživatel tolerovat. Cílem návrhu je zajistit dostatečnou kvalitu komunikace pro uživatele ve vozidlech při maximálním využití prostředků sítí VANET poskytovaných základnovými stanicemi RSU, zatímco dojde k odlehčení mobilní sítě LTE-A.

Modelování pohybu uživatelů

Zabýváme se i modelováním pohybu uživatelů v reálném prostředí. Navrhli jsme pohybový model pro reálné prostředí části Prahy. Rozmístění základnových stanic v mapě odpovídá skutečnému rozmístění základnových stanic mobilních operátora Vodafone. Pro nalezení nejkratší cesty mezi dvěma body využívá model pohybu poznatky z teorie grafu. Po dosažení bodu zájmu dojde k automatickému výběru dalšího bodu zájmu, do kterého uživatel pokračuje. Pravděpodobnost výběru daného bodu zájmu je odvozena od typu uživatele a směru jeho cesty. V modelu mobility jsou definovány čtyři typy uživatelů: zaměstnanec, rezident, návštěvník a procházející se rezident. Parametry prostředí je možné jednoduše měnit a rozšiřovat a prostředí tak může sloužit pro simulování a zkoumání různých vlivů působících na uživatele v městském prostředí.

Více detailů o našich aktivitách naleznete na http://5gmobile.eu/activities

Kdo financuje náš výzkum

  • FP7 TROPIC, projekt FP7 číslo ICT-318784 financovaný EU (09/2012 – 02/2015)
  • FP7 FREEDOM, projekt FP7 číslo ICT-248891 financovaný EU (01/2010 – 12/2011)
  • FP7 ROCKET, projekt FP7 číslo ICT-215282 financovaný EU (01/2009 – 12/2010)
  • Prediction Algorithms for Efficient Mobility Management in Wireless Networks, výzkumný projekt číslo P102/12/P613 financovaný GAČR (01/2011 - 12/2014)
  • New methods for capacity improvement of heterogeneous wireless networks based on hybrid cognitive approach and small cells, výzkumný projekt číslo P102/13/24931 financovaný GAČR (02/2013 - 12/2015)

Více informací o projektech naleznete na http://5gmobile.eu/projects

S kým spolupracujeme

  • Universitat Politècnica de Catalunya (UPC), Barcelona – univerzita (SP)
  • Universita di Roma, La Sapienza, Řím – univerzita (IT)
  • CEA-Leti, Grenoble – výzkumná a technologická organizace (FR)
  • CEA-List, Paříž – výzkumná a technologická organizace (FR)
  • National Taiwan University of Science and Technology (NTUST), Taipei – univerzita (TW)
  • University College Dublin (UCD), Dublin – univerzita (IR)
  • ATOS, Barcelona, Madrid – IT služby, mezinárodní společnost (SP)
  • CINI, Řím – konsorcium italských technických univerzit z oblasti IT (IT)
  • DUNE, Řím – malý podnik (IT)
  • SEQUANS, Paříž – malý podnik (FR)

Více informací o našich partnerech naleznete na http://5gmobile.eu/cooperation

Vybrané publikace

  • M. Vondra, Z. Becvar, "Distance-based Neighborhood Scanning for Handover Purposes in Network with Small Cells," IEEE Transactions on Vehicular Technology, accepted for publication, February 2015.
  • P. Mach, Z. Becvar, "Enhancement of Hybrid Cognitive Approach for Femtocells," IEEE Vehicular Technology Conference (VTC-Spring 2015), Glasgow, Scotland, May 2015.
  • M.A. Puente, Z. Becvar, M. Rohlik, F. Lobillo, E. Calvanese Strinati, "A Seamless Integration of Computationally-Enhanced Base Stations into Mobile Networks Towards 5G," IEEE Vehicular Technology Conference (VTC-Spring 2015) workshop on 5G Architectures, Glasgow, Scotland, May 2015.
  • M. Vondra, S. Djahel, J. Murphy, "VANETs Signal Quality-based Route Selection inSmart Cities," IFIP Wireless Days (WD 2014), Rio de Janeiro, Brasil, November 2014.
  • Z. Becvar, P. Mach, E. Calvanese Strinati, "Q-Learning-based Prediction of Channel Quality after Handover in Mobile Networks," IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC 2014), Washington, USA, September 2014.
  • Z. Becvar, J. Plachy, P. Mach, "Path Selection Using Handover in Mobile Networks with Cloud-enabled Small Cells," IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC 2014), Washington, USA, September 2014.
  • P. Mach, Z. Becvar, "Centralized Dynamic Resource Allocation Scheme for Femtocells Exploiting Graph Theory Approach," IEEE Wireless Communications and Networking Conference (WCNC 2014), Istanbul, Turkey, April 2014.
  • M. Vondra, Z. Becvar, "Self-configured Neighbor Cell List of Macro Cells in Network with Small Cells," IEEE International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC 2013), London, UK, September 2013.
  • Z. Becvar, M. Vondra, P. Mach, "Dynamic Optimization of Neighbor Cell List for Femtocells," IEEE Vehicular Technology Conference (VTC-Spring 2013), Dresden, Germany, June 2013.
  • Z. Becvar, P. Mach, M. Vondra, "Self-optimizing Neighbor Cell List with Dynamic Threshold for Handover Purposes in Networks with Small Cells," Wireless Communications and Mobile Computing, 2013.
  • Z. Becvar, P. Mach, "Mitigation of Redundant Handovers to Femtocells by Estimation of Throughput Gain," Mobile Information Systems, Vol. 9, No. 4, 2013.
  • P. Mach, Z. Becvar, R. Bestak, "Handover of Relay Stations for Load Balancing in IEEE 802.16," Wireless Communications and Mobile Computing, Vol. 13, No. 2, February 2013.
  • Z. Becvar, P. Roux, P. Mach, "Fast Cell Selection with Efficient Active Set Management in OFDMA Networks with Femtocells," EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking 2012, 2012:292.
  • Z. Becvar, P. Mach, B. Simak, "Improvement of Handover Prediction in Mobile WiMAX by Using Two Thresholds," Computer Networks, Elsevier, Vol. 55, No. 16, November 2011.
  • P. Mach, Z. Becvar, "QoS-Guaranteed Power Control Mechanism Based on the Frame Utilization for Femtocells," EURASIP Journal on Wireless Communications and Networking, Vol. 2011, 16 pages, 2011.

Kompletní seznam publikací dostupný na http://5gmobile.eu/publications


Za obsah odpovídá: RNDr. Patrik Mottl, Ph.D.