Dynamic resource allocation and network optimization in the Cloud Radio Access Network - Thèses de l'Université Pierre et Marie Curie Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2017

Dynamic resource allocation and network optimization in the Cloud Radio Access Network

Allocation dynamique des ressources et optimisation du réseau dans le Cloud Radio Access Network

Mohammed Yazid Lyazidi
  • Fonction : Auteur

Résumé

Cloud Radio Access Network (C-RAN) is a future direction in wireless communications for deploying cellular radio access subsystems in current 4G and next-generation 5G networks. In the C-RAN architecture, BaseBand Units (BBUs) are located in a pool of virtual base stations, which are connected via a high-bandwidth low latency fronthaul network to Radio Remote Heads (RRHs). In comparison to standalone clusters of distributed radio base stations, C-RAN architecture provides significant benefits in terms of centralized resource pooling, network flexibility and cost savings. In this thesis, we address the problem of dynamic resource allocation and power minimization in downlink communications for C-RAN. Our research aims to allocate baseband resources to dynamic flows of mobile users, while properly assigning RRHs to BBUs to accommodate the traffic and network demands. This is a non-linear NP-hard optimization problem, which encompasses many constraints such as mobile users' resources demands, interference management, BBU pool and fronthaul links capacities, as well as maximum transmission power limitation. To overcome the high complexity involved in this problem, we present several approaches for resource allocation strategies and tackle this issue in three stages. Obtained results prove the efficiency of our proposed strategies in terms of throughput satisfaction rate, number of active RRHs, BBU pool processing power, resiliency, and operational budget cost.
Le Cloud Radio Access Network (C-RAN) est une future direction dans les réseaux de communications sans fils pour déployer des systèmes cellulaires 4G et renforcer la migration des opérateurs vers la nouvelle génération 5G. En comparaison avec l'architecture traditionnelle des stations de base distribuées, l'architecture C-RAN apporte un lot d'avantages à l'opérateur: meilleure utilisation des ressources radio, flexibilité du réseau, minimisation de la puissance consommée et amenuisement des coûts de déploiement. Dans cette thèse, nous adressons le problème d'allocation dynamique des ressources et minimisation de la puissance des communications à liaison descendante dans le C-RAN. Notre recherche vise à allouer les ressources radio à des flux dynamiques d'utilisateurs, tout en trouvant les meilleures combinaisons entre points d'accès et unités de calculs, pour satisfaire la demande de trafic. Il s'agit en outre, d'un problème d'optimisation non linéaire et NP-difficile, comprenant plusieurs contraintes relatives aux demandes de ressources des utilisateurs, gestion d'interférences, capacités fixes des unités de calcul dans le Cloud et des liaisons de transport ainsi que la limitation de la puissance transmise maximale. Afin de surmonter la complexité inhérente à cette problématique du C-RAN, nous présentons différentes approches pour l'allocation dynamique des ressources en trois principales contributions. Les résultats de nos simulations prouvent l'efficacité de nos méthodes, comparé à celles existantes dans la littérature, en termes de taux de débit de satisfaction, nombre d'antennes actives, puissance consommée dans le Cloud, résilience et coût opérationnel du C-RAN.
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Dates et versions

tel-01898509 , version 1 (18-10-2018)

Identifiants

  • HAL Id : tel-01898509 , version 1

Citer

Mohammed Yazid Lyazidi. Dynamic resource allocation and network optimization in the Cloud Radio Access Network. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Université Pierre et Marie Curie - Paris VI, 2017. English. ⟨NNT : 2017PA066549⟩. ⟨tel-01898509⟩
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