Strategies for wireless network control with applications to LTE

Xu, Xiang; Ascheid, Gerd; Mathar, Rudolf

doi:34688

Strategies for wireless network control with applications to LTE

Xu, Xiang

2015

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Xiang Xu

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2015

UmfangVI, 128 S. : Ill., graph. Darst., Kt.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2015

Genehmigende Fakultät
Fak06

Hauptberichter/Gutachter
Mathar, Rudolf (Thesis advisor) ; Ascheid, Gerd (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2014-12-15

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-rwth-2015-036823
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/480454/files/480454.pdf
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/480454/files/480454.pdf?subformat=pdfa

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Elektrotechnik, Elektronik (frei) ; LTE (frei) ; 4G (frei) ; OFDM (frei) ; channel modeling (frei) ; network control (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 621.3

Kurzfassung
Das Mobilfunknetz der 4. Generation zielt auf die Bereitstellung hoher Datenraten, drahtloser Verbindungen mit niedriger Latenz und allgegenwärtiger Konnektivität ab. Um diesen Anforderungen zu entsprechen, sind ausgeklügelte Netzwerkkontrollmethoden erforderlich. Weil das 4G-Mobilfunksystem aus vielen hochentwickelten Komonenten besteht, wurden die Long-Term Evolution (LTE) Standards entwickelt, um einheitliche technische Spezifikationen bereitzustellen und damit die Kompatibilität zu gewährleisten. Den LTE-Standards folgend werden verschiedene Strategien für die Wireless-Netzwerkkontrolle sowohl auf Verbindungs- als auch auf Netzwerkebene vorgestellt und in dieser Arbeit diskutiert.Für die systematische Analyse von drahtlosen Netzwerken werden zuerst verschiedene Kanalmodelle bewertet. Basierend auf zwei bestehenden Modellierungsmethoden, des Geometrie-basierten stochastischen Modells und des deterministischen Ray-Launching, wird ein semi-stochastisches Kanalmodell abgeleitet. Das semi-stochastische Kanalmodell verwendet zuerst eine geometrische Beschreibung der Ausbreitungsumgebung um die Ausbreitungswege für Radiowellen zu berechnen und verwendet dann stochastische Verfahren, um die Kanalimpulsantwort für Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) Kanäle zu berechnen. Dadurch kann das semi-stochastische Modell die Modellierungsgenauigkeit durch Kenntnis der Ausbreitungsumgebung verbessern, während die Zufälligkeit der Monte-Carlo-Simulationen erhalten bleibt. Ein Vergleich unter Nutzung von Messdaten zeigt, daß das semi-stochastische Kanalmodell eine bessere Modellierungsgenauigkeit bietet als das WINNER Modell.Im Weiteren werden die Feedbackinformation von Mobilstationen (MS) und deren Einfluss auf LTE Systeme untersucht. Weil Basistationen (BS) Kanalzustandsinformationen zur Unterstützung adaptiver Modulations- und Codierungsschemata und zur Verwaltung von Funkressourcen benötigen, müssen die MSs das Signal-zu-Interferenz-plus-Rausch-Verhältnis (SINR) messen und den Kanalqualitätsindikator (CQI) an die BSs senden. Um zeitliche Variationen zu kompensieren, werden Vorhersagesysteme für das SINR untersucht. Die statistischen Eigenschaften des SINR in einem Mehrzellen Netzwerk werden für sich langsam bewegende Mobilstationen analytisch hergeleitet. Des Weiteren wird eine einfache Näherung der Autokovarianzfunktion des SINR angegeben. Da verschiedene Vorhersageschemata unterschiedliche Verhalten für sich mit unterschiedlicher Geschwindigkeit bewegende MSs zeigen, wird das für diese Randbedingungen optimale Vorhersage System ermittelt. Unter der Annahme, daß das vorhergesagte Rauschen einer Gaußverteilung folgt, wird die Bandbreiteneffizienz von LTE Systemen mit unvollkommenem CQI-Feedback unter Berücksichtigung der Fälle mit und ohne hybrider automatischer Wiederholungsanforderung (HARQ) ermittelt. Weitere Untersuchungen zeigen, dass ein verzerrter Schätzer einen höheren Durchsatz liefern kann als ein nicht verzerrter.Schließlich wird die Sendeleistungssteuerung für heterogene LTE-Netze auf Basis von CQI untersucht. Um eine bessere Abdeckung für Innenraum-Nutzer bereitzustellen, werden Femtozellen als Teil der heterogenen Netzstruktur eingeführt. Aufgrund des gemeinsam genutzten Frequenzspektrums von Femtozellen und Makrozellen ist eine Mitkanalinterferenz unvermeidlich. Konventionelle Entstörungs Methoden erfordern in der Regel die genaue Kenntnis der Netzwerkstruktur oder sind abhängig von der Genauigkeit des Pfadverlustmodells. Das vorgestellte Leistungssteuerschema benötigt nur die gemeldeten CQIs als Input. Durch Unterscheiden der Servicetypen der Benutzer und durch die Berücksichtigung unterschiedlicher Dienstgüte-Einschränkungen (QoS) kann die Sendeleistung der Femtozellen selbstorganisierend verwaltet werden. Die selbstorganisierende Leistungssteuerung benötigt keine initiale Information über die Netzwerkstruktur und ist somit leicht zu implementieren. Sie zeigt überlegene Leistung gegenüber herkömmlichen Verfahren sowohl hinsichtlich Kapazität als auch Abdeckung.

The 4th generation (4G) mobile cellular network aims at providing high data rate, low latency wireless links and ubiquitous connectivity. To meet these demands, sophisticated network control methods are required. Since the 4G mobile cellular system is constituted of many advanced techniques, the Long-Term Evolution (LTE) standards are established to provide unified technical specifications and thus ensure compatibility. Following the LTE standards, various strategies for wireless network control on both link level and network level are presented and discussed in this dissertation.First, to engage systematic analysis of wireless networks, different channel models are reviewed. Based on two existing modeling methodologies, namely, geometry based stochastic model and deterministic ray-launching, a semi-stochastic channel model is derived. The semi-stochastic channel model first uses a geometric description of the propagation environment to calculate propagation paths for radio waves, and then employs stochastic procedures to calculate the channel impulse response for multiple-input multiple-output (MIMO) channels. Hence, the semi-stochastic model can improve modeling accuracy by knowledge of the propagation environment, while keeping randomness for Monte-Carlo simulations. When comparing with measurement data, the semi-stochastic channel model shows better modeling accuracy than the WINNER model.Second, the feedback information from mobile stations (MS) and its influence on LTE systems are studied. Since base stations (BS) need channel state information to facilitate adaptive modulation and coding schemes and manage radio resources, the MSs have to measure the signal-to-interference-plus-noise-ratio (SINR) and send the compressed channel quality indicator (CQI) to the BSs. To compensate for temporal variation, prediction schemes of the SINR are investigated. The statistics of SINR in a multi-cell network are derived analytically for slowly moving MSs. Furthermore, a simple approximation of the autocovariance function of the SINR is given. Since different prediction schemes show different behavior for the MSs moving with different speed, that optimal prediction schemes are chosen to adapt to the speed. In addition, by assuming the prediction noise follows a Gaussian distribution, bandwidth efficiency of LTE systems with imperfect CQI feedback is obtained considering both cases with and without hybrid automatic repeat request (HARQ). Further investigations show that a biased estimator may provide higher throughput than an unbiased one. Finally, transmit power control for heterogeneous LTE networks based on CQI is addressed. To provide pervasive coverage to indoor users, femtocells are introduced as a part of the heterogeneous network structure. Due to the shared frequency spectrum among femtocells and macrocells, co-channel interference is inevitable. Conventional interference suppression methods usually require full knowledge of the network structure or depend on the accuracy of the pathloss model. The presented power control scheme takes only the feedback CQIs as input. By differentiating service types of users and applying different quality of service (QoS) constraints, the transmit power of femtocells can be managed in a self-organizing fashion. The self-organizing power control does not need prior information about the network structure and thus is easy to implement. It shows superior performance compared to conventional methods with respect to both capacity and coverage.

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