Cognitive resource manager framework for optimal resource allocation

Petrova, Marina; Mähönen, Petri Heikki

doi:999910055184

Cognitive resource manager framework for optimal resource allocation = Ein Framework zur optimalen Allokation von Ressourcen mittels Cognitive Resource Manager

Petrova, Marina (Author)

2011

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Marina Petrova

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2011

UmfangX, 183 S. : graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2011

Zsfassung in dt. und engl. Sprache

Genehmigende Fakultät
Fak06

Hauptberichter/Gutachter
Mähönen, Petri Heikki (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2011-02-08

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-36796
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/59281/files/3679.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Vernetzte Systeme (615510)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Kognitiver Funk (Genormte SW) ; Mehrkriterielle Optimierung (Genormte SW) ; Ingenieurwissenschaften (frei) ; cognitive radio (frei) ; resource management (frei) ; multi-objective optimization (frei) ; channel allocation (frei) ; minority games (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Von drahtlosen Funknetzwerken wird fortwährend gefordert, höhere Datenraten für eine steigende Zahl von Nutzern mit größerer Zuverlässigkeit zu liefern. Dabei werden Funknetzwerke selbst immer komplexer und entwickeln sich zu einer administrativen Herausforderung. Große Anstrengungen werden unternommen, drahtlose Geräte und Netzwerke adaptiv und selbst-optimierend zu gestalten um effizienter mit Ressourcen umzugehen und Endnutzern qualitativ zufriedenstellende Dienste zu bieten. Hohe Spektral- und Energieeffizienz, Anpassungsfähigkeit an die Umgebung und die Berücksichtigung von Nutzeranforderungen sind wünschenswerte Merkmale für zukünftige Netzwerke. Zusätzlich ist es notwendig, diese Ziele grenzübergreifend auf allen OSI-Ebenen zu unterstützen. Seit nunmehr zehn Jahren wird unter dem Paradigma des „Cognitive Radio“ (CR) an Möglichkeiten zur Erhöhung der Intelligenz von drahtlosen Systemen geforscht. Obwohl CR ein hochgradig interdisziplinäres und breites Thema ist, welches unter anderem dynamische Spektrumszugriffe und -regelwerke, flexible Systemarchitekturen, Lernen, Kontextwahrnehmung und kooperative Vernetzung abdeckt, begrenzen sich die meisten Beiträge bisher auf neuartige Ansätze für den Zugriff und die sensorbasierte Erfassung des Spektrums. Mitolas ursprüngliche Vision eines kontextsensitiven intelligenten Funkgeräts war ein Wegbereiter, aber gegenwärtige Arbeiten lassen immer noch präzise Vorschläge jenseits abstrakter Diskussionen vermissen. In dieser Arbeit untersuchen wir Cognitive Radios aus der Systemsicht und konzentrieren uns auf Architekturen, spezifische Techniken und Algorithmen die intelligente Handlungen ermöglichen. Wir schlagen ein Framework für modulare Cognitive Resource Manager (CRM) vor, welches die Entwicklung komplexer Kontroll- und Optimierungstechniken für die Ressourcenverwaltung verschiedenster Drahtlosnetzwerke und Szenarien erleichtert. Diese Arbeit leistet ein Beitrag dazu, Cognitive Radios der praktischen Anwendung näherzubringen indem sowohl theoretische als auch experimentelle Studien adäquater Optimierungsmethoden und –algorithmen im Rahmen des vorgeschlagenen CRM Frameworks durchgeführt werden. In dieser Arbeit evaluieren wir automatische und adaptive Mechanismen zur Systemkonfiguration für unterschiedliche Ressourcenzuteilungsprobleme. Da vielen der angeführten Lösungsansätzen eine aufwändige Optimierungsphase zu Grunde liegt und diese oftmals komplexe und nicht-lineare Abhängigkeiten zeigt, haben wir den Einsatz von heuristischen Algorithmen untersucht. Optimierer für PHY- und MAC-Parameter auf Basis genetischer Algorithmen wurden entwickelt und getestet. Für die autonome Zuweisung von Kanälen haben wir zwei verschiedene Klassen von Algorithmen untersucht. Ein approximierender Coloring-Algorithmus und ein dazugehöriges Protokoll wurden entworfen und erfolgreich implementiert um die Interferenz in drahtlosen lokalen Netzwerken zu minimieren. Eine Methode der evolutionären Spieltheorie basierend auf dem Balls-and-Bins-Problem wurde im Folgenden entwickelt um kooperative Kanalallokations- und Lastverteilungsprobleme zu adressieren. Der Inhalt der Arbeit schließt mit der Anwendung von Minority Games auf Medienzugriffsprotolle um Selbstorganisation ohne den Mehraufwand des Informationsaustauschs zu ermöglichen.

Wireless networks are under constant pressure to provide ever higher data rates to increasing numbers of users with greater reliability. At the same time they are becoming more complex and challenging to manage. Great efforts are being done to make the wireless devices and networks adaptive and self-optimizing in order to more efficiently use the resources and deliver good quality services. High spectral efficiency, environmental adaptivity, user-awareness and energy efficiency are highly desired features in the future networks. It has also become important to support these goals at all OSI-layers in a cross-layer manner. Making the wireless systems smarter has been a matter of research under the cognitive radio (CR) paradigm for ten years now. While CR is a very interdisciplinary and wide topic, including dynamic spectrum access and policies, flexible system architectures, learning, context awareness, cooperative networking, etc., most of the contributions so far have been limited to novel spectrum access approaches and spectrum sensing techniques. Mitola's original vision on context-sensitive smart radios was a precursor, but the current work has been still lacking precise proposal beyond high-level arguments. In this thesis we study the cognitive radios from a system point of view focusing closely on architectures, techniques and algorithms that can enable intelligent operations. We propose a modular cognitive resource manager (CRM) framework, which can facilitate a development of complex control and optimization techniques for resource management in wireless networks on diverse radio environments and problem scenarios. This work contributes towards bringing cognitive radio a step closer to practical implementation by conducting both theoretical and experimental studies of suitable optimization methods and algorithms under the proposed CRM framework. We study in this thesis automatic and adaptive system configuration mechanisms for different resource allocation problems. As most of the problems have heavy optimization phase and often exhibit complex and non-linear parameter dependencies we have studied the use of heuristic algorithms. Genetic algorithm optimizer for PHY and MAC parameter selection has been developed and tested. For autonomous channel allocation we have studied two different classes of algorithms. An approximative coloring algorithm and a corresponding protocol were designed and successfully implemented to minimize the interference in wireless local area networks. An evolutionary game theory method based on balls and bins problem was subsequently developed to jointly address channel allocation and load balancing problems. Finally, the work in this thesis concludes by applying Minority Games to medium access control problem in order to enable self-organization without information exchange overhead.

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