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Modeling and optimization of multiple access for 5G networks and beyond

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De Carvalho Evangelista, Joao Victor (2021). Modeling and optimization of multiple access for 5G networks and beyond. Thèse de doctorat électronique, Montréal, École de technologie supérieure.

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Résumé

5G has evolved from a set of requirements to a fully specified cellular communication standard in the last five years. 5G’s design goals followed the trend in LTE standards and added support to new services alongside voice and data communications improvements. Naturally, these new services have different quality of service requirements than voice and data applications. To support a myriad of different services with distinct requirements, the design of 5G specifications must be highly flexible, supporting multiple numerologies, frame structures, and random access procedures. These changes demanded a radical redesign of several technologies used in previous networks, including rethinking multiple access.

The new services supported by 5G are grouped into three sets of applications based on their requirements: enhanced Mobile Broadband (eMBB), massive Machine Type Communication (mMTC), and Ultra-Reliable Low-Latency Communications (URLLC). While eMBB services mainly refer to the enhancement of current data applications, both mMTC and URLLC address applications not supported by past cellular standards.

At the time of writing this thesis, the specification of non-standalone 5G, basically 5G operating on top of legacy LTE networks, is finished. The specification for standalone 5G should be finalized in the coming year. Nonetheless, the development of new cellular standards is a gradual process, and there is much work to be done to fulfill the requirements stipulated for 5G networks. Therefore, the main topic of this work is to propose novel mathematical models to allow the theoretical evaluation of the performance of 5G networks with regards to the multiple access and propose novel optimization methods to guarantee the performance needed for the 5G service.

In this setting, the second chapter of this thesis is concerned with optimizing sparse code multiple access (SCMA). SCMA allows the network to schedule more users than orthogonal resources, emerging as an enabler of massive connectivity. We formulate two optimization problems: one seeking to maximize the sum rate of the network and the other the fairness. We formally prove the complexity of both problems and propose two sub-optimal optimization algorithms and compare their performances with available algorithms from the literature. Moreover, we analyze the impact of outdated channel state information on the algorithms performance.

The third chapter of this thesis focuses on the modelling of SCMA enabled grant-free access networks. We model this system within the stochastic geometry framework and derive closedform analytical expressions for the area spectral density and the probability of transmission success. Finally, we compare SCMA’s performance and scalability with an orthogonal multiple access system.

In the fourth chapter, we focus our efforts on the multiple access aspects of the uplink URLLC service. We consider a grant-free access system operating on the millimetre-wave spectrum with base stations equipped with massive antenna arrays to perform conjugate beamforming to separate the signal from distinct users. We use a spatiotemporal stochastic geometric model to derive closed-form expressions for the system’s reliability and latent access failure probability. Finally, we investigate the impact of the number of base station antennas on the performance and evaluate the suitability of this scheme to satisfy the stringent URLLC quality of service requirements.

The fifth chapter of this thesis concerns the distributed link adaptation problem of the uplink transmissions in a grant-free mMTC system. As mMTC applications are power limited, we model the problem as a cross-layer average power minimization under user-specific delay constraints. We formulate the problem as a partially observable stochastic game and propose three different distributed algorithms based on reinforcement learning. We evaluate the performance of the algorithms concerning the network’s average power consumption and delay. Furthermore, we compare the algorithms’ performance with a baseline solution based on a power-boosting reactive hybrid automatic repeat request protocol. We conclude the chapter by analyzing the tradeoffs involving the algorithms’ performance and the signalling overhead they require.

Titre traduit

Modélisation et optimisation des accès multiples sur les réseaux 5G et au-delà

Résumé traduit

Au cours des cinq dernières années, la 5G est passée d’un ensemble d’exigences à une norme de communication cellulaire entièrement spécifiée. Les objectifs de conception de la 5G ont suivi la tendance des normes LTE et ont ajouté la prise en charge de nouveaux services parallèlement aux améliorations des communications voix et données. Naturellement, ces nouveaux services ont des exigences de qualité de service différentes de celles des applications voix et données. Pour prendre en charge une myriade d’applications différentes avec des exigences distinctes, la conception des spécifications 5G doit être très flexible, prenant en charge plusieurs numérologies, structures de trames et procédures d’accès aléatoire. Ces changements ont exigé une refonte radicale de plusieurs technologies utilisées dans les réseaux précédents, notamment en repensant l’accès multiple.

Les nouveaux services pris en charge par la 5G sont regroupés en trois ensembles d’applications en fonction de leurs besoins : l’évolution du haut-débit mobile (eMBB), les communications machine massives (mMTC) et les communications à ultra haute fiabilité et faible latence (URLLC). Alors que les services eMBB font principalement référence à l’amélioration des applications de données actuelles, les applications mMTC et URLLC n’étaient auparavant pas prises en charge par les anciennes normes cellulaires.

Au moment de la rédaction de cette thèse, la spécification de la 5G non autonome, essentiellement la 5G fonctionnant au-dessus des réseaux LTE existants, est terminée. La spécification de la 5G autonome devrait être finalisée dans l’année à venir. Néanmoins, le développement de nouvelles normes cellulaires est un processus progressif, et il reste encore beaucoup à faire pour répondre aux exigences stipulées pour les réseaux 5G et au-delà. Par conséquent, le sujet principal de ce travail est de proposer de nouveaux modèles mathématiques pour permettre l’évaluation théorique des performances des réseaux 5G en ce qui concerne l’accès multiple et de proposer de nouvelles méthodes d’optimisation pour garantir les performances nécessaires aux services 5G. Dans ce contexte, le deuxième chapitre de cette thèse s’intéresse à l’optimisation de l’accès multiple à code clairsemé (SCMA). Le SCMA permet au réseau de servir plus d’utilisateurs que de ressources orthogonales, et émerge donc comme un catalyseur de connectivité massive. Nous formulons deux problèmes d’optimisation : l’un cherchant à maximiser le débit total du réseau et l’autre l’équité. Nous prouvons formellement la complexité des deux problèmes et proposons deux algorithmes d’optimisation sous-optimaux et comparons leurs performances avec d’autres algorithmes de la littérature. De plus, nous analysons l’impact des informations d’état de canal non à jour sur les performances des algorithmes.

Le troisième chapitre de cette thèse se concentre sur la modélisation des réseaux d’accès en liaison montante sans autorisation habilité par le SCMA. Nous modélisons ce système dans le cadre de la géométrie stochastique et dérivons des expressions analytiques de pour la densité spectrale de surface et la probabilité de réussite de la transmission. Enfin, nous comparons les performances et l’évolutivité du SCMA avec un système d’accès multiple orthogonal.

Dans le quatrième chapitre, nous concentrons nos efforts sur les aspects du service URLLC. Nous considérons un système d’accès en liaison montante sans autorisation fonctionnant sur le spectre des ondes millimétriques avec des stations de base équipées de réseaux d’antennes massifs pour effectuer une formation de faisceau conjuguée afin de séparer les signaux de differents utilisateurs. Nous utilisons un modèle géométrique stochastique spatio-temporel pour dériver des expressions pour la fiabilité du système et la probabilité de défaillance d’accès, et du délai. Enfin, nous étudions l’impact du nombre d’antennes de stations de base sur les performances et évaluons l’adéquation de ce schéma pour satisfaire les exigences strictes de qualité de service des applications URLLC.

Le cinquième chapitre de cette thèse concerne le problème d’adaptation de la liaison distribuée dans le cadre d’une transmission sans autorisation en liaison montante dans un système mMTC. Comme les applications mMTC sont limitées en puissance, nous modélisons le problème comme une minimisation intercouche de puissance moyenne sous des contraintes de délai spécifiques à l’utilisateur. Nous formulons le problème sous la forme d’un jeu stochastique partiellement observable et proposons trois algorithmes distribués différents basés sur l’apprentissage par renforcement. Nous évaluons les performances des algorithmes concernant la consommation électrique moyenne et le délai du réseau. De plus, nous comparons les performances des algorithmes avec une solution de base basée sur un protocole de demande de répétition automatique hybride réactif augmentant la puissance. Nous concluons le chapitre en analysant les compromis impliquant les performances des algorithmes et la surcharge de signalisation qu’ils nécessitent.

Type de document: Mémoire ou thèse (Thèse de doctorat électronique)
Renseignements supplémentaires: "Manuscript-based thesis presented to École de technologie supérieure in partial fulfillment for the degree of doctor of philosophy". Comprend des références bibliographiques (pages 161-174).
Mots-clés libres: 5G, réseaux d’accès de liaison montante sans autorisation, accès multiple, mMTC, URLLC
Directeur de mémoire/thèse:
Directeur de mémoire/thèse
Kaddoum, Georges
Programme: Doctorat en génie > Génie
Date de dépôt: 17 janv. 2022 20:13
Dernière modification: 17 janv. 2022 20:13
URI: https://espace.etsmtl.ca/id/eprint/2846

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