Formowanie klastrów obsługujących w sieci 6G Open RAN o architekturze zorientowanej na użytkownika

• Autorzy: Hoffmann Marcin

Identyfikatory

DOI

10.15199/59.2024.4.44

Warianty tytułu

EN

Serving cluster formulation in Open RAN user-centric cel-free network

• Konferencja: Konferencja Radiokomunikacji i Teleinformatyki (11-13.09.2024 ; Poznań, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Jednym z najważniejszych wyzwań związanych z implementacją sieci Open RAN o architekturze zorientowanej na użytkownika jest odpowiednie formowanie tzw. klastrów obsługujących. Problem ten może być efektywnie rozwiązany za pomocą zaproponowanego algorytmu wykorzystującego współpracę pomiędzy xApp’em i rApp’em. Wyniki symulacji pokazały, że zaproponowane rozwiązanie pozwala na zwiększenie mediany z rozkładu przepływności użytkowników o 16% względem standardowej architektury zorientowanej na sieć.

EN

One of the main challenges associated with the implementation of an Open RAN User-Centric Cell-Free network is the appropriate formulation of serving clusters. This problem can be effectively solved using a proposed algorithm that leverages cooperation between xApp and rApp. Simulation results have shown that the proposed solution allows for a 16% increase in the median of the user through put distribution compared to the state-of-the-art network-centric architecture.

Słowa kluczowe

PL

6G; Massive MIMO; sieć zorientowana na użytkownika; Open RAN

EN

6G; Massive MIMO; user-centric networks; Open RAN

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2024
• Tom: nr 4
• Strony: 208--212
• Opis fizyczny: Bibliogr. 9 poz., rys., tab., wykr.

Twórcy

autor

Hoffmann Marcin

• Politechnika Poznańska, Poznań

Bibliografia

• [1] Ammar, Hussein A., Adve, Raviraj, Shahbazpanahi, Shahram, Boudreau, Gary, Srinivas, Kothapalli Venkata, 2022, “User-Centric Cell-Free Massive MIMO Networks: A Survey of Opportunities, Challenges and Solutions”. IEEE Communications Surveys & Tuto- rials, 24 (1): 611–652.
• [2] Beerten, Robbert, Girycki, Adam, Pollin, Sofie, 2022, “User Centric Cell-Free Massive MIMO in the O-RAN Architecture: Signalling and Algorithm Integration”. 2022 IEEE Conference on Standards for Communications and Networking (CSCN), 181–187.
• [3] Buzzi, Stefano, D’Andrea, Carmen, 2017, “Cell-free massive mimo: User-centric approach”. IEEE Wireless Communications Letters, 6 (6): 706–709.
• [4] He, Jianhua, Yang, Kun, Chen, Hsiao-Hwa, 2021, “6g cellular networks and connected autonomous vehicles”. IEEE Network, 35 (4): 255–261.
• [5] Hoffmann, Marcin, Kryszkiewicz, Paweł, 2024, “Evaluation of User-Centric Cell-Free Massive Multiple-Input Multiple-Output Networks Considering Realistic Channels and Frontend Nonlinear Distortion”. Applied Sciences, 14 (5).
• [6] Ngo, Hien Quoc, Ashikhmin, Alexei, Yang, Hong, Larsson, Erik G., Marzetta, Thomas L., 2015, “Cell-free massive mimo: Uniformly great service for everyone”. 2015 IEEE 16th International Workshop on Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC), 201–205.
• [7] Ranjbar, Vida, Girycki, Adam, Rahman, Md Arifur, Pollin, Sofie, Moonen, Marc, Vinogradov, Evgenii, 2022, “Cell-free mmimo support in the o-ran architecture: A phy layer perspective for 5g and beyond networks”. IEEE Communications Standards Magazine, 6 (1): 28–34.
• [8] Sutton, Richard S., Barto, Andrew G., 2018, Reinforcement Learning: An Introduction. The MIT Press, second edition.
• [9] Özlem Tugfe Demir, Björnson, Emil, Sanguinetti, Lu- ca, 2021, “Foundations of user-centric cell-free massive mimo”. Foundations and Trends® in Signal Processing, 14 (3-4): 162–472.