Contribution to radio resource and spectrum management strategies in wireless access networks: a Markov modeling approach

Abstract

Las redes inalámbricas actuales exhiben características heterogéneas de acceso múltiple mediante el despliegue, la coexistencia y la cooperación de varias Tecnologías de Acceso Radio (RAT2). En este escenario, la prestación de servicios multimedia garantizando una cierta calidad de servicio (QoS3) es obligatoria. El objetivo global de las redes heterogéneas de acceso inalámbrico consiste en sustentar la realización del concepto ABC (del inglés Always Best Connected), en el que un usuario está siempre conectado a la RAT que mejor satisface sus necesidades de servicio en cualquier momento, en cualquier lugar, de cualquier modo.
 En este sentido, las estrategias de gestión de recursos radio comunes [del inglés, Common Radio Resource Management (CRRM)] se diseñan para proporcionar una utilización eficiente de los recursos radio y de espectro radioeléctrico dentro de la red heterogénea, ofreciendo un mejor rendimiento en comparación con la realización independiente de RRM en cada RAT. Además, los recursos de espectro asignados a cada una de las RATs deben ser utilizados de manera eficiente, ya que se trata de un recurso escaso y costoso. En este sentido, conceptos y metodologías de radio cognitiva (del inglés Cognitive Radio o CR) se han aplicado a la gestión del espectro, permitiendo una compartición dinámico-oportunista del mismo. En estos casos, el espectro sujeto a licencia se abre hacia el acceso de usuarios sin licencia siempre que no perjudiquen y que el funcionamiento libre de interferencias esté garantizado. Esta tesis analiza estrategias de gestión de recursos radio y de espectro para ofrecer un uso mayor y eficiente de los escasos recursos radio y de espectro con el objetivo final de aumentar al máximo la capacidad de usuario, garantizando los requerimientos de QoS.
 En concreto, estas tesis se centra primero en como seleccionar una RAT al inicio de una llamada/sesión (en adelante, selección inicial de RAT) en una red de acceso heterogénea. Un modelo de Markov ha sido desarrollado para definir la asignación de múltiples servicios (multi-servicio) en múltiples RATs (multi-acceso).
 En este marco, varias políticas de selección de RAT son propuestas y evaluadas, genéricamente clasificándose en políticas basadas en servicio (SB4) y basadas en balanceo de carga (LB5). Además, el rendimiento de las políticas de selección de RATs en escenarios de acceso limitado debido a la deficiente cobertura radio, la falta de disponibilidad de terminales multi-modo y la incompatibilidad entre RAT y servicios también es evaluada. Principios específicos para la asignación de servicios a RATs serán provistos en los escenarios antes mencionados con el objetivo general de aumentar la capacidad de usuarios, garantizando los requisitos mínimos de calidad de servicio. Finalmente, la congestión en el acceso radio también se trata en este escenario multi-acceso/multi-servicio y el impacto de la selección de RAT evaluado. Los principios para la asignación inicial de RAT con tal de evitar la congestión radio serán también proporcionados.
 En segundo lugar, esta tesis investiga sobre la forma de maximizar el uso eficiente del espectro sujeto a licencia (o licenciado) por medio del acceso dinámico oportunista de espectro a usuarios sin licencia. En este sentido, se concibe un modelo de Markov para captar el problema del uso compartido de espectro entre usuarios con y sin licencia. Un modelo basado en sensado de espectro se propone con el fin de detectar porciones de espectro no utilizados (en inglés white spaces) que pueden ser usados por los usuarios sin licencia mientras este siga libre. En este marco, los beneficios obtenidos de la compartición del espectro son investigados y las ventajas que implican evaluadas. En concreto, se evalúa el rendimiento obtenido al ajustar el punto de funcionamiento (en inglés operating point) del mecanismo de sensado, el cual determina los errores de no-detección y falsa-alarma. Por otra parte, sistemas de canalización de espectro fijos versus adaptativos serán propuestos y analizados bajo dos disciplinas de servicio diferentes, cuya duración (o tiempo de permanencia en el sistema) esta basada en tiempo y en contenido respectivamente. Current wireless networks exhibit heterogeneous multi-access features by means of the coexisting and cooperative deployment of several Radio Access Technologies (RATs). In this scenario, the provision of multimedia services with ensured Quality of Service (QoS) is mandatory. The overall goal of heterogeneous wireless access networks is to enable the realization of the Always Best Connected concept in which a user is seamlessly connected to the RAT best suiting its service requirements anytime, anywhere, anyhow. In this sense, Common Radio Resource Management (CRRM) strategies are devoted to provide an efficient utilization of radio resources within the heterogeneous network offering improved performances as opposed to performing stand-alone RRM in each RAT. In addition, allocated spectrum resources to each RAT must be efficiently utilized since it is a scarce and expensive resource. In this respect, cognitive radio concepts and methodologies have been applied to spectrum management by enabling dynamic/opportunistic spectrum sharing. In these scenarios, licensed spectrum is opened towards unlicensed access provided a non-harmful operation is guaranteed. This dissertation discusses both radio resource and spectrum management strategies to provide an utmost and efficient use of scarce radio/spectrum resources with the overall goal of maximizing user capacity while guaranteeing QoS constraints.Specifically, the thesis is first focused on how to select an appropriate RAT upon call/session initiation (henceforth, initial RAT selection) in a heterogeneous access network. A Markovian framework is developed to such extent supporting the allocation of multiple service-type users (multi-service) on multiple RATs (multi-access). Under this framework, several RAT selection policies are proposed and evaluated, broadly categorized into service-based (SB) and load-balancing (LB). In addition, the performance of RAT selection policies in access-limited scenarios due to poor radio coverage, non multi-mode terminal availability and RAT-service incompatibility is also evaluated. Specific guiding principles for the allocation of services on several RATs are provided in the abovementioned scenarios with the overall goal of increasing user capacity while guaranteeing minimum QoS requirements. Finally, radio access congestion is also addressed in this multi-access/multi-service scenario and the impact RAT selection assessed. Suitable allocation principles avoiding congestion are also provided.Secondly, this dissertation investigates on how to efficiently maximize the use of licensed spectrum by means of dynamic/opportunistic unlicensed spectrum access. Hereof, a Markovian framework is also devised to capture the problem of licensed spectrum sharing towards unlicensed users. A sensing-based spectrum awareness model is proposed in order to detect unused spectrum (so-called white spaces) which may be accessed by unlicensed users while remaining unused. Under this framework, the benefits of spectrum sharing are investigated and the involved gains assessed. Specifically, the sensing-throughput tradeoff and the adjustment of the sensing mechanism’s operating point, which tradeoffs missed-detection and false-alarm errors, is evaluated. Moreover, fixed vs. adaptive spectrum channelization schemes are proposed and analyzed under two different service disciplines considering time-based and volume-based content delivery.