Resurssien jakaminen ultraluotettavaa ja pienilatenssista 5G-tietoliikennettä varten
Väitöstilaisuuden tiedot
Väitöstilaisuuden päivämäärä ja aika
Väitöstilaisuuden paikka
IT115, Linnanmaa, etäyhteys: https://oulu.zoom.us/j/6479148850?pwd=ZWp5S3BLM01MeXhnOFJmV2U2eUpvZz09
Väitöksen aihe
Resurssien jakaminen ultraluotettavaa ja pienilatenssista 5G-tietoliikennettä varten
Väittelijä
Master of Science Chen-Feng Liu
Tiedekunta ja yksikkö
Oulun yliopiston tutkijakoulu, Tieto- ja sähkötekniikan tiedekunta, Langattoman tietoliikenteen keskus
Oppiaine
Tietoliikennetekniikka
Vastaväittäjä
Apulaisprofessori Gilberto Berardinelli, Aalborgin yliopisto
Kustos
Apulaisprofessori Mehdi Bennis, Oulun yliopisto
Resurssien jakaminen ultraluotettavaa ja pienilatenssista 5G-tietoliikennettä varten
Uudet sovellukset ja palvelut, kuten laajennettu tai virtuaalinen todellisuus, itsenäinen ajaminen ja älykkäät tehtaat, ovat mahdollisia 5G-verkkojen avulla. 5G-verkoissa ultraluotettava ja pienilatenssinen tiedonsiirto (URLLC) on ratkaiseva mahdollistaja tärkeiden sovellusten toiminnan kannalta. Suurin osa URLLC-järjestelmistä käyttää suunnittelussa keskiarvoista viivettä tai katkon todennäköisyyyttä suorituksen mittarina tai palvelun laadun (quality-of-service) vaatimuksena. Kuitenkaan käyttämällä keskiarvoisen järjestelmän suunnitteluarvoja ei pystytä takaamaan riittävää luotettavuutta ja viiveettömyyttä tärkeiden sovellusten toiminnassa. Sen sijaan on tarkasteltava korkeamman asteen tilastoja, karakterisoitava äärimmäisiä tapahtumia hyvin matalalla todennäköisyydellä sekä muita huonoimpien tapausten mittareita. Tehokas resurssien jakaminen on myös oleellinen instrumentti URLLC-toimintojen mahdollistamisessa, kun tietoliikenteen ja langattoman yhteyden laatu on dynaaminen ja epädeterministinen.
Väitöstyössä käsitellään tehon minimointiin liittyviä ongelmia URLLC-skenaarioissa ja ehdotetaan dynaamisia resurssien jakoratkaisuja kolmessa eri käyttötapauksessa, joihin sisältyy moniliittymäinen reunalaskenta (MEC), ajoneuvoviestintä sekä teollinen esineiden internet (IIoT). MEC-tutkimuksessa vaihdamme jaettuja viestintä- ja laskentaresursseja tehtävien purkamista ja paikallista laskentaa varten samalla, kun vähennämme viiverajan ylittävien tapausten vaikutuksia. Ajoneuvoviestinnän tutkimuksessa minimoimme koko verkon välistä enimmäisviivettä jakamalla ajoneuvojen lähetystehoa. IIoT-tutkimuksessa ehdotamme yhteistä resurssien jaon ja tietojen päivityksen käytäntöä, joka ottaa huomioon päivitetyn tiedon ajantasaisuuden sekä rajallisesta lohkonpituuden tiedonsiirrosta johtuvan tietojen purkuvirheen. Simulaation tulokset vahvistavat ehdotettujen resurssien jakomenetelmien tehokkuuden ja niiden ylivertaisuuden useampaan perustasoon verrattuna.
Väitöstyössä käsitellään tehon minimointiin liittyviä ongelmia URLLC-skenaarioissa ja ehdotetaan dynaamisia resurssien jakoratkaisuja kolmessa eri käyttötapauksessa, joihin sisältyy moniliittymäinen reunalaskenta (MEC), ajoneuvoviestintä sekä teollinen esineiden internet (IIoT). MEC-tutkimuksessa vaihdamme jaettuja viestintä- ja laskentaresursseja tehtävien purkamista ja paikallista laskentaa varten samalla, kun vähennämme viiverajan ylittävien tapausten vaikutuksia. Ajoneuvoviestinnän tutkimuksessa minimoimme koko verkon välistä enimmäisviivettä jakamalla ajoneuvojen lähetystehoa. IIoT-tutkimuksessa ehdotamme yhteistä resurssien jaon ja tietojen päivityksen käytäntöä, joka ottaa huomioon päivitetyn tiedon ajantasaisuuden sekä rajallisesta lohkonpituuden tiedonsiirrosta johtuvan tietojen purkuvirheen. Simulaation tulokset vahvistavat ehdotettujen resurssien jakomenetelmien tehokkuuden ja niiden ylivertaisuuden useampaan perustasoon verrattuna.
Viimeksi päivitetty: 23.1.2024