Geliştirilmiş mobil geniş bant uygulamalarında video içeriklerindeki aşırı artış karşısında 5. nesil (5G) gereksinimleri geleneksel altyapıdaki kendi kendini organize eden sistemler tarafından karşılanamamaktadır. 5G radio erişim ağında yük dengeleme yapılırken bu uygulamalar için mobil kullanıcı tipi dikkate alınmalıdır. Günümüzde, belirtilen trafik Android ve iOS mobil işletim sistemi kullanıcıları için sırasıyla QUIC ve HTTP2.0 protokolleri tarafından taşınmaktadır. Mobil kullanıcı türüne duyarlı yük dengeleme yaparken paket yönlendirme için uygulama katmanında Derin Paket Denetimi gerekmektedir. Bu gereksinim, fiziksel altyapıda herhangi bir donanım harcaması olmadan yalnızca Yazılım Tanımlı Ağ ile gerçekleştirilebilir. Bu nedenle bu makalede iki yeni fonksiyona sahip Yazılım Tanımlı Radyo Erişim Ağı önerilmektedir. Bunlar, Bekleme Süresi Fonksiyonu ve Yük Dengeleme Fonksiyonu olarak adlandırılmaktadır. Bu fonksiyonların ilkinde 5G radio erişim ağlarında mobil kullanıcı türüne duyarlı yük dengeleme algoritmasının düşük karmaşıklıkta gerçeklenebilmesi için kuyruk teorisine dayalı yaklaşım önerilmektedir. Android ve iOS kullanıcıları için bekleme süresi parametreleri M/G/1 ve G/G/1 markov modelleriyle tanımlanmıştır. Ayrıca, bu trafikler M/M/c/K ile modellenen yazılım tanımlı ağ tarafından yönetilmektedir. Önerilen fonksiyonların ikincisinde ise, bekleme süresi optimizasyonu için yeni bir karmaşık tamsayılı doğrusal problem tanımlanmıştır. Polinomial zamanda çözülememe problemini ortadan kaldırmak için, bu trafik türü için yük eşiği analizi yapılmıştır ve bu eşik değerleri makro hücre ve mikro hücre için sırasıyla 0.79 ve 0.94 olarak belirlenmiştir. Bu değerler kullanılarak düşük karmaşıkta yeni bir yük dengeleme algoritması sunulmuştur. Performans sonuçlarına göre; önerilen algoritma alınan paket sayısına göre geleneksel yaklaşımdan yaklaşık oalrak %40 daha iyi performans göstermiştir. Fiziki altyapıya dokunmadan, geleneksel sisteme göre %40 daha fazla kullanıcıya hizmet verilebilmektedir. Sonuç olarak, 2 milisaniyenin altında kabul edilebilir bekleme süresi ile bu tür trafik akışları önerilen algoritma sayesinde yönlendirilebilmektedir.
Under extreme increase on video contents in eMBB applications; the 5G requirements cannot been handled by the conventional self-organizing in 4G infrastructure. While executing load balancing in 5G RAN, mobile user type for eMBB applications should be considered. Nowadays, eMBB has been carried by QUIC and HTTP2.0 protocol for Android and iOS users, respectively. In mobile user aware load balancing, Deep Packet Inspection (DPI) up to application layer for packet routing is required. This can be only handled by Software-Defined Network (SDN) without any hardware expenditure in physical infrastructure. Therefore, this paper proposed Software-Defined Radio Access Network (SD-RAN) with two novel functions: Waiting Time Function (WTF) and Load Balancing Function (LBF). In WTF; the queuing inspired approach is proposed for the low complex implementation of the mobile user aware load balancing in 5G-RAN. Waiting Time parameters for iOS and Android users are modeled by M/G/1 and G/G/1 markov queues. It is also executed by M/M/c/K markov model SD-RAN topology. In LBF; a novel Mixed Integer Linear Problem is defined for waiting time optimization. To overcome NP hardness, a local search for the eMBB load threshold analysis is performed and determined as 0.79 and 0.94 for UMas and UMis. A low complex load balancing algorithm is proposed in the light of these thresholds. According to performance results; SD-RAN outperforms nearly 40 % QoS then the conventional SON according to received packet count. It can serve 40\% more user than the conventional one without any extra expenditure on physical infrastructure. As a result, it can handle eMBB flows with acceptable waiting time under 2 milliseconds level.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Engineering |
Journal Section | Araştırma Makalesi |
Authors | |
Publication Date | June 30, 2022 |
Submission Date | January 12, 2022 |
Acceptance Date | April 1, 2022 |
Published in Issue | Year 2022 |