SEMINAIRES SCEE - rennes.supelec.fr et l’espace (TV, UMTS, ... f3 est libéréef3 est libérée....

Gestion dynamique du spectre dans les réseaux hybrides

Supélec

Rennes, 10 avril 2008

Jad Nasreddine, UPC

SEMINAIRES SCEE

Séminaires SCEEJad Nasreddine, UPC Rennes, 10 avril 2008

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IntroductionCoexistence de réseaux primaires et secondairesGestion dynamique du spectreConclusions


Plan de la présentationPlan


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Allocation actuelle du spectre

Allocation spectre-technologie

• avantages : simplicité et contrôle d’interférence• inconvénient : allocation fixe à très long terme (années)

Allocation du spectre dans les différentes technologies cellulaires• allocation suivant un modèle fixe de réutilisation de fréquences ou• allocation du spectre selon les types de service (HCS)

Introduction

GSM UMTS FDDUMTS TDD 802.11bFlash OFDM DCS 802.16UMTS FDD

f1 f2

f7f6

f3f4

f5f1f2


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Distribution de trafic

La distribution du trafic• pour des différentes technologies peut être non-correlée dans le

temps et l’espace (TV, UMTS, WiFi, ...)• variable dans le temps et l’espace pour chaque technologie

Certaines bandes du spectre • sont saturées

et• d’autres sont quasiment non utilisées

Cette allocation fixe mène à• dégradation du niveau de QoS• diminution de profit des opérateurs• augmentation dans la radiation électromagnétique

Introduction


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Allocation actuelle du spectre / Distribution de trafic

Allocation spectre-technologie• allocation fixe à très long-terme (années)

Allocation du spectre dans les différentes technologies cellulaires• allocation suivant un modèle fixe de réutilisation de fréquences ou• allocation du spectre selon les types de service

Allocations du spectre différentes dans des différentes pays

Introduction

Non c

onfor

me ave

c la

distrib

ution du tr

afic


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Conclusions …

Les réseaux radios sont limités par la performance des algorithmes d’accès et non pas par la non-existence du spectre (FCC)*

Introduction

* FCC, Spectrum Policy Task Force “Report of the Spectrum Efficiency Working Group,” November 15, 2002.

« Réseaux de futur »Gestion dynamique du spectre

« Réseaux de futur »Gestion dynamique du spectre

Allocation flexible du spectre

Régulateurs

Architectures et Algorithmes

Opérateurs

Nouvelles technologies

Constructeurs


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Technologies permettant la nouvelle ère

Radios cognitifs

Nouvelles technologies d’accès• UWB: puissance de transmission très faible → coexistence sans

interférence gênant• …

Techniques de positionnement intégrées dans les mobiles• GPS, Galellio, etc.

Introduction

Radio cognitif

Cycle cognitif

Observe

OrientPlan Decide

Act

Learn

SDR

Adaptation àl’environnement

Les radios cognitifs sont des radios qui sont capables

d’utiliser le spectre libéré par les différentes technologies sans

introduire d’interférences

Les radios cognitifs sont des radios qui sont capables

d’utiliser le spectre libéré par les différentes technologies sans

introduire d’interférences

flexibilité agilité détection réseau

* Bruce Fette, Cognitive Radio Technology, Elsevier, 2006

*


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Évolution possibleGestion dynamique du spectre

Coordinated Spectrum AccessPartage du spectre entre systèmes centralisés Pas de priorité

Réseaux primaires et secondairesAccès opportuniste des secondaires Priorité des primaires sur les secondaires

Spectre totalement partagéAccès opportuniste Pas de priorité


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Réseau primaire : possède la licence d’utiliser une bande de fréquence Réseau secondaire : peut utiliser une bande de fréquence quand le réseau primaire la libèreDeux questions essentielles:• Comment le primaire libère une bande et comment il peut déterminer les

contraintes sur la transmission du secondaire?• Comment le secondaire peut trouver, le plus rapidement, les meilleures

bandes de fréquence en respectant les contraintes de primaire?

ContexteCoexistence de réseaux

Libération de bandes de fréquence par le primaire

Caractérisation de bandes de fréquences

Détermination de contraintes d’utilisation des bandes

Réseau Primaire Réseau Secondaire

Respecter les contraintes de primaire

Améliorer la qualité de ses communications

Échange d’information


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Types des réseaux primaires

Quatre catégories possibles :• diffusion

— exemple: télévision— sensing : basé sur la puissance transmise (e.g. 802.22)— contrainte principal: détection des récepteurs est difficile

• réseaux cellulaires— exemple: GSM, UMTS, CDMA-2000— allocation conjointe des deux voies de transmission — canal de contrôle— Contrainte: supporte un niveau déterminé d’interférence (dépend de l’allocation

interne de spectre)• réseaux sans fils

— exemple: WiFi— canal de contrôle — Contraintes:

supporte un niveau déterminé d’interférence (dépend de l’allocation interne de spectre)accès opportuniste au spectre

• Réseau push-to-talk— Le récepteur est toujours en écoute même s’il n’y a pas de transmission

Coexistence de réseaux


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Détermination de contraintes d’utilisation des bandes

Définir le niveau acceptable d’interférence par zone géographique• static

— IEEE 802.22

• dynamique— spectrum usage right : OFCOM— interference temperature : FCC (rejeté)

Détecter les niveaux d’interférence non acceptable venant du réseau secondaire

Communication des informations au réseau secondaire• canal de contrôle



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Réseaux secondaires

Avantages• augmenter l’efficacité d’utilisation du spectre• utiliser les bandes de spectre libre sans besoin d’acheter une licence

à long terme → augmenter le profit du secondaire• le primaire peut être payé par le secondaire → augmenter le profit

du primaire

Défis• la gestion d’interférence peut être distribuée

— réseaux coopératifs• réseaux primaires utilisant des différentes technologies avec des

différentes contraintes • complexité des algorithmes de balayage de spectre• problèmes de sécurité• problèmes de tarification



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Types d’échange entre les deux réseaux

Pas d’échange d’information• les informations connues par le réseau secondaire sont les

informations fournies par le régulateur• niveau fixe d’interférence

Échange limité d’information • à travers d’un équipement central• niveau dynamique d’interférence

Échange complet d’information • les deux réseaux appartient au même opérateur• informations détaillés : positions des récepteurs



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Objectifs

Détecter les variations importantes dans la distribution de traficTrouver la meilleure allocation du spectre aux technologies et aux

cellulesLibérer localement et pendant un certain temps de bandes de spectre

Gestion dynamique du spectre

f1, f2, f3 f1Variation dans la distribution du

trafic

ASMDétection de variations dans la distribution du trafic

Cherche une meilleure allocation

f1, f2f1, f2

f3 est libéréef3 est libérée


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Solution hiérarchique Gestion dynamique du spectre

WCDMA


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Exemple d’allocation de spectreCarrier 1

Carrier 3

Carrier 2La même capacité avec la même garantie de QoS

Quelques fréquences peuvent être libérées pour d’autres technologies

d’accès/opérateurs ou pour un marché secondaire

Quelques fréquences peuvent être libérées pour d’autres technologies

d’accès/opérateurs ou pour un marché secondaire

Gestion dynamique

avec une réutilisation de fréquence 1

Toutes les fréquences sont utilisées

Toutes les fréquences sont utilisées



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Algorithme de gestion dynamique du spectreMeasurements

Analyze Inter-cell

interaction

Relevant interaction variation

Yes

No

Allocation

Algorithm

Λa is empty

Carrier obtained

YesNo

Ask for more carriers

Apply the new allocation to the networkYes

No

New allocation is betterthan old allocation

u(Λa)> u(Λo)

NoYes

u(Λo)

Λa: new allocation

Λo: old allocation

Number of carriers←FObjective←uConstraints←Ψ

Propriétés de coupling matrix



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Solutions existantes

Solutions basées sur l’estimation de charge des cellules• ne prend pas en compte les interactions intercellulaires

— sous-estimation du nombre de fréquences nécessaires

Solutions basées sur l’approximation d’interférence intercellulaire• rapport f entre l’interférence intercellulaire et intracellulaire est fixe

— f est fortement lié à l’allocation du spectre

Solutions basées sur la division des cellules en zones


f2

f8

f8

f8 f8

f8

f8

f1 f2

f7f6

f3f4

f5


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Interaction intercellulaire

intercellulaire

Métrique difficile à estimer• dans les systèmes GSM, cette interaction dépend principalement

de la distance entre les stations de base• dans les systèmes WCDMA, il dépend:

— caractéristiques des mobiles (gain de parcours, nombre, QoS)

— positions des cellules

Interférence élevée

interférence faible

— interférencecharge



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Coupling matrix : notre approche

Extension de la matrice de compatibilité utilisée dans GSM

• matrice de compatibilité: élément Cj,l montre la distance fréquentielle minimale entre les deux cellules j et l

Prend en compte la particularité du système WCDMA• chaque fréquence est partagée entre plusieurs mobiles dans

chaque cellule— la charge de la cellule a un impact sur les performances du système

• contrôle de puissance• le nombre de fréquences nécessaires ne dépend pas seulement de

la distance entre les cellules mais de l’interaction entre les cellules



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Propriétés de coupling matrix

C’est la matrice du système linéaire:

• dans la voie descendante, l’élément Cj,l représente l’effet des mobiles de la cellule j sur la cellule l en prenant en compte la charge de la cellule j

• dans la voie montante, l’élément Cj,l représente l’effet des mobiles de la cellule l sur la cellule j en prenant en compte la charge de la cellule j

Les éléments de la matrice reflètent les propriétés microscopiques du système (interactions)• identifier les cellules qui ont des interactions fortes

Les propriétés de la matrice (rayon spectral) reflètent les propriétés macroscopiques (performance du système)• détecter les importantes variations dans la distribution de trafic• estimer les indices de performance du système pour chaque allocation

(efficacité spectrale, pourcentage des utilisateurs non satisfaits, etc.)


= +N

L LV C V P


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Exemple de coupling matrixGestion dynamique du spectre

(a)

1.68

0.19

1×10-32×10-3

1

5432 6

7 8

(b)

10×10-3

0.14

1.6×10-32×10-3

1

5432 6

7 8

(a)

1.68

0.19

1×10-32×10-3

1

5432 6

7 8

1.68

0.19

1×10-32×10-31.68

0.19

1×10-32×10-3

1

5432 6

7 8

(b)

10×10-3

0.14

1.6×10-32×10-3

1

5432 6

7 8

10×10-3

0.14

1.6×10-32×10-310×10-3

0.14

1.6×10-32×10-3

1

5432 6

7 8

Voie descendanteMacro-cell+hotspots


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Réseaux cognitifs

Objectif: proposer une architecture d’un réseau cognitif qui:

• détecte les variations importantes dans la distribution de trafic

• estime le nombre de fréquences nécessaires pour chaque cellule

• libère certaines fréquences dans des grandes zones géographiques quand c’est possible


Coupling Matrix

Analyze

Database

KPIs

Operator policies

Matrix properties

Spectrum and radio resource

Allocation/Policies

Observe

Learning

Decide and act

ASM and JRRM

-utiliser les éléments du couplingmatrix-utiliser les mesures

- utiliser un algorithme d’allocation de spectre basé sur le couplingmatrix


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Détection des variations

Un pourcentage élevé d’utilisateurs non satisfaitsUne différence élevée entre r éléments des coupling matrixde deux observations consécutives


Temps

Variation dans la distribution du traffic

Équipement ASM

f3f1 f2

Fréquences

Detection variation dans la distribution du trafique

- Allocation 1- Nombre de féquences nécessaires ou à libérer

- Allocation 2- Nombre de féquences nécessaires ou à libérer

Hotspots


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ArchitectureCoupling Matrix Block (CMB) : collecte périodiquement les informations nécessaires pour construire le coupling matrix

Triggering Event Block (TEB) : detecte les importantes variations dans la distribution de trafic

Spectrum Management Block (SMB) : responsable de trouver la meilleure allocation de spectre


Algorithme d’optimisation


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Problème d’optimisation

Problème d’allocation de fréquences

Définitions• indices de performance

— définis par les opérateurs (Efficacité spectral, URS)

• estimation des indices de performance— pour tester le performance des différentes allocations

• algorithmes— Problème NP difficile → Algorithmes heuristiques et méta-heuristiques


Maximiser indices de perfomanceSachant que les contraintes de puissances transmises sont respectées pour toutes les cellules dans les deux voies

les contraintes de QoS sont respectées pour toutes les cellules dans les deux voies


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Indices de performance (1)

Contraintes de QoS (point de vue utilisateur)• pourcentage des mobiles satisfaits dans chaque cellule

Indice de performance


Allocation uniforme Allocation 2

L’indice de l’efficacité spectral doit détecter que c’est la

meilleure allocation

Même système

Allocation 1

L’indice de l’efficacité spectral doit détecter la différence entre

les deux allocations Premier indice : efficacité spectrale

traditionnelle bps/Hz/cellPremier indice : efficacité spectrale

traditionnelle bps/Hz/cellSecond indice : dépend de

l’application du marché secondaireSecond indice : dépend de

l’application du marché secondaire


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URS:• Somme de surfaces non contiguës

où certains fréquences peuvent être utilisées

• inclut une zone de protection• les poids donner à chaque zone

dépend de sa surface

Indices de performance (2)

Dépend:• type de marché secondaire

— interférence générée et supportée— portée — Mobilité— Niveau de puissance

• système primaire— niveau d’interférence supporté



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Estimation de contraintes de QoS

Estimation basée sur le rayon spectral de la matrice• Complexité : O(K2)• une équation linéaire lie le rayon

spectral et le taux de satisfaction

Estimation basée sur l’inversion de la matrice• besoin de la distribution des gains

de parcours• complexité : O(K3)• utiliser dans l’indice d’efficacité

spectrale

0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 1.1 1.2 1.3 1.40.01

0.02

0.03

0.04

0.05

0.06

0.07

0.08

0.09

Out

age

prob

abili

ty

Spectral radius (λ)



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Algorithmes d’allocation

Algorithme heuristiques• associer les cellules ayant des hautes interactions au début• associer d’une manière itérative la cellule à la fréquence en se

basant les éléments de la matrice (voies montantes et descendantes)• complexité : K×complexité(estimation)

Algorithmes meta-heuristique• basé sur la méthode de recule simulé ou algorithmes génétiques• estimation de l’objectif et des contraintes• Complexité : N×complexité(estimation)

— N >> K



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Mouvement de masse des mobilesUne fréquence par cellule

Résultats : simulation dynamique voie descendanteGestion dynamique du spectre


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Les deux algorithmes

proposés donnent une

haute efficacitéspectrale

Les deux algorithmes

proposés donnent une

haute efficacitéspectrale

Résultats : Simulation statique voie montanteGestion dynamique du spectre

Plusieurs fréquences par celluleTaux de satisfaction acceptable: 0.95Trois fréquencesAlgorithmes utilisant Recuit simulé

et maximizant• l’efficacité spectrale (SA-SE)ou• URS (SA-SE)

L’algorithme basé sur URS

mène au meilleur URS

L’algorithme basé sur URS

mène au meilleur URS

La contrainte sur le taux de satisfaction est respectée

La contrainte sur le taux de satisfaction est respectée


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Résultats : Zones libéréesGestion dynamique du spectre

SA-SE

SA-URS

Fréquence f1 Fréquence f2


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Conclusions et perspectivesConclusions

Gestion dynamique du spectre• architecture cognitive• solution pratique et efficace• Différentes algorithmes d’allocation

Nouveau métriques pour les indices de performance• prend en compte la possibilité d’utiliser les bandes libérées par un

réseau secondaire

Perspectives• Une gestion dynamique du spectre conjointe entre les systèmes

WCDMA et OFDMA• Définition des règles de coexistence entre les systèmes secondaires et

primaires


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Publications sur le même sujet 1. J. Nasreddine, O. Sallent, J. Pérez-Romero, R. Agustí, "Advanced Spectrum Management for WCDMA Systems enabling cognitive radio usage,"

accepted in IET Special Issue on Cognitive Spectrum Access.2. J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agustí, "A Primary Spectrum Management Solution Facilitating Secondary Usage Exploitation,"

accepted to ICT-Mobile Summit 2008.3. J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agusti, "Simulated Annealing-Based Advanced Spectrum Management Methodology for WCDMA

Systems," accepted in the IEEE International Conference on Communications (ICC) 2008.4. J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agustí, J. Nasreddine, M. Muck "Radio Access Technology Selection enabled by IEEE P1900.4" accepted as a chapter of

Advances in mobile and wireless communications – views of the 16th IST Mobile and Wireless Communication Summit.5. A. Gelonch, X. Revés, V. Marojevic, J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, "A Real Time Emulator Demonstrating Advanced Resource

Management Solutions," The Tenth International Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications, 2007 (Best Paper Award).6. O. Sallent, J. Pérez-Romero, X. Gelabert, J. Nasreddine, R. Agustí, F. Casadevall, A. Umbert, J. Olmos, “Gestión Integrada de Redes de Acceso Radio

Celulares 2G, 2.5G y 3G”, XXII Simpósium Nacional de la Unión Científica Internacional de Radio de 2007, URSI2007, Spain, September 2007.7. O. Sallent, R. Agustí, J. Pérez-Romero, J. Nasreddine, L. Giupponi, "Integrated spectrum and radio resource management framework for joint

optimisation of heterogeneous cognitive networks, " in Proceedings of the 18th meeting of the Wireless World Research Forum, Finland, 2007.8. J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agustí, J. Nasreddine, M. Muck "Radio Access Technology Selection enabled by IEEE P1900.4," in Proceedings of the

16th IST Mobile & Wireless Communications Summit 2007.9. J. Nasreddine, O. Sallent, J. Pérez-Romero, R. Agusti, "Novel Inter-Cell Interaction Approach for WCDMA-based Cognitive Networks," in Proceedings

of the IEEE International Conference on Communications (ICC), Glasgow-Scotland, June 2007.10.J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agusti, "Intra-RAT Spectrum Management Methodology for WCDMA Systems Encompassing Uplink and

Downlink," in Proceedings of the IEEE Wireless Communications and Networking Conference, Hong Kong, March 2007.11.J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agusti, X. Lagrange, "A Proposal on Frequency Management Methodologies for WCDMA Systems using

Statistical Coupling Matrices", in Proceedings of the 3rd International Symposium on Wireless Communication Systems, 2006.12.J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agusti ,"Dynamic Spectrum Management Methodology for WCDMA Systems Based on Inter-Cell

Interaction Approach", in Proceedings of the 9th Symposium on Wireless Personal Multimedia Communications, San Diego, CA., USA, September 2006.13.J. Nasreddine, J. Pérez-Romero, O. Sallent, R. Agusti, X. Lagrange, "A Proposal on Frequency Management Methodologies for WCDMA Systems using

Cell Coupling Matrices", in Proceedings of the 64th IEEE Vehicular Technology Conference, Montreal, Canada, September 2006.14.L. Giupponi, J. Nasreddine, R. Agusti, J. Pérez-Romero, O. Sallent, "A Two-Layer Approach for Improved Intra-operator Radio Resource Usage", the

16th meeting of the Wireless World Research Forum (WWRF), Work Group 6 Reconfigurability, 2006.15.J. Pérez-Romero, J. Nasreddine, R. Agusti, X. Lagrange, "On Managing Multiple WCDMA Carriers under Varying Traffic Conditions", Workshop Trends in

Radio Resource Management (2nd Edition), Barcelone, Spain, 2005.

Publications


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This work was performed in project E2RII/E3 which has received research funding from the Community's Sixth/Seven Framework program. This work reflects only the authors' views and the Community is not liable for any use that may be made of the information contained therein. The contributions of colleagues from E2RII/E3 consortium are hereby acknowledged. This work has also been supported by the Spanish Research Council under COGNOS grant (ref. TEC2007-60985).

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