, Algorithme de génération et de calcul des conditions radio des UE pour JT-CoMP

, )) en bits, le nombre de RBG par trame qu'il requiert selon ses conditions radio lorsque JT-CoMP est appliqué, nous proposons l'algorithme 3. Cet algorithme va donc nous permettre d'évaluer et de caractériser le trafic

. Problématique,

. Dans-une-architecture-c-ran, la section 2.3 pour plus de détails), les traitements du BBU peuvent être mis en fonction sur du matériel standard et exécutés sur des machines virtuelles, bénéficiant en outre de la virtualisation logicielle et de la NFV (Network Function Virtualization). De plus, le BBU pool peut être partagé entre des clusters de RRH, ce qui réduit les coûts et facilite la coopération

O. Dans-cette, FH sont proposés ou sont à l'étude pour le transport d'échantillons I/Q (In-phase/Quadrature) dans une architecture C-RAN totalement centralisée, telle que l'interface CPRI (Common Public Radio Interface) [CPR15], Open Base Station Architecture Initiative (OBSAI)

, Malgré les avantages de l'architecture C-RAN entièrement centralisée, l'une des principales limitations pouvant ralentir son déploiement réside dans la capacité très élevée, vol.15

L. Effectivement and . Transfert, de tout le traitement de la bande de base vers le BBU pool implique la transmission du signal échantillonné. De plus, un transport de débit continu est requis, que le trafic utilisateur soit présent ou non. Par exemple

, Gb/s d'informations pour acheminer le trafic correspondant à un flux d'utilisateur final à

/. Mb, De plus, comme une réponse ACK/ NACK est attendue dans les 4 ms pour chaque MAC PDU transmise [Nik15], il existe également une très forte exigence de latence sur le FH. Afin d'atténuer la contrainte de capacité excessive sur le FH, des solutions telles que la réduction du taux d'échantillonnage du signal, l'application d'une quantification non linéaire, la compression de sous-porteuse de fréquence et la compression de données I/Q ont été proposées dans la littérature

, Considérer la mobilité des utilisateurs dans nos études sur eICIC/ ABS et JT-CoMP Nous avons effectué un raisonnement par trame. Lors de la simulation de la chaîne de Markov, dans chaque trame nous avons généré des clients selon une loi de poisson de paramètre ? clients . Nous avons évidemment considéré un nombre important de trames pour assurer un, Alternativement, la modification de l'architecture fonctionnelle partagée actuelle entre RRH et BBU a été considérée comme l'une des solutions prometteuses pour surmonter ces 8.5.1.3

, En effet, comme expliqué dans nos équations d'évolution (voir l'équation (4.5) et l'équation (4.6) pour eICIC/ABS et l'équation (5.2), l'équation (5.3) et l'équation (5.4) pour JT-CoMP), à la trame n le simulateur considère le service des clients arrivés à la trame n ? 1 et l'arrivée des clients à la trame actuelle (c'est à dire à la trame n). Par ailleurs, dans nos modèles de files d'attente nous exploitons les taux d'arrivée de clients et leurs conditions radio selon l'évaluation et la caractérisation faites par l'algorithme 1 pour eICIC/ABS et l'algorithme 3 pour JT-CoMP. Il nous semble donc important de modifier ces algorithmes, En suivant la logique suivante nos modèles de files d'attente restent valides en considérant la mobilité

, nos modèles de files d'attente peuvent être considérés pour refléter eICIC/ ABS et JT-CoMP même lors de la mobilité des utilisateurs au sein de la trame, Comme nous avons validé ces modèles pour différents taux d'arrivée de clients et pour différentes tailles de batch

, Ayant pour objectif de valider nos modèles de files d'attente, nous nous sommes focalisés sur la bande passante de 20 MHz

, Ainsi, la considération d'une bande passante inférieure/ supérieure à 20 MHz engendrerait la diminution/ augmentation du nombre de RBG (ou serveurs) disponibles dans une trame pour les trois approches proposées. Dès lors, il serait intéressant d'effectuer une étude approfondie sur l'influence du nombre de serveurs sur la précision de nos modèles de file d'attente

, nous pouvons avoir en plus des RRH synchones des RRH asynchrones. Ces dernières n'auront donc pas besoin, entre elles, des techniques de coopération et de coordination car, par exemple, elles sont lointaines. Comme axe d'amélioration, nous souhaiterions proposer un outil de dimensionnement du FH lorsque les RRH ne sont pas synchrones, Concernant notre outil de dimensionnement du fronthaul, dans d'autres réseaux cellulaires

. Dans, 3) pour le dimensionnement du fronthaul lorsque le split I U est appliqué. Pour ce split le temps d'asynchronisme varie entre 0 et 66.6 µs. Les résultats de temps d'attente obtenus par la G/G/1 (l'équation (3.17) et l'équation (3.19)) ont été comparés avec les résultats de simulations pour une bande passante de

, MHz et une capacité du switch à 200 Gb/s. Cette comparaison révèle que la différence entre ces deux approches est inférieure à 1µs, ainsi les auteurs ont validé la G/G/1 pour le dimensionnement du FH lorsque le split I U est appliqué

, Afin de modéliser le split II U lorsque les RRH sont asynchrones (temps d'asynchronisme entre 0 et 66.6 µs), nous avons simulé ce split en utilisant ciw [ciw19], bibliothèque de simulation des évènements à temps discret pour des réseaux de files d'attente ouverts, sur Python. Notons que l'équation (3.19) ne nous permet pas de calculer le temps d'attente du 100ième percentile, nous nous basons donc sur le temps d'attente du 99ième percentile

G. Simul,

G. Simul,

G. Simul,

G. Simul,

G. Simul,

, 1 -Comparaison entre les temps de séjour obtenus par simulation et par la G/G/1 pour une BP= 100 MHz sous différentes capacités de switch 100 G, 200 G et 400 G lorsque le split II U par slot est appliqué avec des RRH asynchrones, Tableau, vol.8

, Prenons un exemple, si nous déployons un switch avec une capacité de 400 G et nous souhaitons merger 93 secteurs, les résultats du Tableau 8.1 (résultats de simulation) révèlent que la contrainte de latence (l'équation (7.9)) est respectée toutefois, d'après la G/G/1 cette contrainte n'est pas respectée, Nous notons un écart entre les deux approches

L. Ainsi and . G/g/1-ne, Ainsi le coefficient de variation que nous avons calculé pour nos arrivées par batch ne représente pas assez finement le processus d'arrivée. Une piste à explorer pour modéliser le split que nous proposons serait de comparer les résultats de simulations avec ceux de la G

, nous allons présenter les travaux qui pourraient être réalisés dans les trois prochaines années pour améliorer et/ou exploiter nos outils de dimensionnement de la partie

. /s/s, Tableau 14 -Comparaison entre les simulations Matlab

. /s/s, Tableau 15 -Comparaison entre les simulations Matlab

. /s/s, Tableau 19 -Comparaison entre les simulations Matlab

. /s/s, Tableau 21 -Comparaison entre les simulations Matlab

, Etude initiale : influence du nombre de serveurs sur la précision de nos modèles Nous avons effectué une étude initiale sur l'influence du nombre de serveurs sur la précision des 3 approches proposées : chaîne de Markov, Le but étant de faire une étude numérique, nous nous permettons alors de considérer même des nombres de serveurs non réalistes

. Dans-le-tableau-;-/s/s-et-de-la-m-;-/g/s/s, pour une taille de paquet size(u) = 1024 bits avec un taux d'arrivée de clients ? clients = 50 clients/trame, en termes de probabilité de blocage par classe en faisant varier le nombre de serveurs S, lorsque la macro est déployée sans micro, vol.22

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