Enabling optimized resource management in 5G MAC layer to achieve lower URLLC latency and enhancing EMBB data rate

Résumé

La 5G devrait permettre la mise en œuvre des trois services suivants : communications ultra-fiables à faible latence (uRLLC), haut débit mobile amélioré (eMBB) et communications massives de type machine (mMTC). uRLLC est essentiel à la prise en charge des dispositifs IoT dans les domaines du traitement, de la distribution d’électricité et des services médicaux. eMBB est une étape importante par rapport aux réseaux 4G actuels qui offre des débits de données plus élevés pour les systèmes de réseaux cellulaires 5G. La qualité de service (QoS) et la qualité d’expérience (QoE) indiquent la performance globale des réseaux cellulaires telle qu’elle est perçue par ses utilisateurs. Pour atteindre les objectifs de la 5G, la qualité de service et la qualité d’expérience doivent être ajustées pour chacun des services de la 5G. Cette étude se concentre sur la différenciation QoS/QoE pour améliorer □ qui représente le délai de transmission des paquets entre le gNB et l’UE. Cette amélioration est obtenue en proposant une technique d’ordonnancement qui permet de réduire la latence uRLLC tout en offrant un débit de données plus élevé pour les applications eMBB. Cet ordonnancement, appelé Enhanced Delay-based QoS Aware Scheduling (EDQAS), est un nouvel algorithme d’ordonnancement MAC de liaison descendante qui détermine quels blocs de ressources physiques sont alloués à chaque paquet. Le modèle EDQAS incorpore trois nouvelles caractéristiques. La première consiste en un mécanisme de contrôle efficace des délais (EDC) pour reconnaître le type de trafic. La deuxième met en œuvre une méthode de perforation des ressources inspirée de Knapsack pour servir plus rapidement les paquets uRLLC. La troisième met en œuvre la méthode LDI (least delay increase) en tant que processus de coupe pour rejeter certains paquets qui ne peuvent pas remplir les critères de retard et d’overhead. Les résultats de la simulation, axés sur les services uRLLC et eMBB, montrent que l’algorithme EDQAS améliore considérablement le délai, le bon débit et le taux de perte de paquets des services.

Date	28 nov. 2022
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Zbigniew Dziong (Directeur(-trice)) & Jean Charles Gregoire (Codirecteur(-trice))