Titelaufnahme

Titel
Resource allocation in wireless communications under time constraints / von Johannes Gonter
VerfasserGonter, Johannes
Begutachter / BegutachterinGörtz, Norbert
ErschienenWien, 2016
Umfangxv, 146 Seiten : Diagramme
HochschulschriftTechnische Universität Wien, Univ., Dissertation, 2016
Anmerkung
Zusammenfassung in deutscher Sprache
SpracheEnglisch
DokumenttypDissertation
Schlagwörter (DE)Ressourcenzuteilung / Verzögerungsbeschränkungen / Cross-Layer Design
Schlagwörter (EN)Resource allocation / Delay constraints / Cross-Layer Design
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-3416 Persistent Identifier (URN)
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Resource allocation in wireless communications under time constraints [14.17 mb]
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Zusammenfassung (Deutsch)

Diese Dissertation betrachtet Strategien zur Nutzung von Ressourcen bei drahtloser Übertragung unter Berücksichtigung von Zeitbeschränkungen. Die Fokussierung auf zwei Arten der Zeitbeschränkung führt zur Struktur einer zweiteiligen Dissertation. 1) Der erste Teil diskutiert verzögerungsbegrenzte Übertragung an mehrere Nutzer unter der Bedingung garantierter Übertragungsraten, bzw. unter Berücksichtigung der Unterbrechungs- wahrscheinlichkeit. Obwohl diese Themen in der Vergangenheit bereits diskutiert wurden besteht ein Mangel an ökonomisch implementierbaren Strategien die flexibel genug sind, sich an un- terschiedlichste Übertragungsbedingungen, Raten- und Verzögerungsbeschränkungen anzupassen. Der erste Beitrag dieser Dissertation besteht also in der Diskussion bekannter Ressourcenzuteilungs- strategien hinsichtlich ihrer Eignung für raten- und verzögerungsbeschränkte Übertragung an mehrere Teilnehmer. Gegenwärtige Implementierungen leiden an mangelndem Informationsaustausch zwischen der Applikationsschicht und der Steuerung der Ressourcenzuteilung. So lange sich die Übertragungsbedingungen nicht zu schnell ändern, passt typischerweise die Applikation ihre Raten- und Verzögerungsanforderungen an die gegenwärtigen Möglichkeiten an. Ein allgegenwärtiges Beispiel für eine derartige Strategie ist die Anpassung der Auflösung und des Zwischenspeichers bei Videoübertragung. Diese Strategie ist jedoch zum Teil nur notwendig, weil die Ressourcenzuteilung keine (genauen) Informationen über die momentanen Anforderungen der jeweiligen Applikation hat. In der Praxis können daher massive Unterschiede bei der Toleranz von Übertragungsgeschwindigkeit und Verzögerung bei so verschiedenen Anwendungen wie Videoübertragung und Internetsurfen nicht berücksichtigt werden. Dies motiviert die Einführung ebenjener Möglichkeit durch ein neues Ressourcenzuteilungskonzept Power-Controlled Cross-Layer Scheduling (PCCLS). Verglichen mit der in vielen Varianten eingesetzten Proportional Fair (PF) - Strategie wird bei PCCLS langsame Kanalvariation durch die Leistungsregelung kompensiert, während die schnellere, übertragungsblockweise Variation für einen ökonimischen Ressourceneinsatz bei der Übertragung genutzt wird. Zusätzlich gewinnt PCCLS im Vergleich zu PF an Effizienz da Teilnehmer, die ihre geforderte Übertragungsrate im betrachteten Zeitfenster erreicht haben, kurzzeitig von der Ressourcenzuweisung ausgenommen werden. Dies passiert im Gegensatz zu gegenwärtig implementierten Algorithmen auch dann, wenn der Übertragungszwischenspeicher des betreffenden Teilnehmers nicht leer ist. Mittels Simulationen wird gezeigt, dass PCCLS energieeffizienter arbeitet und speziell Teilnehmer mit hohen Anforderungen an die Übertragungsrate deutlich besser bedient werden, da im Gegensatz zu PF keine Übertragungsenergie an Teilnehmer mit kleineren Anforderungen verschwendet wird. Der zweite Beitrag im ersten Teil dieser Dissertation diskutiert die Frage nach der Unterbrechungswahrscheinlichkeit einer Übertragung mit einer gewissen Ratenforderung, wenn der Ressourcenzuteilungsalgorithmus die Teilnehmer auf Basis einer gedächtnislosen max-Entscheidung bedient. Diese Herangehensweise ist eine verallgemeinerte Formulierung für die Funktionsweise des PF- und des opportinistischen Zuteilungsschemas. Die mathematische Analyse beschränkt weder die Teilnehmeranzahl, deren Kanalstatistik (so lange sie ergodisch ist) oder deren Anforderung an Übertragungsrate und Verzögerung. Die verallgemeinerte Diskussion wird in weiterer Folge auf die beiden genannten Ressourcenzuteilungsstrategien angewendet, und der Vergleich mit Simulationen zeigt eine perfekte Übereinstimmung. Schlussendlich wird der Effekt mehr oder weniger entspannter Verzögerungsanforderungen veranschaulicht. 2) Während im ersten Teil dieser Dissertation auf Zeitbeschränkungen eingegangen wird die von den Teilnehmern vorgegeben werden, ist der zweite Teil jenen Beschränkungen gewidmet, die vom Kanal vorgegeben werden. Diese bestehen immer dann, wenn eine Übertragung nur in gewissen Zeiträumen ökonomisch sinnvoll oder überhaupt möglich ist. Eine zusätzliche algorithmische Herausforderung erwächst hier aus der Annahme, dass der Übertragungskanal in diesen Zeitfenstern nicht ergodisch ist. In der Praxis sind solche Szenarien vor allem bei ad-hoc Kommunikation zu beobachten, zum Beispiel bei Übertragungszenarien auf Straßen zwischen Autos auf entgegengesetzten Fahrbahnen oder beim Datenaustausch körpernaher Kommunikationssysteme mit kurzer Reichweite. Eine Beschränkung der gesamten Übertragungsenergie führt hier zu schnell zu einer Waterfilling-Lösung, was wiederum die Frage nach einer optimalen Entscheidungsschwelle (Waterlevel) aufwirft, wenn die zukünftige Entwicklung des Kanals unbekannt ist. Zu diesem Zweck wird eine neue Lösung des Waterfilling-Problems entwickelt und analysiert, die diese Entscheidungsschwelle direkt ermittelt. In weiterer Folge werden die gewonnenen Erkenntnisse genutzt um akausale, kausale und adaptiv-kausale Strategien zur optimalen Nutzung des zeitlimitierten Übertragungskanals zu entwickeln und zu bewerten. Der zweite Teil dieser Dissertation schliesst mit der konzeptuellen Diskussion eines Algorithmus, der die besten Übertragungsgelegenheiten in wiederkehrenden Zeitfenstern erkennt und damit eine effiziente Nutzung der Ressource Energie ermöglicht.

Zusammenfassung (Englisch)

This thesis explores strategies for resource allocation in the wireless channel under time constraints. These are considered in two different manifestations, leading to a two-part structure of the thesis. 1) The first part explores delay-constrained rate requests in multiuser downlink scenarios. Although this topic has been explored repeatedly in the past, there is a lack of approaches that are practical from a computational complexity perspective, and flexible enough to adapt to a wide variety of channel conditions, rate constraints and delay limitations. The first contribution of this thesis is therefore the discussion of properties of widespread resource allocation strategies with respect to their suitability for delay-constrained transmission of data. Current implementations of scheduling algorithms generally lack information about rate demands and delay requirements of higher layers in the OSI model. As long as the channel quality does not change too quickly, applications typically adapt their demands to the current possibilities the communication system provides. This is, however, also a strategy to compensate for the inability of the scheduler to serve all requests in time due to the lack of commonly implemented information exchange between the application layer and the scheduler. Therefore, the very different limitations regarding required rate and acceptable delay for normal web-browsing or video streaming cannot be considered in resource allocation. This thesis therefore suggests a new concept - Power-Controlled Cross-Layer Scheduling (PCCLS) - that exploits exactly this information, opening up a range of possibilities that are not available in today's standard implementations. Compared to proportional fair (PF) scheduling, PCCLS adds a control loop that compensates for slow changes in channel attenuation, thus providing a constant long-term channel quality that makes the achievement of specific rate- and delay- requirements possible. The faster block-fading is not compensated for, i.e. it can be taken advantage of. In addition, PCCLS excludes certain users from scheduling as soon as the required rate has been achieved in a given delay-window. This is done even when the transmit buffer still provides data to be transmitted, freeing up resources for other users. Through numerical simulations, PCCLS is shown to achieve the given rate- and delay- constraints for a general scenario based on realistic requirements. Proportional fair scheduling, on the other hand, is demonstrated to spend too much energy on users with low rate requests, which leads to a failure regarding the requested rates of the more demanding users. The second main contribution in this first part of the thesis derives the probability of an outage for resource allocation schemes that are based on a memoryless selection of the user with the largest scheduling metric. Well-known members of this species of scheduling schemes are the proportional fair- and the opportunistic scheduler. The analysis does not constrain the number of users, their respective channel (fading) statistics or rate demands. The general derivation is subsequently specialized to the original implementations of proportional fair and opportunistic scheduling; simulations demonstrate the perfect match between analytic and numeric approaches. Finally, it is shown that accepting more relaxed delay requirements results in a huge reduction of the experienced outage probability. 2) While the first part of this thesis explores strategies for efficient use of resources when there are user-imposed time limitations in the form of rate- and delay- constraints, the second part considers time limitations that originate from the channel. These are experienced in the form of periods where a transmission is economically feasible, and intensified from an algorithmical point of view when the channel is not ergodic during these windows of opportunity. In practice, these scenarios can be observed in ad-hoc communications, specifically between vehicles on opposing highway lanes or in body-area communications. Sum-power constraints directly lead to a waterfilling solution, raising the question for the optimum transmit decision threshold (i.e., the waterlevel) when the future evolution of the channel is unknown. A new approach to directly calculate this decision threshold is derived, and its properties are explored analytically. Subsequently, the gathered insights are used to compare acausal, causal and causal-adaptive implementations regarding efficient use of the limited transmit power budget. The second part of this thesis concludes with the conceptual discussion of a strategy for recognizing transmit opportunities when the channel is available during recurring time windows.