Simple Science

Ciência de ponta explicada de forma simples

# Engenharia Eletrotécnica e Ciência dos Sistemas# Arquitetura de redes e da Internet# Processamento de Sinal

Otimizando o agendamento 5G para eMBB e URLLC

Um novo framework equilibra serviços de eMBB e URLLC pra um desempenho melhor.

― 6 min ler


Estrutura de AgendamentoEstrutura de Agendamento5GeMBB e URLLC.Novos métodos melhoram o desempenho de
Índice

A comunicação móvel mudou muito ao longo dos anos. Com cada nova geração, vemos mais maneiras de usar dispositivos móveis. Na quinta geração das redes móveis, chamada de 5G, existem três tipos principais de serviços que têm necessidades diferentes. Esses tipos são banda larga móvel aprimorada (EMBB), comunicação ultra-confiável de baixa latência (URLLC) e comunicação massiva do tipo máquina (mMTC).

O eMBB foca em fornecer internet de alta velocidade para atividades como streaming de vídeos e jogos. O objetivo é suportar um fluxo grande de dados ao mesmo tempo. Por outro lado, o URLLC é voltado para aplicações que precisam de respostas instantâneas e conexões muito confiáveis. Isso pode incluir coisas como cirurgias remotas ou carros autônomos. Finalmente, o mMTC é projetado para que muitos dispositivos se conectem à internet ao mesmo tempo, como sensores em casas inteligentes.

Para garantir que todos esses serviços funcionem bem juntos, o design das redes móveis precisa ser mais avançado. Isso envolve criar maneiras mais inteligentes de compartilhar os recursos de rádio.

Desafios de Agendamento em 5G

Em um sistema onde os serviços eMBB e URLLC compartilham a mesma frequência, cada serviço tem seu próprio tempo para enviar dados. O eMBB geralmente precisa de intervalos mais longos para enviar grandes quantidades de dados, enquanto o URLLC requer intervalos mais curtos para respostas rápidas. Para gerenciar isso, uma abordagem de tempo híbrido é frequentemente utilizada. Aqui, o eMBB recebe intervalos de tempo mais longos, enquanto o URLLC é apoiado com intervalos mais curtos que podem responder em milissegundos.

Um dos principais desafios é como misturar esses tempos diferentes de forma eficaz. Existem duas estratégias principais para fazer isso: preempção e sobreposição. Preempção significa que quando o URLLC precisa enviar dados, ele pode tirar recursos do eMBB. Embora isso possa ajudar o URLLC a ter um desempenho melhor, pode prejudicar a confiabilidade do eMBB, criando a necessidade de melhores métodos de agendamento.

Estrutura de Agendamento Proposta

O objetivo deste trabalho é criar uma estrutura de agendamento que permita que eMBB e URLLC coexistam sem comprometer o desempenho um do outro. Isso significa que queremos garantir que o eMBB mantenha um bom fluxo de dados enquanto o URLLC possa ainda enviar dados rapidamente quando precisar.

Em vez de prever quanto de dado do URLLC vai chegar, só precisamos olhar para padrões médios. Isso facilita a Alocação de Recursos porque não precisamos saber o número exato de pacotes do URLLC que chegarão no próximo intervalo de tempo. Ainda podemos otimizar como reservamos recursos para o eMBB.

No nosso modelo, consideramos uma configuração simples com uma estação base atendendo tanto usuários de eMBB quanto de URLLC. A estação base controla como os dados são enviados no espectro de rádio. Os recursos podem ser divididos de duas maneiras: por frequência (canais) e por tempo (agendamento).

Estratégias de Alocação de Recursos

Quando se trata de gerenciar recursos de rádio, dividimos o processo em duas partes principais: agendamento em nível de slot e agendamento em nível de mini-slot. A estação base decidirá primeiro quais recursos atribuir aos usuários de eMBB no início de um slot de tempo maior. Então, à medida que mini-slots acontecem dentro desses slots maiores, a estação base alocará quaisquer recursos restantes para URLLC.

No início de cada mini-slot, a estação base alocará recursos com base em quantos pacotes do URLLC estão na sua fila. Se houver pacotes do URLLC esperando para serem enviados, o sistema pode preemptar alguns dos recursos já atribuídos ao eMBB para garantir que esses pacotes sejam enviados a tempo.

Codificação e Confiabilidade

Para garantir que os dados sejam enviados com precisão, a codificação é utilizada. Isso é uma maneira de preparar os dados para transmissão, para que possam ser recebidos corretamente. Quando o URLLC preempção recursos, isso pode levar a alguns dados serem descartados, aumentando a chance de erros. Para lidar com isso, tanto os usuários de eMBB quanto de URLLC precisam ser informados sobre o que está acontecendo com os recursos usados.

Para o eMBB, o sistema informará os usuários quais pacotes de dados foram preemptados para que eles possam evitar erros ao decodificarem seus dados. O foco é ter um equilíbrio entre enviar o máximo de dados possível para o eMBB enquanto ainda garante que as necessidades do URLLC sejam atendidas rapidamente.

Avaliando o Desempenho

Analisamos diferentes maneiras de determinar quão bem nosso sistema está funcionando. Para o eMBB, o foco principal é na taxa geral de transferência de dados, que é a quantidade de dados enviados com sucesso. Também é importante garantir que a taxa de erro no eMBB se mantenha baixa.

Para o URLLC, o foco é principalmente na velocidade de envio de dados e garantir que os pacotes sejam enviados de forma confiável. Se o URLLC conseguir passar rapidamente, isso pode melhorar a qualidade geral do serviço sem adicionar atrasos significativos.

Implementação Prática

Para colocar esse plano em ação, simulamos como o sistema de agendamento funciona. Configuramos um cenário onde os recursos são limitados e precisamos gerenciá-los com cuidado. Criando vários cenários de teste com diferentes taxas de chegada de pacotes do URLLC, podemos ver como nosso agendamento se sai sob várias condições.

Os resultados mostram que nossa estrutura proposta pode otimizar o uso dos recursos de forma eficaz. Comparado aos métodos tradicionais que mantêm eMBB e URLLC separados, nosso método fornece uma melhor taxa de transferência de dados para o eMBB enquanto ainda atende às necessidades urgentes do URLLC.

Quando a chegada de pacotes do URLLC é menor do que o esperado, nosso sistema deixa alguns recursos livres, resultando em um desempenho geral melhor. Por causa dessa flexibilidade, descobrimos que nosso método alcança um alto nível de sucesso para ambos os tipos de tráfego, melhorando significativamente a confiabilidade do eMBB sem negligenciar a importância do URLLC.

Conclusão

Resumindo, combinar os serviços eMBB e URLLC em uma única estrutura de comunicação móvel requer planejamento cuidadoso e agendamento inteligente. Ao focar em padrões estatísticos em vez de previsões exatas para a chegada de tráfego, podemos criar um mecanismo de agendamento mais eficiente. Isso permite que ambos os tipos de serviços funcionem bem juntos sem sacrificar o desempenho. Os resultados de nossas simulações mostram uma abordagem promissora para gerenciar recursos em futuras redes móveis.

Fonte original

Título: A Dynamic Resource Scheduling Algorithm Based on Traffic Prediction for Coexistence of eMBB and Random Arrival URLLC

Resumo: In this paper, we propose a joint design for the coexistence of enhanced mobile broadband (eMBB) and ultra-reliable and random low-latency communication (URLLC) with different transmission time intervals (TTI): an eMBB scheduler operating at the beginning of each eMBB TTI to decide the coding redundancy of eMBB code blocks, and a URLLC scheduler at the beginning of each mini-slot to perform immediate preemption to ensure that the randomly arriving URLLC traffic is allocated with enough radio resource and the eMBB traffic keeps acceptable one-shot transmission successful probability and throughput. The framework for schedulers under hybrid-TTI is developed and a method to configure eMBB code block based on URLLC traffic arrival prediction is implemented. Simulations show that our work improves the throughput of eMBB traffic without sacrificing the reliablity while supporting randomly arriving URLLC traffic.

Autores: Yizhou Jiang, Xiujun Zhang, Xiaofeng Zhong, Shidong Zhou

Última atualização: 2024-09-03 00:00:00

Idioma: English

Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2409.02396

Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.02396

Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Alterações: Este resumo foi elaborado com a assistência da AI e pode conter imprecisões. Para obter informações exactas, consulte os documentos originais ligados aqui.

Obrigado ao arxiv pela utilização da sua interoperabilidade de acesso aberto.

Mais de autores

Artigos semelhantes