Cognitive resource manager framework for optimal resource allocation [Elektronische Ressource] / Marina Petrova

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• Publié par: rheinisch-westfalischen_technischen_hochschule_-rwth-_aachen
• Publié le: 01 janvier 2011
• Nombre de lectures: 73
• Langue: English
• Poids de l'ouvrage: 2 Mo

Extrait

Cognitive Resource Manager Framework for
Optimal Resource Allocation
Von der Fakultat fur Elektrotechnik und Informationstechnik der
Rheinisch-Westfalisc hen Technischen Hochschule Aachen zur Erlangung
des akademischen Grades eines Doktors der Ingenieurwissenschaften
genehmigte Dissertation
vorgelegt von
Diplom-Ingenieurin
Marina Petrova
aus Skopje, Mazedonien
Berichter: Univ.-Prof. Dr. Petri Mahonen Dr.-Ing. Gerd Ascheid
Tag der mundlichen Prufung: 8. Februar 2011
Diese Dissertation ist auf den Internetseiten
der Hochschulbibliothek online verfugbar.Abstract
Wireless networks are under constant pressure to provide ever higher data rates
to increasing numbers of users with greater reliability. At the same time they
are becoming more complex and challenging to manage. Great eorts are being
done to make the wireless devices and networks adaptive and self-optimizing in
order to more eciently use the resources and deliver good quality services. High
spectraleciency,environmentaladaptivity,user-awarenessandenergyeciency
are highly desired features in the future networks. It has also become important
to support these goals at all OSI-layers in a cross-layer manner.
Making the wireless systems smarter has been a matter of research under
the cognitive radio (CR) paradigm for ten years now. While CR is a very in-
terdisciplinary and wide topic, including dynamic spectrum access and policies,
exible system architectures, learning, context awareness, cooperative networ-
king, etc., most of the contributions so far have been limited to novel spectrum
access approaches and spectrum sensing techniques. Mitola's original vision on
context-sensitive smart radios was a precursor, but the current work has been
still lackingprecise proposal beyond high-levelarguments.In this thesiswestudy
thecognitiveradiosfromasystempointofviewfocusingcloselyonarchitectures,
techniques and algorithms that can enable intelligent operations. We propose a
modular cognitive resource manager (CRM) framework, which can facilitate a
development of complex control and optimization techniques for resource mana-
gementinwirelessnetworksondiverseradioenvironmentsandproblemscenarios.
This work contributes towards bringing cognitive radio a step closer to prac-
tical implementation by conducting both theoretical and experimental studies of
suitable optimization methods and algorithms under the proposed CRM frame-
work. We study in this thesis automatic and adaptive system conguration me-
chanismsforfftresourceallocationproblems.Asmostoftheproblemshave
heavy optimization phase and often exhibit complex and non-linear parameter
dependencies we have studied the use of heuristic algorithms. Genetic algorithm
optimizer for PHY and MAC parameter selection has been developed and tes-
ted. For autonomous channel allocation we have studied two fft classes of
algorithms. An approximative coloring algorithm and a corresponding protocol
were designed and successfully implemented to minimize the interference in wi-
reless local area networks. An evolutionary game theory method based on balls
and bins problem was subsequently developed to jointly address channel alloca-
tion and load balancing problems. Finally, the work in this thesis concludes by
applying Minority Games to medium access control problem in order to enable
self-organization without information exchange overhead.
iKurzfassung
Von drahtlosen Funknetzwerken wird fortwahrend gefordert, hohere Datenraten
fur eine steigende Zahl von Nutzern mit groerer Zuverl assigkeit zu liefern. Da-
bei werden Funknetzwerke selbst immer komplexer und entwickeln sich zu ei-
ner administrativen Herausforderung. Groe Anstrengungen werden unternom-
men, drahtlose Gerate und Netzwerke adaptiv und selbst-optimierend zu ge-
stalten um ezienter mit Ressourcen umzugehen und Endnutzern qualitativ zu-
friedenstellende Dienste zu bieten. Hohe Spektral- und ffi Anpas-
sungsfahigkeitandieUmgebungunddieBerucksichtigungvonNutzeranforderun-
gen sind wunsc henswerte Merkmale fur zukunftige Netzwerke. Zusatzlich ist es
notwendig, diese Ziele grenzub ergreifend auf allen OSI-Ebenen zu unterstutzen.
Seit nunmehr zehn Jahren wird unter dem Paradigma des "Cognitive Ra-
dio"(CR)anMoglic hkeitenzurErhohungderIntelligenzvondrahtlosenSystemen
geforscht. Obwohl CR ein hochgradig interdisziplinares und breites Thema ist,
welches unter anderem dynamische Spff und -regelwerke, exible
Systemarchitekturen,Lernen,KontextwahrnehmungundkooperativeVernetzung
abdeckt,begrenzensichdiemeistenBeitrage bisheraufneuartigeAnsatze fur den
ZugriunddiesensorbasierteErfassungdesSpektrums.Mitolasurspr unglicheVi-
sion eines kontextsensitiven intelligenten Funkgerats war ein Wegbereiter, aber
gegenwartige Arbeiten lassen immer noch prazise Vorschlage jenseits abstrak-
ter Diskussionen vermissen. In dieser Arbeit untersuchen wir Cognitive Radios
aus der Systemsicht und konzentrieren uns auf Architekturen, spezische Tech-
niken und Algorithmen die intelligente Handlungen ermoglichen. Wir schlagen
ein Framework fur modulare Cognitive Resource Manager (CRM) vor, welches
die Entwicklung komplexer Kontroll- und Optimierungstechniken fur die Res-
sourcenverwaltung verschiedenster Drahtlosnetzwerke und Szenarien erleichtert.
Diese Arbeit leistet ein Beitrag dazu, Cognitive Radios der praktischen Anwen-
dung naherzubringen indem sowohl theoretische als auch experimentelle Studien
adaquater Optimierungsmethoden und -algorithmen im Rahmen des vorgeschla-
genen CRM Frameworks durchgefuhrt werden.
In dieser Arbeit evaluieren wir automatische und adaptive Mechanismen zur
Systemkonguration f ur unterschiedliche Ressourcenzuteilungsprobleme. Da vie-
lenderangefuhrten Losungsans atzen eineaufwandigeOptimierungsphasezuGrun-
de liegt und diese oftmals komplexe und nicht-lineare Abhangigkeiten zeigt, ha-
ben wir den Einsatz von heuristischen Algorithmen untersucht. Optimierer fur
PHY-undMAC-ParameteraufBasisgenetischerAlgorithmenwurdenentwickelt
und getestet. Fur die autonome Zuweisung von Kanalen haben wir zwei ver-
schiedene Klassen von Algorithmen untersucht. Ein approximierender Coloring-
iiiiv Kurzfassung
Algorithmus und ein dazugehoriges Protokoll wurden entworfen und erfolgreich
implementiertumdieInterferenzindrahtlosenlokalenNetzwerkenzuminimieren.
Eine Methode der evolutionaren Spieltheorie basierend auf dem Balls-and-Bins-
Problem wurde im Folgenden entwickelt um kooperative Kanalallokations- und
Lastverteilungsprobleme zu adressieren. Der Inhalt der Arbeit schliet mit der
Anwendung von Minority Games auf Medienzugrisprotolle um Selbstorganisa-
tion ohne den Mehraufwand des Informationsaustauschs zu ermoglichen.Acknowledgments
While working towards this dissertation I had the opportunity to get to know
and collaborate with a number of wonderful people and dedicated researchers,
who in various ways helped me and supported me during this journey.
I would like to deeply thank my advisor and mentor, Prof. Petri Mahonen for
granting me the privilege to join his team. Throughout the years he has been a
true source of support, inspiration and enthusiasm. I am grateful for the hours of
longconversationshededicatedtodiscussexcitingresearchmattersaswellaslife
experiences and lessons learned with his students. I grew to know Prof. Mahonen
not only as person with great intellect and knowledge, but also as an energetic
and dedicated mentor to his group.
I also wish to thank my colleague Janne Riihijarvi for the years of successful
collaboration. He is a fascinating person to work with. His scientic background
and ambition for ever higher achievements have impressed me over the years.
The interaction and collaborative work with a number of members of the
group and visiting researcher was of great importance for shaping and develop-
ment of some of the ideas. In this regard, I would like to thank Christian Soko-
lowski, Sebastian Albrink, Lili Wu, Natalia Olano, Guilberth Martinez Vergas,
Maria Michalopoulou, Dr. Simon Fischer and Dr. Alexandre de Baynast for their
support and valuable contributions.
I would also like to acknowledge the European Commission and DFG (Deut-
sche Forschungsgemeinschaft) for providing funding for part of the work in this
thesis.
Many thanks to my boyfriend Michael for his great support, encouragement
and patience, especially during the writing phase of this work.
Finally, I would like to thank my parents and my sister for their immense
love and support throughout the years. A great deal of the life road I have been
walking so far, could not have been possible without them being around. This
dissertation is dedicated to them.
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