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Cellular wireless networks have to be accurately planned to provide Quality of Service (QoS) to the user and to achieve revenue for the operator. Therefore, estimates of key performance indicators (KPIs) depending on parameters like the user scheduling, the data traffic and the data traffic load are necessary for planning of cellular wireless networks. Today’s cellular wireless networks are based on orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) and a packet-switched network architecture like in, e.g., Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) or Long Term Evolution (LTE) of Universal Mobile Telecommunications System (UMTS). OFDMA and a packet-switched network architecture are suitable for many challenges that today’s cellular wireless networks have to cope with, e.g., a large system bandwidth to provide high data rates or different traffic services. Resources in terms of bandwidth and time can be allocated for transmission of data in a very flexible manner and users are scheduled for transmission, e.g., depending on channel state information or QoS requirements. The consideration of all these parameters for evaluation of KPIs leads to a high computational complexity. Usually, system level simulations are required with simulation durations of days to obtain accurate results for KPIs. In this work, a framework is derived for evaluation of KPIs in OFDMA based packet-switched wireless networks. Based on this framework, this thesis gives two novel evaluation methodologies. At first, a snapshot based simulative system level analysis methodology is proposed. Short and independent snapshots are considered for the evaluation of KPIs. During each snapshot, it is assumed that the location of a user does not change significantly so that large-scale propagation loss only has to be calculated once per snapshot. To get independent snapshots that are randomly selected from the busy hour, constraints are derived in this thesis, e.g., for the number of active users and the buffer occupancy at snapshot start. Probability density functions (pdfs) are given in this thesis for the constraints considering different data traffic models. During each snapshot, the arrival of data packets in the transmitter, user scheduling and the frequency selective and time variant small scale fading channel are modeled in detail. The simulative system level analysis methodology is evaluated assuming a cellular wireless network, different channel models for the transmission of data and users that utilise different data traffic services. It only takes several hours to achieve KPI results with the simulative system level analysis methodology using a standard personal computer instead of more than a day with state-of-the-art dynamic system level simulations. The accuracy of the KPI results using the simulative system level analysis methodology is comparable to the accuracy achieved with state-of-the-art dynamic system level simulations. The simulative system level analysis methodology is suitable for accurate performance evaluation of a specific network configuration. Secondly, an analytical system level evaluation methodology is defined in this thesis that contains an analytical calculation of KPIs for packet-switched wireless networks so that results for KPIs are achieved even faster than with the proposed simulative system level analysis methodology. Based on the developed framework for evaluation of KPIs in packet-switched wireless networks, properties in OFDMA based packet-switched wireless networks are described analytically. Derivations for pdfs of, e.g., the number of active users, the change in signal to interference ratio (SIR) and the number of allocated resources due to user scheduling are derived in this thesis so that KPIs are calculated analytically. Evaluations of the analytical system level evaluation methodology assuming a cellular wireless network indicate that KPI results are obtained within seconds at the expense of an error in KPI results below 15 % compared to system level simulations. Therefore, the analytical system level evaluation methodology is able to enhance planning tools for OFDMA based packet-switched wireless networks by providing fast estimates for KPIs. Nevertheless, system level simulations shall be used to obtain precise KPIs for the final network layout. The impact of data traffic and user scheduling on KPIs is evaluated using the developed methodologies. Among others, it is shown that the average user throughput is almost proportional to the inverse of the average number of active users or that for a constant ratio between the average number of active users and the server data rate similar average cell throughput results are achieved. Furthermore, thresholds are derived indicating the performance that can be achieved for three different user scheduling strategies. Finally, KPI results are presented for a public reference scenario representing real world scenarios for European cities indicating that the developed simulative system level analysis methodology and the developed analytical system level evaluation methodology are both able to give KPIs for real world scenarios and can be applied in the planning process of OFDMA based packet-switched wireless networks. |
| Alternative Abstract: |
| Alternative Abstract | Language |
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Zellulare Funknetzwerke müssen sorgfältig geplant werden, um sowohl Servicequalität (QoS) für den Endnutzer zu garantieren als auch Ertrag für den Betreiber zu erzielen. Deswegen werden für eine optimale Planung Abschätzungen für Key Performance Indicators (KPIs) in Abhängigkeit von Parametern wie dem Nutzerscheduling, Datenverkehr und der Datenverkehrslast benötigt. Heutige zellulare Funknetzwerke verwenden Orthogonalen Frequenzzugriff (OFDMA) und besitzen eine paketvermittelte Netzwerkarchitektur wie zum Beispiel Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) oder Long Term Evolution (LTE) des Universal Mobile Telecommunications System (UMTS). OFDMA und eine paketvermittelte Netzwerkarchitektur werden gebraucht, um einige Anforderungen heutiger zellularer Funknetzwerke zu erfüllen, wie eine große Systembandbreite um hohe Datenraten zu ermöglichen oder die Verwendung verschiedener Datenverkehrsdienste. Ressourcen in Form von Bandbreite und Zeit können flexibel zur Datenübertragung zugewiesen werden und Endnutzer werden zum Beispiel auf Grund von Kanalinformationen oder QoS Anforderungen für die Datenübertragung ausgewählt. Die Berücksichtigung all dieser Parameter zur Untersuchung von KPIs führt zu einem hohen Rechenaufwand. Normalerweise werden System-Ebene-Simulationen mit Simulationsdauern von Tagen benötigt um genaue KPI Ergebnisse zu erhalten. In dieser Arbeit werden Rahmenbedingungen für die Untersuchung von KPIs in OFDMA basierten paketvermittelten Funknetzwerken aufgestellt. Mit Hilfe dieser Rahmenbedingungen werden zwei neuartige Auswertungsmethodologien aufgestellt. Zuerst wird eine ausschnitt-basierte simulative System-Ebene-Analyse Methodologie vorgeschlagen. Kurze und voneinander unabhängige Ausschnitte werden für die Untersuchung von KPIs berücksichtigt. Für jeden Ausschnitt wird angenommen, dass die Position des Endnutzers sich nicht wesentlich verändert, so dass Ausbreitungsverluste auf Grund von großer räumlicher Distanz nur einmal pro Ausschnitt berechnet werden müssen. Um unabhängige Ausschnitte zu erzeugen, welche zufällig aus der Hauptverkehrsstunde ausgewählt sind, werden Randbedingungen in dieser Arbeit hergeleitet, die beispielsweise die Anzahl aktiver Endnutzer und die Pufferfüllstände beschreiben. Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen (pdfs) für Randbedingungen der Ausschnitte und unter Berücksichtigung von verschiedenen Datenverkehrsmodellen werden in dieser Arbeit aufgestellt. Für jeden Ausschnitt werden die Ankunft von Datenpaketen im Sender, das Endnutzerscheduling und der frequenzselektive und zeitvariante Kanal detailliert modelliert. Die simulative System-Ebene-Analyse Methodologie wird für ein zellulares Funknetzwerk, verschiedene Kanalmodelle und Endnutzer mit verschiedenen Datenverkehrsdiensten untersucht. Ergebnisse für KPIs werden mit der simulativen System-Ebene-Analyse Methodologie unter Verwendung eines normalen Arbeitsplatzcomputers schon nach einigen Stunden erreicht im Gegensatz zu Simulationsdauern von mehr als einem Tag mit herkömmlichen dynamischen System-Ebene-Simulationen. Die Genauigkeit der KPI Ergebnisse unter Verwendung der simulativen System-Ebene-Analyse Methodologie ist vergleichbar mit der Genauigkeit, die mit herkömmlichen dynamischen System-Ebene-Simulationen erzielt werden kann. Als zweites wird in dieser Arbeit eine analytische System-Ebene-Bewertungsmethodologie definiert, welche analytische Berechnungen von KPIs für paketvermittelte Funknetzwerke beinhaltet, so dass Ergebnisse für KPIs noch schneller als mit der vorgeschlagenen simulativen System-Ebene-Analyse Methodologie erzielt werden können. Basierend auf den entwickelten Rahmenbedingungen für die Bewertung von KPIs in paketvermittelten Funknetzen, werden Eigenschaften in OFDMA basierten paketvermittelten Funknetzwerken analytisch beschrieben. Beispielsweise werden Herleitungen für pdfs der Anzahl aktiver Nutzer, der Veränderung des Signal zu Interferenz Verhältnisses (SIR) und der Anzahl allokierter Ressourcen auf Grund des Endnutzerschedulings gegeben, so dass KPIs analytisch berechnet werden können. Eine Untersuchung der analytischen System-Ebene-Bewertungsmethodologie für ein zellulares Funknetzwerk zeigt, dass KPI Ergebnisse innerhalb von Sekunden erzielt werden auf Kosten von einem Fehler in den KPI Ergebnissen, der kleiner als 15 % verglichen mit System-Ebene-Simulationen ist. Deswegen ist die analytische System-Ebene-Bewertungsmethodologie fähig Planungswerkzeuge für OFDMA basierte paketvermittelte Funknetzwerke zu verbessern, indem sie schnell Werte für die KPIs berechnet. Gleichwohl sollten System-Ebene-Simulationen verwendet werden um präzise KPIs für den endgültigen Netzwerkaufbau zu erhalten. Der Einfluss von Datenverkehr und Endnutzerscheduling auf KPIs wird mit Hilfe der entwickelten Methodologien untersucht. Unter anderem wird gezeigt, dass der mittlere Durchsatz pro Endnutzer fast proportional zu dem Kehrwert der mittleren Anzahl aktiver Nutzer ist beziehungsweise dass ähnliche Ergebnisse für den durchschnittlichen Durchsatz pro Zelle erreicht werden, wenn das Verhältnis der mittleren Anzahl aktiver Nutzer und der Serverdatenrate konstant bleibt. Desweiteren werden Grenzwerte bestimmt, welche die erreichbare Performanz für drei unterschiedliche Endnutzerschedulingstrategien beschreiben. Letztendlich werden KPI Ergebnisse für ein frei zugängliches Referenzszenario präsentiert, welches reale Umgebungsdaten von europäischen Großstädten beinhaltet, um zu zeigen, dass die entwickelte simulative System-Ebene-Analyse Methodologie und die entwickelte analytische System-Ebene-Bewertungsmethodologie beide fähig sind KPIs für reale Umgebungsszenarien zu untersuchen und deswegen auch in der Planung OFDMA basierter paketvermittelter Funknetze eingesetzt werden können. | German |
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