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Tesis doctoral 

Título Context-Aware Self-Healing for Small Cell Networks
Estado Finalizado
Autor Sergio Fortes Rodríguez  
Director/es Raquel Barco Moreno
Universidad Universidad de Málaga
Centro Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicación
Departamento Ingeniería de Comunicaciones
Fecha lectura 18-09-2017
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Los últimos años han visto un aumento continuo en el uso y la capacidad de las comunicaciones móviles. La demanda de servicios de telecomunicaciones celulares ha crecido exponencialmente impulsado por la introducción de potentes platafor- mas móviles, servicios comerciales de tarifa plana o con límites de capacidad muy elevados, el uso de redes sociales y distribución de contenido multimedia. En este entorno, los teléfonos inteligentes (smartphones) y las tabletas se han convertido en el tipo de plataforma móvil más extendida en muchos mercados. Estos terminales, equipados con unidades de procesamiento y sistemas operativos cada vez más po- tentes y poseedores de un gran número de sensores y aplicaciones, generan una gran cantidad de información de contexto. El contexto se refiere a aquellas variables que no están relacionadas directamente con el propio servicio de telecomunicaciones, sino con los terminales y su entorno. Esto incluye la posición, los programas/servicios en ejecución, el modelo del terminal, las condiciones climáticas, datos sociales, etc.

Con el objetivo de atender a la creciente demanda de tráfico móvil, nuevas tec- nologías radio, como Long-Term Evolution (LTE) han dado lugar a un enorme aumento en la capacidad de las redes celulares. Estas tecnologías han profundizado en la adopción de celdas pequeñas (small cells en inglés) consistentes en estaciones base celulares de baja potencia usadas con el fin de mejorar el rendimiento de la red. Las small cells, gracias a su reducido coste, áreas de cobertura limitadas y fácil despliegue, permiten proveer a zonas con gran demanda de capacidad o con proble- mas de cobertura, que los despliegues de macroceldas clásicos pueden ser incapaces de cubrir o no ser rentables.

En el ecosistema móvil actual, nuevos sistemas de telecomunicaciones conviven con sistemas preexistentes, incluyendo así múltiples tecnologías de acceso (GSM, UMTS, LTE/LTE-A), modos de despliegue (macroceldas y small cells de diferente tipo: picoceldas, femtoceldas, etc.) y servicios de comunicaciones no-celulares (por ejemplo WiFi), dando lugar a las llamadas redes heterogéneas (heterogeneous net- works, HetNets), también denominadas a veces como redes celulares heterogéneas y de celdas pequeñas (heterogeneous and small cell networks, HetSNets).

Debido a la enorme complejidad de las redes heterogéneas, su operación, adminis- tración y gestión (operation, administration and management, OAM) se hace cada vez más difícil. Los enfoques clásicos se basan principalmente en el análisis humano de indicadores de rendimiento y alarmas y la configuración manual de cada elemento de red. Este enfoque resulta ser poco práctico y terriblemente costoso dado el gran número de elementos de red y la heterogeneidad de las redes actuales. Para superar este reto, la Next Generation Mobile Networks (NGMN) Alliance y el 3rd Generation Partnership Project (3GPP) definieron el paradigma de red auto-organizada (Self- Organizing Network, SON). El objetivo de SON es automatizar los procedimientos de OAM para minimizar sus costes operativos y aumentar el rendimiento del servi- cio. SON abarca tres funciones principales: auto-configuración (self-configuration), sobre las capacidades plug & play de los elementos de la red; auto-optimización (self-optimization), sobre la reconfiguración continua del sistema para adaptarse a las condiciones variables de la demanda de servicio; y autocuración (self-healing), dedicada a la gestión de fallos y mantenimiento de la red, incluyendo la detección de problemas, el diagnóstico de sus causas, su compensación y recuperación.

La gestión de fallos en las celdas de la red normalmente implica el envío de ingenieros de campo a las estaciones base, con los consiguientes costes, tiempos de recuperación prolongados e impacto en la prestación de servicio y la imagen de marca de los operadores. Por lo tanto, el self-healing es de vital importancia para las redes celulares, siendo el principal objetivo de esta tesis y sus publicaciones asociadas.

Hasta hace poco, los mecanismos aplicados para poner en práctica las diferentes funcionalidades SON típicamente se han basado en el análisis de alarmas e indi- cadores de rendimiento de red (por ejemplo, la tasa de llamadas bloqueadas). Sin embargo, este enfoque se ha vuelto extraordinariamente limitado a la hora de hacer frente a la complejidad de los nuevos escenarios móviles y, en particular, para los entornos celulares de interior.

Las zonas de interior, tales como aeropuertos, centros comerciales y grandes ofi- cinas, concentran la mayor parte del tráfico móvil. Aquí, la creciente implantación de small cells, su coexistencia con múltiples sistemas de telecomunicaciones (ma- croceldas, WiFi, etc.) y la naturaleza intrínseca de esos escenarios (en términos de propagación y movilidad de los usuarios) introduce condiciones muy exigentes para el análisis de la red, por ejemplo, la distribución de los usuarios es muy dinámica, el rendimiento cambia rápidamente, las coberturas se solapan, etc. Estas características disminuyen la aplicabilidad de los mecanismos puramente basados en el rendimiento de la red como los seguidos por anteriores enfoques SON.

Sin embargo, el aumento de las capacidades de los sistemas móviles permite a la aplicación de la información de contexto a los mecanismos automáticos de OAM. Esto conduce a lo que se ha denominado como SON sensible al contexto (context-aware SON ), siendo éste el enfoque que propone y desarrolla esta tesis. Para ello, el presente documento sigue un enfoque de arriba hacia abajo. En primer lugar, se evalúan las características de las nuevas implementaciones de tecnología de telefonía móvil, especialmente para las redes de celdas pequeñas de interior. En estos escenarios, la necesidad para SON sensible al contexto se evalúa y se considera indispensable.

En segundo lugar, a partir del punto anterior, se define una nueva arquitectura celular con el objetivo de integrar la información de contexto y los mecanismos SON en el plano de gestión de la red móvil. De este modo, se establece desde una perspectiva lógica las especificidades del uso de información de contexto como una parte integral del sistema OAM/SON. Además, la aplicación de esta arquitectura al mundo real es también definida como una extensión de los estándares 3GPP existentes, evaluándose las características y ventajas del enfoque propuesto.

En tercer lugar, desde la arquitectura general establecida para SON, se define un marco lógico para self-healing (logical self-healing framework) por encima del mismo. Este marco tiene el objetivo de apoyar cualquier mecanismo específico de context-aware self-healing a desarrollar.

En cuarto lugar, se proponen diferentes algoritmos de self-healing en función de los fallos a gestionar y las condiciones del escenario considerado. Los enfoques desarrollados se basan en el análisis probabilístico, haciendo uso tanto de datos de red como de contexto para la detección y el diagnóstico de problemas de celulares. También se definen las condiciones para la implementación en el mundo real de estos métodos. Por último, se evalúan su rendimiento y aplicabilidad por medio de simuladores de nivel de sistema y bancos de pruebas reales.


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