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Characterization and prediction of service-level traffic for future sliced mobile network

Description du projet

Ouvrir la voie au découpage de réseau en tranches

La numérisation des différents secteurs industriels et le besoin accru en matière de réseaux Internet et mobiles plus performants ont tous deux débouché sur plusieurs innovations. L’une d’entre elles est le découpage de réseau en tranches. Cette innovation a attiré l’attention en tant que technologie générique pour les réseaux 5G, en permettant de multiples instances de réseau logique sur le même réseau physique, qu’il est possible de mettre en place ou de combiner en fonction des besoins des utilisateurs. On ne mène toutefois pas assez de recherches sur les technologies nécessaires pour caractériser et prédire les modèles de trafic en temps réel, de sorte que la mise en œuvre du découpage du réseau manque de faisabilité. Ce qui manque, ce sont des informations sur le trafic mobile au niveau des services, les caractéristiques du trafic dans les services 5G, la corrélation du trafic et les corrélations entre services. Le projet CORRELATION, financé par l’UE, comblera ce manque de connaissances et permettra une utilisation optimale d’un découpage proactif du réseau en tranches.

Objectif

Network slicing is a key enabling technology for the 5th generation (5G) and beyond mobile networks. Network slicing allows the creation of multiple logical network instances on the same underlying physical network. Slices can then be formed or combined on-demand, with parameters optimized according to various service requirements so as to meet the users’ instant requests for specific mobile services. Hence, the performance of network slicing heavily depends on characterizing and predicting the spatial- temporal traffic patterns for individual services in near real-time.

Research on characterization and prediction for service-level mobile traffic is still in nascence. Firstly, the traffic characteristics and predicting methods of individual services, especially the 5G services, have not been studied adequately. Secondly, traffic correlation among different services and the reasons behind it have not been well studied. Thirdly, inter-service correlations have not been well exploited in service-level mobile traffic prediction.

In this project, we will address these gaps. Firstly, we will study the spatial-temporal characteristics of service-level traffic patterns at multi-scales, based on which, we will investigate the traffic predicting frameworks for individual services. Secondly, for the first time, we will investigate the traffic correlation among different services and try to discover the underlying reasons by analyzing the service usage profiles of different user groups. Finally, based on inter-service correlations, we will investigate whether we can improve service-level traffic prediction accuracy and whether we could execute prediction for diverse services according to the historical records of only a few key services.

The success of the CORRELATION project will make proactive network slicing possible, which will then drive proactive network optimisation for 5G and beyond mobile networks.

Champ scientifique (EuroSciVoc)

Programme(s)

Thème(s)

Régime de financement

MSCA-IF-EF-SE - Society and Enterprise panel

Voir tous les projets financés dans le cadre de ce programme de financement

Appel à propositions

(s’ouvre dans une nouvelle fenêtre) H2020-MSCA-IF-2018

Voir tous les projets financés au titre de cet appel

Coordinateur

RANPLAN WIRELESS NETWORK DESIGN LTD
Contribution nette de l'UE
€ 224 933,76
Adresse
UPPER PENDRILL COURT ERMINE STREET NORTH PAPWORTH EVERARD
CB23 3UY CAMBRIDGE
Royaume-Uni
PME
Oui
Région
East of England East Anglia Cambridgeshire CC
Type d’activité
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Liens
Coût total
€ 224 933,76