Projektbeschreibung
Optimierung der Funkzugangsnetztechnologie für 5G
Das seit Beginn der Mobilfunktechnologie verwendete Funkzugangsnetz (RAN) hat sich im Laufe der Mobilkommunikationsgenerationen weiterentwickelt. Da die Nachfrage nach mobilen Diensten mit 4G und 5G steigt und sich ausweitet, müssen Netzwerke eine wachsende Vielzahl an Servicequalität-Anforderungen erfüllen. Das EU-finanzierte Projekt BANYAN soll wichtige Instrumente für ein datengesteuertes 5G-Funkzugangsnetz entwickeln. Das Projekt soll eine akademisch-industrielle Zusammenarbeit koordinieren, um verschiedene Probleme zu lösen, einschließlich der Modellierung und Vorhersage makroskopisch hochdimensionaler mobiler Verkehrsmuster, die bei Funkzugangsnetzen für einzelne Dienste auf mehreren Zeit- und Raumskalen beobachtet wurden, sowie der geografischen Lokalisierung und Charakterisierung mobiler Verkehrsmuster in Gebäuden, die ebenfalls bei Funkzugangsnetzen beobachtet wurden. Darüber hinaus werden Algorithmen entwickelt, mit denen die Bildung von Netzwerkscheiben und das Lebenszyklus-Management proaktiv optimiert sowie virtualisierte Funkzugangsnetz-Ressourcen proaktiv zugewiesen werden können, um die Anforderungen der Benutzer zu erfüllen. BANYAN soll auch für die Ausbildung von Nachwuchsforscherinnen und Nachwuchsforschern verantwortlich sein, die von verschiedenen Branchen dringend benötigt werden.
Ziel
As mobile services consumed by people and machines become increasingly diversified and heterogeneous, 4G/5G
networks are asked to meet a growing variety of Quality of Service (QoS) requirements. Network slicing, enabled by Network
Function Virtualization (NFV), is a promising paradigm to increase the agility and elasticity of the mobile network via logical
slices that can be formed and composed dynamically, so as to adapt to the fluctuations in the demands for different mobile
services.
A key enabler for network slicing is accurate data-driven models and the prediction of the spatio-temporal dynamics of the
mobile service traffic, which allow discovering knowledge relevant to the orchestration of slices and anticipating the need for
their reconfiguration. The need for effective data-driven slice management is especially critical in proximity of indoor Radio
Access Network (RAN), which must accommodate most of the volume and variations in the demand associated to each
mobile service and whose performance is crucial to user QoS.
The BANYAN project is designed to address major open issues towards the realisation of data-driven 5G RAN, as follows:
- Modelling and forecasting macroscopic high-dimensional mobile traffic patterns observed at RAN for individual services, at
multiple scales in time and space;
- Geo-locating and characterising in-building mobile traffic patterns observed at RAN;
- Designing data-driven strategies for the allocation of 5G RAN resources;
- Designing data-driven policies for the orchestration of 5G RAN resources to suit service requirements and dynamics via network slices;
- Coordinating outdoor and indoor heterogeneous networks to meet user QoS requirements.
To address the research objectives above, BANYAN pursues a tight academic-industrial cooperation, which will allow
developing key tools for data-driven 5G RAN, as well as properly training early-stage researchers who are urgently needed
by industry, academia, etc.
Wissenschaftliches Gebiet
Programm/Programme
Thema/Themen
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
MSCA-ITN-EID - European Industrial DoctoratesKoordinator
CB23 3UY Cambridge
Vereinigtes Königreich
Die Organisation definierte sich zum Zeitpunkt der Unterzeichnung der Finanzhilfevereinbarung selbst als KMU (Kleine und mittlere Unternehmen).