Descripción del proyecto
El ajuste de la tecnología de redes de acceso radio para el 5G
Las redes de acceso radio (RAN) se han estado usando desde el principio de la tecnología móvil, y han ido evolucionando junto con las generaciones de comunicaciones móviles. A medida que aumenta y se diversifica la demanda de servicios móviles con el 4G y el 5G, las redes deben cumplir con una creciente variedad de requisitos de calidad de servicio (CdS). El proyecto BANYAN, financiado con fondos europeos, desarrollará herramientas esenciales para las RAN 5G basadas en datos. Coordinará la cooperación entre el mundo industrial y el académico para afrontar diferentes problemas, como la modelización y previsión de patrones de tráfico móvil macroscópicos y de grandes dimensiones presentes en RAN para servicios individuales —a múltiples escalas en el espacio y el tiempo— y la geolocalización y caracterización de patrones de tráfico móvil interno observados en RAN. También desarrollará algoritmos para optimizar de manera proactiva la formación de fragmentaciones en la red y la gestión del ciclo de vida, así como para asignar recursos de RAN virtualizados a fin de satisfacer las demandas de los usuarios. BANYAN también se encargará de suministrar formación para investigadores en la fase inicial de su carrera, cuya ayuda es extremadamente necesaria en diferentes sectores.
Objetivo
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.
Ámbito científico
Programa(s)
Régimen de financiación
MSCA-ITN-EID - European Industrial DoctoratesCoordinador
CB23 3UY Cambridge
Reino Unido
Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.