[論文レビュー] A Centralized SDN Architecture for the 5G Cellular Network

Akshatha M. Nayak, Pranav Jha+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 2, 2018

Software-Defined Networks and 5G参考文献 1被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、5Gセルラーネットワーク向けに、gNBからRRCおよびRRM制御機能をコアネットワークに移行させることで、集中型SDNアーキテクチャを提案する。これにより、gNBは純粋なデータプレーンノードに変換され、シグナリングオーバーヘッドが削減され、登録およびハンドオーバー時間は最大29%短縮され、負荷を考慮したハンドオーバー意思決定を伴う集中型モビリティ管理によって、システムスループットが向上する。

ABSTRACT

In order to meet the increasing demands of high data rate and low latency cellular broadband applications, plans are underway to roll out the Fifth Generation (5G) cellular wireless system by the year 2020. This paper proposes a novel method for adapting the Third Generation Partnership Project (3GPP)'s 5G architecture to the principles of Software Defined Networking (SDN). We propose to have centralized network functions in the 5G network core to control the network, end-to-end. This is achieved by relocating the control functionality present in the 5G Radio Access Network (RAN) to the network core, resulting in the conversion of the base station known as the gNB into a pure data plane node. This brings about a significant reduction in signaling costs between the RAN and the core network. It also results in improved system performance. The merits of our proposal have been illustrated by evaluating the Key Performance Indicators (KPIs) of the 5G network, such as network attach (registration) time and handover time. We have also demonstrated improvements in attach time and system throughput due to the use of centralized algorithms for mobility management with the help of ns-3 simulations.

研究の動機と目的

• 増加するデータ需要と多様なデバイス要件に起因する5Gネットワークにおける複雑化とシグナリングオーバーヘッドの増大に対処する。
• コアネットワークにRRCおよびRRM機能を集約することで、5Gにおける制御プレーンのシグナリングと遅延を低減する。
• モビリティ管理意思決定のための集中型でネットワーク全体の可視性を持つことで、システム性能を向上させる。
• ns-3シミュレーションとKPI分析を用いて、5G RANにおけるSDN原則の実現可能性と利点を実証する。
• 提案アーキテクチャと3GPPが定義する5Gアーキテクチャを比較し、遅延およびスループットにおける改善を定量的に評価する。

提案手法

• gNBからRRCプロトコルレイヤーおよび無線リソース管理（RRM）機能をコアネットワークに移行させ、gNBを純粋なデータプレーンノードに変換する。
• RRCをgNBから削除することでNG-APシグナリングインターフェースを排除し、処理およびエンコード/デコードのオーバーヘッドを低減する。
• ネットワーク状態（負荷および信号強度を含む）のグローバルなビューを持つコアネットワークに集中型制御機能（eAMF）を実装する。
• RSRPとeNB負荷情報の両方を組み合わせた集中型アルゴリズムを用いて、最適なハンドオーバー意思決定を実現する。
• 実際のパrameter（パスロスモデルおよびユーザーモビリティを含む）を用いて、ns-3 LENAモジュールを用いて提案アーキテクチャおよび3GPPアーキテクチャをシミュレートする。
• 負荷およびモビリティ状態の変動に応じて、アタッチ時間、登録時間、ハンドオーバー時間、システムスループットなどの主要性能指標を測定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 5GコアネットワークにRRCおよびRRM機能を集約させることで、シグナリングオーバーヘッドおよび制御プレーン遅延にどのような影響を与えるか？
• RQ2 動的ネットワークにおいて、分散アルゴリズムと比較して、集中型モビリティ管理がどれほどシステムスループットを向上させるか？
• RQ3 RRCをgNBからコアネットワークに移行させることで、登録およびハンドオーバー時間にどの程度の短縮が達成されるか？
• RQ4 シグナリングコストおよび処理効率の観点から、提案アーキテクチャは3GPPが定義する5Gアーキテクチャと比べてどのように異なるか？
• RQ5 高モビリティおよび負荷変動が激しい状況下でも、集中型SDNベースの制御はネットワーク性能を向上させることができるか？

主な発見

• 提案アーキテクチャでは、3GPP 5Gアーキテクチャと比較して、登録時間が12%～28%短縮され、74～84 msから60 msに低下した。
• RRCシグナリングの排除とコアでの迅速な意思決定のおかげで、ハンドオーバー時間が29.29%短縮され、78.5 msから55.5 msに低下した。
• 処理およびエンコード/デコードのオーバーヘッドが低減したため、シミュレーションでアタッチ時間が10%短縮され、3.23 msから2.94 msに低下した。
• 集中型負荷認識ハンドオーバーアルゴリズムを用いる場合、ハンドオーバー回数が増えるにつれてシステムスループットが単調に向上し、従来の分散型A3ベースのRSRPアルゴリズムを上回った。
• 集中型アーキテクチャは、より正確で調整のとれた意思決定が可能になるため、ハンドオーバー失敗などのシグナリング障害事象を低減した。
• 空中インターフェースおよびシミュレーションの抽象化の影響を考慮しても、相対的な改善は一貫しており、性能向上は堅牢である。