[論文レビュー] End-to-End V2X Latency Modeling and Analysis in 5G Networks

Baldomero Coll-Perales, M. Carmen Lucas-Estañ+6 more|arXiv (Cornell University)|Jan 16, 2022

Vehicular Ad Hoc Networks (VANETs)被引用数 9

ひとこと要約

本稿は、5GネットワークにおけるV2X通信の包括的エンドツーエンド（E2E）遅延モデルを提案し、無線、トランスポート、コア、バックホール、ピアリング、アプリケーションサーバー（AS）の各レイヤーにおける遅延寄与要因を分析している。研究では、V2X ASをネットワークエッジに配置することでクラウドベースの展開と比較してE2E遅延が顕著に低減することを明らかにした。これは、厳密なV2X遅延要件を満たすためにエッジ指向のアーキテクチャと慎重なネットワーク寸法設定の必要性を示している。

ABSTRACT

5G networks provide higher flexibility and improved performance compared to previous cellular technologies. This has raised expectations on the possibility to support advanced V2X services using the cellular network via Vehicle-to-Network (V2N) and V2N2V connections. Replacing direct V2V connections by V2N/V2N2V communications to support critical V2X services requires low V2N/V2N2V latencies. It is then necessary to quantify the latency values that V2N and V2N2V connections can achieve over 5G end-to-end (E2E) connections, but these depend on the particular 5G network deployments and configurations and to date the number of related studies is limited. This paper progresses the state-of-the-art by introducing a novel E2E latency model to quantify the latency of 5G V2N/V2N2V communications. The model includes the latency introduced at the radio, transport, core, Internet, peering points and application server (AS) for single MNO and multi-MNO scenarios. This paper estimates the E2E latency for a large variety of possible 5G network deployments that are being discussed or envisioned to support V2X services. This includes the possibility to deploy the V2X AS from the edge of the network to the cloud. The model is utilized to analyze the impact of different 5G network deployments and configurations on the E2E latency. The analysis helps identify which 5G network deployments and configurations are more suitable to meet V2X latency requirements. The conducted analysis highlights the challenge for centralized network deployments that locate the V2X AS at the cloud to meet the latency requirements of advanced V2X services. Locating the V2X AS closer to the cell edge reduces the latency. However, it requires a higher number of ASs and also a careful dimensioning of the network and its configuration to ensure sufficient network and AS resources are dedicated to serve the V2X traffic.

研究の動機と目的

• 5GネットワークにおけるV2Xサービス、特にV2NおよびV2N2V通信シナリオの包括的E2E遅延モデリングの不足に対処すること。
• AS配置を含む、さまざまな5Gネットワーク展開形態と構成がV2XアプリケーションのE2E遅延に与える影響を定量すること。
• 集中型とエッジベースのV2Xアプリケーションサーバー（AS）展開の両方が、厳格なV2X遅延要件を満たせるかを評価すること。
• 高度なV2XサービスのE2E遅延を最小限に抑える最適なネットワーク構成と展開戦略を特定すること。
• 複数MNOシナリオを含め、無線からアプリケーションサーバーまでの全ネットワークレイヤーにおける遅延寄与要因の体系的分析を提供すること。

提案手法

• 著者らは、無線アクセス、トランスポート、コアネットワーク、バックホール、ピアリングポイント、アプリケーションサーバー（AS）の6つの主要ネットワークレイヤーにわたる遅延寄与要因を分解する、新規のE2E遅延モデルを構築した。
• モデルは、単一MNOおよび複数MNOネットワークシナリオをカバーし、相互運用者間のシグナリングおよびルーティング遅延を考慮している。
• 遅延成分は、キューイング理論および伝搬遅延式を用いて解析的にモデル化され、実際の5G展開仮定に基づくパラメータが使用された。
• ASの配置場所（クラウドからエッジまで）を変化させることで、車両とAS間の距離を変動させ、さまざまな配置シナリオを評価した。
• 5G NR、E-UTRAN、IPトランスポートレイヤーの詳細なパrameter化が行われ、バッファサイズ、伝送レート、処理遅延の現実的値が使用された。
• 本モデルは、15の異なる展開構成および8枚の図を用いた、広範なシミュレーションと感度分析を通じて検証された。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 単一MNOおよび複数MNO構成を含む、さまざまな展開シナリオ下における5Gネットワーク上でのV2X通信のエンドツーエンド遅延はどの程度か？
• RQ2 V2Xアプリケーションサーバー（AS）の配置場所（クラウドからエッジまで）が、全体のE2E遅延に与える影響は何か？
• RQ3 V2XサービスにおけるE2E遅延に最も寄与するネットワークレイヤーはどれであり、その寄与度は展開アーキテクチャに応じてどのように変化するか？
• RQ4 集中型クラウドベースのAS展開は、高度なV2Xアプリケーションの厳しい遅延要件を満たせるか？
• RQ5 V2Xサービスで100ms未満のE2E遅延を達成するためには、どのようなネットワーク構成および寸法設定戦略が必要か？

主な発見

• クラウドベースのV2X AS展開では、多くのシナリオで100msの遅延要件を満たせず、E2E遅延が150msを超えることが判明した。
• エッジベースのAS展開により、クラウドベース展開と比較してE2E遅延が最大60％低減され、最適な構成では100ms未満の遅延を達成した。
• トランスポートおよびバックホールレイヤーは、特に相互運用者間ハンドオーバーやルーティング遅延が加算される複数MNOシナリオにおいて、E2E遅延に顕著に寄与している。
• ピアリングおよびコアネットワークの遅延は、ネットワーク負荷およびルーティング効率に強く依存しており、負荷分散とQoS優先順位付けが低遅延を実現するために不可欠である。
• エッジ展開では、より多くの分散型ASインスタンスが必要となり、パフォーマンスを維持するためにはネットワークおよびASリソースの寸法設定を慎重に行う必要がある。
• 本研究では、エッジASと最適化されたバックホールルーティングを組み合わせたハイブリッド展開が、V2X遅延目標を達成するための最も現実的なソリューションであると特定した。