[논문 리뷰] A Centralized SDN Architecture for the 5G Cellular Network

Akshatha M. Nayak, Pranav Jha외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 02.

Software-Defined Networks and 5G참고 문헌 1인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 5G 이동통신 네트워크를 위한 중앙집중식 SDN 아키텍처를 제안하며, gNB에서 RRC 및 RRM 제어 기능을 핵심 네트워크로 이관하여 gNB를 순수한 데이터 평면 노드로 전환한다. 이로 인해 신호 처리 오버헤드가 감소하고, 등록 및 핸드오버 시간이 최대 29% 감소하며, 부하 인식 핸드오버 결정을 통한 중앙집중식 이동성 관리로 시스템 스루풋이 향상된다.

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.

연구 동기 및 목표

• 증가하는 데이터 수요와 다양한 장치 요구사항으로 인해 증가하는 5G 네트워크의 복잡성과 신호 처리 오버헤드를 해결하기 위해.
• 핵심 네트워크에 RRC 및 RRM 기능을 중앙집중화하여 5G의 제어 평면 신호 처리와 지연을 줄이기 위해.
• 이동성 관리 결정을 위한 네트워크 전역의 시스템 시각화를 통한 중앙집중식, 종합적인 네트워크 관리로 시스템 성능 향상시키기 위해.
• ns-3 시뮬레이션과 KPI 분석을 통해 SDN 원칙이 5G RAN에 적용 가능한지 실증하기 위해.
• 제안된 아키텍처를 3GPP에서 정의한 5G 아키텍처와 비교하여 지연과 스루풋 향상 정도를 정량화하기 위해.

제안 방법

• gNB에서 RRC 프로토콜 계층과 무선 자원 관리(RRM) 기능을 핵심 네트워크로 이관하여 gNB를 순수한 데이터 평면 노드로 전환한다.
• RRC를 gNB에서 제거함으로써 NG-AP 신호 처리 인터페이스를 제거하여 처리 및 인코딩/디코딩 오버헤드를 감소시킨다.
• 핵심 네트워크에 전역적인 네트워크 상태 시각화(부하 및 신호 세기 포함)를 제공하는 중앙집중식 제어 기능(eAMF)을 구현한다.
• RSRP와 eNB 부하 정보를 조합하여 최적의 핸드오버 결정을 내리는 중앙집중식 알고리즘을 사용하여 이동성 관리한다.
• 실제 경로 손실 모델과 사용자 이동성을 고려한 현실적인 파rameter를 사용하여, 제안된 아키텍처와 3GPP 아키텍처를 모두 ns-3 LENA 모듈을 통해 시뮬레이션한다.
• 등록 시간, 핸드오버 시간, 시스템 스루풋과 같은 주요 성능 지표를 다양한 부하 및 이동성 조건 하에서 측정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 5G 핵심 네트워크에 RRC 및 RRM 기능을 중앙집중화하면 신호 처리 오버헤드와 제어 평면 지연에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 다이나믹 네트워크에서 분산 알고리즘 대비 중앙집중식 이동성 관리가 시스템 스루풋 향상에 얼마나 기여하는가?
• RQ3 RRC 기능을 gNB에서 핵심 네트워크로 이전함으로써 등록 및 핸드오버 시간은 얼마나 감소하는가?
• RQ4 제안된 아키텍처는 3GPP에서 정의한 5G 아키텍처와 비교해 신호 처리 비용과 처리 효율성 측면에서 어떤가?
• RQ5 고도의 이동성과 부하 변동이 발생하는 환경에서 중앙집중식 SDN 기반 제어가 네트워크 성능 향상에 기여할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 아키텍처에서는 3GPP 5G 아키텍처 대비 12%에서 28%까지 등록 시간이 감소하여 74–84 ms에서 60 ms로 단축된다.
• RRC 신호 처리를 제거하고 핵심 네트워크에서 더 빠른 결정을 내림으로써 핸드오버 시간이 29.29% 감소하여 78.5 ms에서 55.5 ms로 줄어든다.
• 처리 및 인코딩/디코딩 오버헤드 감소로 인해 시뮬레이션에서 애트치 시간이 10% 감소하여 3.23 ms에서 2.94 ms로 줄어든다.
• 중앙집중식 부하 인식 핸드오버 알고리즘을 사용할 경우 핸드오버 횟수가 증가할수록 시스템 스루풋이 단조롭게 향상되며, 기존의 분산 A3 기반 RSRP 알고리즘보다 뛰어난 성능을 보인다.
• 중앙집중식 아키텍처는 더 정확하고 조율된 결정을 가능하게 하여 핸드오버 실패와 같은 신호 처리 실패 사례를 줄인다.
• 공기 인터페이스 및 시뮬레이션 추상화 영향을 고려하더라도 성능 향상은 유사하게 유지되어 안정성이 높다.