[论文解读] 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 9

一句话总结

本文提出了一种针对5G网络中V2X通信的全面端到端（E2E）延迟模型，分析了无线、传输、核心网、回传、对等互联以及应用服务器（AS）各层的延迟贡献。研究发现，将V2X AS部署在网络边缘相比云部署可显著降低端到端延迟，凸显了以边缘为中心的网络架构以及精细化网络规划在满足严格V2X延迟要求方面的重要性。

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.

研究动机与目标

• 为解决5G网络中V2X服务（特别是V2N和V2N2V通信场景）缺乏全面端到端延迟建模的问题。
• 量化不同5G网络部署和配置（包括AS位置）对V2X应用端到端延迟的影响。
• 评估集中式与基于边缘的V2X应用服务器（AS）部署在满足严格V2X延迟要求方面的可行性。
• 识别最小化先进V2X服务端到端延迟的最优网络配置和部署策略。
• 对包括多运营商网络（multi-MNO）场景在内的所有网络层级的延迟贡献进行系统性分析。

提出的方法

• 作者开发了一种新颖的端到端延迟模型，将延迟贡献分解为六个关键网络层级：无线接入、传输、核心网、回传、对等互联点以及应用服务器（AS）。
• 该模型涵盖单运营商（single-MNO）和多运营商（multi-MNO）网络场景，考虑了运营商间信令和路由延迟。
• 使用排队论和传播延迟方程对延迟组件进行解析建模，参数基于真实5G部署假设得出。
• 通过改变车辆与AS之间的距离，评估从云到边缘的AS部署位置变化对延迟的影响。
• 对5G NR、E-UTRAN和IP传输层进行了详细参数化，采用缓冲区大小、传输速率和处理延迟等实际数值。
• 通过15种不同部署配置和8幅图表的广泛仿真与敏感性分析，对模型进行了验证。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不同部署场景下（包括单MNO和多MNO配置），5G网络中V2X通信的端到端延迟是多少？
• RQ2 V2X应用服务器（AS）的部署位置（从云到边缘）如何影响整体端到端延迟？
• RQ3 在V2X服务中，哪个网络层级对端到端延迟贡献最大？这些贡献如何随部署架构变化？
• RQ4 集中式云部署的AS能否满足先进V2X应用的严格延迟要求？
• RQ5 为实现V2X服务的100ms以下端到端延迟，需要哪些网络配置和规划策略？

主要发现

• 基于云的V2X AS部署无法满足先进V2X服务100ms的延迟要求，在许多场景中端到端延迟超过150ms。
• 基于边缘的AS部署相比云部署可将端到端延迟降低高达60%，在最优配置下可实现100ms以下的延迟。
• 传输和回传层对端到端延迟有显著贡献，尤其在多MNO场景中，运营商间切换和路由增加了延迟。
• 对等互联和核心网延迟对网络负载和路由效率高度敏感，负载均衡和QoS优先级机制对实现低延迟至关重要。
• 边缘部署需要更多分布式的AS实例，因此必须对网络和AS资源进行精细规划以维持性能。
• 本研究识别出，采用边缘AS与优化回传路由的混合部署方案，是实现V2X延迟目标的最可行解决方案。