In this paper, we design a new smart software-defined radio access network architecture which is flexible and traffic and density aware for the fifth generation (5G) of cellular wireless networks and beyond. The proposed architecture, based on network parameters such as density of users and system traffic, performs five important tasks namely, dynamic radio resource management (RRM), dynamic BS type selection, dynamic functionality splitting, dynamic transmission technology selection, and dynamic framing. In this regard, we first elaborate the structure of the proposed smart soft-RAN model and explain the details of the proposed architecture and RRM algorithms. Next, as a case study, based on the proposed architecture, we design a novel coordinated multi point beamforming technique to enhance the throughput of a virtualized software defined-based 5G network utilizing the combination of power domain non-orthogonal multiple access and multiple-input single-output downlink communication. In doing so, we formulate an optimization problem with the aim of maximizing the total throughput subject to minimum required data rate of each user and maximum transmit power constraint of each mobile virtual network operator and each BS, and find jointly the non-orthogonal set, beamforming, and subcarrier allocation. To solve the proposed optimization problem, based on the network density, we design two centralized and semi-centralized algorithms. Specifically, for the ultra-dense scenario, we use the centralized algorithm while the semi-centralized one is used for the high and moderate density scenarios. Numerical results illustrate the performance and signaling overhead of the proposed algorithms, e.g., taking computational limitations into account the number of supported users is increased by more than 60%.


翻译:在本文中,我们设计了一个新的智能软件定义的无线电访问网络结构,该结构灵活,对蜂窝无线网络第五代(5G)及以后各代(5G)具有交通量和密度意识。基于用户密度和系统流量等网络参数的拟议架构,执行五项重要任务,即动态无线电资源管理(RRM)、动态BS类型选择、动态功能分裂、动态传输技术选择和动态框架。在这方面,我们首先详细设计拟议的智能软RAN模型的结构,并解释拟议中度架构和RRM算法的细节。接下来,作为案例研究,我们设计了一个新型协调的多点计算模型,根据网络用户密度的密度和密度等网络参数,设计了一个虚拟化的虚拟化的多点计算模型, 使用一个基于不垂直多位数的多功能和多输入的单向下连接通信。我们设计了一个优化的问题,通过每个移动虚拟网络操作员和每个BS的最小传输能力约束度和最大传输量。我们共同发现一个基于不垂直的存储中位服务器的快速计算结果,使用一个基于我们中央设计、高层次的系统配置的系统配置的系统,我们设计,我们设计的快速配置的快速配置,是设计的快速配置的快速配置。

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