Построение и анализ модели для оценки вероятностных характеристик облачной сети радио доступа

Мы рассматриваем в этой статье реализацию облачной сети радиодоступа (C-RAN) на централизованной многоядерной сети. Мы представляем модель параллельной обработки основанный на функциональной и виртуальной декомпозиции данных базовой полосы (BBU), чтобы сократить время их работы. Используя данные, полученные при запуске кода RAN с открытым исходным кодом (а именно, OAI), мы вводим модель массового обслуживания (мультисервис M[X]/M/C система) для оценки необходимой вычислительной мощности. Предложенная модель подтверждена путём моделирования при обработке сотен LTE-ячеек в многоядерной системе. Результаты дают ценные рекомендации по определению размеров и развёртывании систем Cloud-RAN.

Construction and analysis of the model for evaluating the probability characteristics of the cloud radio access network

We consider in this paper the implementation of a Cloud Radio Access Network (CRAN) on a centralized multicore system supporting the base band processing of several distributed antennas. We present a parallel processing model based on both functional and data decomposition of virtualized Base Band Unit (BBU) functions in order to reduce their runtime. We study two scheduling strategies of parallel runnable BBU jobs, where computing resources can be allocated either per User Equipments (UE) or else per Code Blocks (CB). By using data obtained when running an open source RAN code (namely, OAI), we introduce a batch queuing model (the M[X]/M/C multiservice system) to assess the needed processing capacity in a data center while meeting tight latency requirements in the downlink and up-link directions. The proposed model is validated by simulation when processing a hundred LTE-cells in a multicore system. Results provide valuable guidelines for sizing and deploying Cloud-RAN systems.