Context-Aware optimization in heterogeneous networks: handover and caching strategies

The pervasive and progressive distribution of the 4G network is associated with the rapid increase of new generation smartphones and LTE devices that are expected to guarantee a higher and higher performance and to provide an excellent quality of service to the users. After two months from the introduction of tablets to the market, 50 million mobile users were connected to the Internet through tablets, while it took four years to reach the same results with personal computers. Besides, users are more and more resource demanding and seek seamless connectivity everywhere. The need to face the consequent huge amount of data traffic produced and of resources required is posing a vast range of challenges that call for both an improved network infrastructure and new paradigms for resource management and optimization. The new frontier of next generation mobile systems relies on the concept of heterogeneous networks. These highly sophisticated systems accommodate multiple tiers of access nodes, representing thus a real break from the traditional network with a macrocell only topology. As a result, innovative flexible ways for resource management need to be invented, since the previous schemes are unsuitable or partially inadequate. This dissertation makes a step forward in that direction and proposes the novel exploitation of the so called context information, i.e., system parameters and other metrics related to the specific problem considered, to develop efficient resource optimization algorithms. The issue of efficient context-aware resource management is considered in two scenarios, namely handover and caching optimization. In the former, the addressed challenge is the choice of two key parameters that regulate the offloading of traffic from the macro to the small cells, namely the time-to-trigger and the hysteresis margin. In the latter, instead, the goal is the optimal allocation of content in the caches of the base stations and of the users. Several parameters are considered as context in both cases, in particular the ones related to the conditions of the transmission channel, of the macro and small cells, and of the users, leading to extremely involved objective functions. In the two considered scenarios, a rigorous mathematical model that describes the system is presented and the consequent optimization framework is derived, leading to the minimization of the overall system cost or to the maximization of the users satisfaction. In particular, concerning the optimization of the handover procedure, a general framework that analytically describes the process is presented, together with the characterization of the performance of a mobile user crossing a heterogeneous network, as a function of the users' mobility, of the power profile of the neighboring cells, of the handover parameters and of the traffic load of the different cells. Unlike many solutions in the literature that show only heuristic optimization methods, a rigorous Markov-based framework is used to model the handover process for the mobile user, and an optimal context-dependent algorithm is proposed. The mathematical model is validated by means of simulations, comparing the performance of the presented strategy with conventional handover optimization techniques in different scenarios. Finally, a general scheme to compute the performance upper bound of any handover algorithm proposed in the literature is investigated. The proposed solution is useful not only to determine the margin of improvement of existing handover schemes, but also to provide a comparative performance analysis among them. Regarding the caching optimization framework, a novel system model is investigated, that comprises storage capability both at the small cells and at the mobile users. The requested content can be provided through a device-to-device communication from another peer node, or through a cellular downlink channel from the macro or the small cells. Users are hence encouraged to share their cached content, but they can establish a standard connection to the cell if the peer search fails. Within the considered heterogeneous scenario, the average system cost is derived in closed form, as a function of the user mobility pattern and of the content interest profile process. The derived optimization framework is implemented and significant performance gains are shown through simulation as compared to static caching policies. The proposed approach is original since an exhaustive analysis of strategies that exploit the opportunity of caching at the small cells and at the end devices was still missing. Moreover, in most other works users were often assumed to be static and to have the same interests, i.e., they are likely to request the same set of popular files, whereas in practice different groups of users may have different preferences, which is explicitly accounted for in our model.

La progressiva e pervasiva diffusione della nuova rete 4G si associa al sempre più diffuso utilizzo degli smartphone e tablet di nuova generazione e dei dispositivi LTE, in grado di garantire sempre maggiori prestazioni e di fornire servizi di altissima qualità agli utenti. Sono bastati solo ottanta giorni ai tablet per raggiungere i cinquanta milioni di utenti nel mondo. Ottanta giorni contro i quattro anni impiegati dai personal computer per arrivare al medesimo risultato. Inoltre, gli utenti sono sempre più esigenti e richiedono connettività senza interruzioni e ovunque. Per far fronte alla grandissima quantità di traffico dati prodotto e al conseguente aumento di risorse richieste è ovviamente necessario affrontare un'ampia gamma di sfide tecnologiche. Queste riguardano sia il miglioramento dell'infrastruttura di rete sia la progettazione di nuovi paradigmi per la gestione e l'ottimizzazione di risorse. La nuova frontiera dei sistemi radio mobili di prossima generazione si basa sul concetto di reti eterogenee. Quest'ultime sono sistemi altamente sofisticati in grado di ospitare diverse tipologie di nodi d'accesso, dalle macro celle alle celle di dimensioni inferiori con le quali gli operatori possono alleggerire il carico della macro cella, aumentando capacità e copertura. Per questo motivo la proliferazione delle celle secondarie, come pico e femto celle, decreta una vera e propria rottura dalla struttura di rete tradizionale, costituita da una topologia più semplice con sole macro celle. Nasce quindi il bisogno di inventare soluzioni originali e flessibili per la gestione delle risorse, soprattutto perchè gli schemi utilizzati in precedenza non sono più adeguati. Questa tesi si propone di fare un passo avanti in tale direzione e suggerisce uno studio basato sull'utilizzo innovativo delle cosiddette informazioni di contesto per sviluppare algoritmi efficienti di ottimizzazione delle risorse. Rientrano nelle informazioni di contesto qualsiasi parametro di sistema e metrica legata allo specifico problema considerato. Lo studio della gestione di risorse basato sulla conoscenza di informazioni di contesto è stato considerato in due diversi scenari, ovvero nell'ottimizzazione di tecniche di handover e nella progettazione di strategie di caching. Nel primo approccio, l'obiettivo è la scelta del valore ottimo di due parametri chiave, ovvero il tempo di trigger e il margine di isteresi, che regolano il trasferimento di traffico dalla macrocella a celle più piccole e viceversa. L'obiettivo nel secondo approccio, invece, è l'allocazione ottima dei contenuti nelle cache delle stazioni base e degli utenti. In entrambi gli scenari considerati, viene presentato un modello matematico rigoroso che descrive il sistema e successivamente viene studiata l'ottimizzazione della funzione obiettivo scelta. Inoltre, si considerano diversi parametri come informazione di contesto, ad esempio relativi alle condizioni della macro cella, delle celle secondarie e degli utenti, e al profilo di trasmissione del canale. In particolare, per quanto riguarda l'ottimizzazione del processo di handover, viene presentato un modello analitico generale che caratterizza le prestazioni di un utente mobile che attraversa una rete eterogenea, in funzione della sua mobilità, del profilo di potenza ricevuta dalle celle vicine, del carico di traffico delle diverse celle, del tempo di trigger e del margine di isteresi. A differenza di molte soluzioni presenti in letteratura che mostrano solamente metodi euristici di ottimizzazione, in questa tesi viene sviluppata un'analisi Markoviana rigorosa per modellare il processo di handover considerando i possibili stati di un utente mobile lungo la sua traiettoria. Viene proposto poi un algoritmo ottimo basato sulle informazioni di contesto. Il modello matematico è validato tramite simulazioni in diversi scenari di trasmissione per confrontare le prestazioni della strategia presentata con le tecniche di handover convenzionali. Infine, viene investigato uno schema totalmente generale per calcolare le prestazioni massime di qualsiasi algoritmo di handover proposto in letteratura. La soluzione presentata è utile non solo per determinare il margine di miglioramento degli schemi esistenti di handover, ma anche perchè fornisce un'analisi comparativa tra le prestazioni ottenute dai vari algoritmi. Per quanto riguarda l'ottimizzazione delle strategie di caching, viene studiato un modello di sistema estremamente innovativo perchè prevede la capacità di memorizzazione dei contenuti, ovvero il caching, sia nelle stazioni base delle celle sia negli utenti mobili. Di conseguenza, quando un qualsiasi utente richiede un contenuto, quest'ultimo può essere recuperato in diversi modi, attraverso una comunicazione device-to-device instaurata con un altro utente, oppure attraverso il canale cellulare in downlink da una cella. Gli utenti sono perciò incoraggiati a condividere tra di loro i contenuti delle loro cache, ma possono anche stabilire una connessione tradizionale con la cella vicina se la ricerca del contenuto tra nodi paritari dovesse fallire. All'interno della rete eterogenea considerata, viene calcolato in forma chiusa il costo medio di sistema in funzione del costo associato alle singole operazioni di recupero del contenuto, del profilo di mobilità degli utenti e della distribuzione dell'interesse per i diversi contenuti. Viene implementata la minimizzazione del costo di sistema e tramite simulazione viene rilevato un significativo guadagno rispetto alle politiche di caching statiche, ovvero non dipendenti dal contesto. Nella maggior parte dei lavori proposti in letteratura si assume che gli utenti siano statici, ovvero privi di mobilità e quindi connessi alla medesima stazione base, e dotati dello stesso interesse per i contenuti, e quindi con la stessa probabilità di richiedere lo stesso insieme di contenuti. In questa tesi invece le assunzioni sono più realistiche, poichè si prevede che ciascun utente abbia la propria preferenza per un sottoinsieme di file.