L’Ecole doctorale : Ecole Doctorale de l’Institut Polytechnique de Paris et le Laboratoire de recherche SAMOVAR – Services répartis, Architectures, MOdélisation, Validation, Administration des Réseauxprésentent

l’AVIS DE SOUTENANCE de Madame Nathalie NADDEH

Autorisée à présenter ses travaux en vue de l’obtention du Doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris, préparé à Télécom SudParis en :

Réseaux, Informations et Communications

« Impact du slicing sur la gestion des ressources radio en 5G pour les URLLC véhiculaires et eMBB »

le mardi 13 décembre 2022 à 14h00

Amphi Estaunié
Institut Mines-Telecom 19 place Marguerite Perey 91120 Palaiseau France

Membres du jury :

M. Tijani CHAHED, Professeur, Télécom SudParis, FRANCE – Directeur de thèse
Mme Sana BEN JEMAA, Ingénieure de recherche, Orange Labs, FRANCE – Co-encadrante de thèse
Mme Kinda KHAWAM, Maîtresse de conférences, Université de Versailles St-Quentin en Yvelines, FRANCE – Rapporteure
Mme Thi-Mai-Trang NGUYEN, Professeure des universités, Université Sorbonne Paris Nord, FRANCE – Rapporteure
M. Loutfi NUAYMI, Professeur, IMT Atlantique, FRANCE – Examinateur
M. Walid BEN-AMEUR, Professeur, Telecom SudParis, FRANCE – Examinateur

Résumé :

La 5G-NR (Fifth Generation-New Radio) a introduit le concept de slicing pour cibler différents types de services. Nous considérons dans cette thèse le trafic véhiculaire, les véhicules envoyant deux types de flux : eMBB ( enhanced Mobile BroadBand ) et URLLC ( Ultra-Reliable and Low Latency Communications ). Ces flux sont acheminés en deux slices différents, la première cherchant à garantir et/ou maximiser le débit, tandis que la seconde doit répondre à de fortes contraintes de QoS( Quality of Service ) en termes de délai, de l’ordre de 1ms, et de fiabilité, sur de l’ordre de 99.999%. Ces slices avec des profils de trafic et des exigences de QoS hétérogènes doivent partager la même infrastructure physique. Cette thèse vise à proposer de nouveaux schémas d’allocation de ressources pour satisfaire les exigences strictes de qualité de service de l’URLLC sans impacter trop le trafic eMBB. L’un des principaux défis est le moment où les ressources initialement réservées à l’eMBB doivent être allouées à l’arrivée de nouveaux flux URLLC. En raison de l’utilisation de différentes numérologies, ces ressources doivent être reconfigurées, ce qui ajoute un délai supplémentaire de l’ordre de 80 ms, ce qui dépasse le budget de délai URLLC. Pour répondre à ce problème de délai, nous proposons des schémas proactifs de réservation de ressources pour URLLC qui anticipent l’arrivée des véhicules dans une cellule et (re-)configurent la tranche avant leur arrivée effective dans la cellule. Ces approches permettent de répondre aux exigences de délai et de débit du trafic URLLC et eMBB des véhicules, respectivement. Nous introduisons en outre un modèle de dimensionnement inter-slice qui prend en compte les conditions radio et les trajectoires de l’utilisateur dans le réseau, ce qui permet de prendre en compte les MCS ( Modulation and Coding Scheme ) des utilisateurs. Ce faisant, nous obtenons une meilleure allocation des ressources grâce à une optimisation plus fine. Nos résultats montrent que nous sommes en mesure de satisfaire les exigences de trafic avec une meilleure utilisation des ressources. Finalement, nous étudions un modèle de dimensionnement alternatif basé sur des bornes de grande déviation. Nous analysons la queue du système correspondant à la région de perte URLLC. Nous considérons deux approches : avec et sans mise en file d’attente de paquets. Nous observons que les grandes limites d’écart entraînent une surréservation légèrement supérieure à l’approche susmentionnée lorsqu’elle est appliquée à l’URLLC, avec l’avantage du calcul instantané des ressources nécessaires.

Abstract : « Impact of slicing on radio resource management in 5G for vehicular URLLC and eMBB »

The Fifth Generation-New Radio (5G-NR) introduced the concept of slicing to target different types of services. We consider in this thesis vehicular traffic, with vehicles sending two types of flows: enhanced Mobile BroadBand (eMBB) and Ultra-Reliable and Low Latency Communications (URLLC). These flows are transported in two different slices, the former trying to guarantee and/or maximize the throughput, while the latter has to meet stringent Quality of Service (QoS) constraints in terms of delay, on the order of 1ms, and reliability, on the order of 99,999%. These slices with heterogeneous traffic profiles and QoS requirements must share the same physical infrastructure. This thesis aims to propose new resource allocation schemes to satisfy URLLC stringent QoS requirements without impacting too much eMBB traffic. One main challenge is when resources initially reserved for eMBB must be allocated to the arrival of new URLLC flow. Due to using different numerologies, these resources need to be reconfigured, adding extra delay on the order of 80ms, which exceeds the URLLC delay budget. To respond to this delay problem, we propose proactive resource reservation schemes for URLLC which anticipates the vehicles’ arrival in a cell and (re-)configures the slice before their effective arrival in the cell. These approaches enable to meet the delay and throughput requirements of vehicular URLLC and eMBB traffic, respectively. We additionally introduce an inter-slice dimensioning model that considers user’s radio conditions and trajectories in the network, which enables taking into consideration users Modulation and Coding Schemes (MCS). By doing so, we achieve a better resource allocation through finer optimization. Our results show that we are able to satisfy traffic requirements with a better resource utilization. Eventually, we investigate an alternative dimensioning model based on large deviation bounds. We analyze the tail of the system corresponding to the URLLC outage region. We consider two approaches: with and without packet queuing. We observe that large deviation bounds result in slightly more over-reservation than the aforementioned approach when applied to URLLC, with the advantage of instantaneous computation of the needed resources.