The roll-out of the fifth-generation (5G) wireless networks alongside existing generations and characterized by a dense deployment of base stations (BSs) to serve an ever-increasing number of users and services leads to a drastic increase in the overall network energy consumption (EC). It can lead to an unprecedented rise in operational expenditure (OPEX) for the network operators and an increased global carbon footprint. The present-day networks are dimensioned according to the peak traffic demands, and hence are under-utilized due to the daily traffic variations. Therefore, to save energy, BSs can be put into sleep with different levels following the daily load variations. Selection of the right sleep level at the right instant is important to adapt the availability of the resources to the traffic load to maximize the energy savings without degrading the performance of the network. Previous studies focused on the selection of sleep modes (SMs) to maximize energy saving or the sleep duration given configuration and network resources. However, adaptive BS configuration together with SMs have not been investigated. In this thesis, the goal is to consider the design of the wireless network resources to cover an area with a given traffic demand in combination with sleep mode management. To achieve this, a novel EC model is proposed to capture the activity time of a 5G BS in a multi-cell environment. The activity factor of a BS is defined as the fraction of time the BS is transmitting over a fixed period and is dependent on the amount of BS resources. The new model captures the variation in power consumption by configuring three BS resources: 1) the active array size, 2) the bandwidth, and 3) the spatial multiplexing factor. We then implement a Q-learning algorithm to adapt these resources following the traffic demand and also the selection of sleep levels. Our results show that the difference in the average daily EC of BSs considered can be as high as 60% depending on the deployment area. Furthermore, the EC of a BS can be reduced by 57% during the low traffic hours by having deeper sleep levels as compared to the baseline scenario with no sleep modes. Implementing the resource adaptation algorithm further reduces the average EC of the BS by up to 20% as compared to the case without resource adaptation. However, the EE gain obtained by the algorithm depends on its convergence, which varies with the distribution of the users in the cell, the peak traffic demand, and the BS resources available. Our results show that by combining resource adaptation with deep sleep levels, one can obtain significant energy savings under variable traffic load. However, to ensure the reliability of the results obtained, we emphasize the need to guarantee the convergence of the algorithm before its use for resource adaptation. / Under de senaste åren har intresset för energieffektivitet (EE) av mobila kommunikationssystem ökat på grund av den ökande energiförbrukningen (EF). Med femte generationens mobilsystem, vilket kännetecknas av mer komplexa och kraftfulla basstationer (BS) för att betjäna ett ständigt ökande antal användare och tjänster, riskerar nätverkets totala EF att öka ytterligare. Detta kan leda till en markant ökning av operativa utgifter (OPEX) för nätoperatörerna och ett ökat globalt koldioxidavtryck. Många studier har visat att dagens nätverk ofta är överdimensionerade och att radioresurserna är underutnyttjade på grund av variationerna i det dagliga trafikbehovet. Genom att anpassa BS radioresurser efter trafikbehovet kan man säkerställa att man uppfyller användarkraven samtidigt som man minskar den totala EF. I denna studie föreslås en aktivitetsbaserad metod för att utvärdera EF för en BS. Aktivitetsfaktorn för en BS definieras som den bråkdel av tiden som BS är aktiv (sänder data) under en fast period och är beroende av mängden radioresurser. För att kvantifiera EF för en BS föreslås en ny modell som beräknar in effekt till BS som funktion av utstrålad effekt från BS. Den nya modellen fångar variationen i energiförbrukning med tre huvudsakliga radioresurser som är: 1) antal sändarantenner 2) bandbredd och 3) den spatiella multiplexingfaktorn (antal användare som schemaläggs samtidigt). Därefter implementeras en Q- inlärningsalgoritm för att anpassa dessa resurser efter det upplevda trafikbehovet och vilolägen som BS kan växla till när den är inaktiv. Ett viloläge innebär att viss hårdvara i BS stängs av. Resultatet visar att man genom att identifiera rätt typ av BS utifrån lokala trafikförhållanden kan få energibesparingar så höga som 60%. Vidare kan EF för en BS reduceras med 57% under den tid av dygnet då trafiken är som lägst genom att ha djupare vilolägen jämfört med basscenariot utan vilolägen. Genom att implementera Q-inlärningsalgoritmen som anpassar tillgängliga radioresurser till trafikbehovet minskar den genomsnittliga EF för BS ytterligare med upp till 20%. Vinsten i EE som erhålls av algoritmen beror dock till stor del på dess konvergens, som varierar med fördelningen av användarna i cellen, topptrafikbehovet och BS tillgängliga radioresurser. Resultatet visar att genom att kombinera resursanpassning med vilolägen kan man få betydande energibesparingar under varierande trafikbelastning. För att säkerställa tillförlitligheten av de erhållna resultaten betonas emellertid behovet av att garantera konvergensen av algoritmen innan den används för resursanpassning.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-289433 |
| Date | January 2020 |
| Creators | Peesapati, Saivenkata Krishna Gowtam |
| Publisher | KTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS) |
| Source Sets | DiVA Archive at Upsalla University |
| Language | English |
| Detected Language | Swedish |
| Type | Student thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text |
| Format | application/pdf |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | TRITA-EECS-EX ; 2020:890 |
Page generated in 0.0027 seconds