Abstract

Next 5G networks will support different kind of services covering a large number of use cases with very distinct quality of service (QoS) requirements. In particular, in enhanced mobile BroadBand usage scenarios, guaranteed bit rate (GBR) services with minimum GBR requirements and non-GBR services are provided. In the 5G radio access network, the data flows for these services are mapped into GBR data radio bearers (GBR DRBs) and non-GBR DRBs, respectively. This paper presents a new radio (NR) resource scheduling scheme designed to jointly manage this heterogeneous traffic in downlink OFDMA-based 5G NR. More specifically, our approach provides for a QoS aware joint scheduling framework, called enhanced joint scheduling (eJS) scheme, which aims at guaranteeing the minimum data rate requirements of accommodated data radio bearers. In this framework any chosen scheduling strategy can be implemented. In particular, we propose two different channel aware scheduling strategies, at the aim of being able to choose a different trade-off between the goals of maximizing the system throughput and reaching the fairness among DRBs. Moreover, the eJS scheme is designed to work well in realistic scenarios where non-ideal connection admission controls are adopted. We benchmark our eJS scheme against other existing scheduling schemes via a several number of simulations, under different traffic and channel conditions. The comparative analysis shows that our joint control scheme outperforms the reference schemes in terms of throughput and fairness, while satisfying a larger number of GBR DRBs.

中文翻译：

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5G RAN中针对GBR和非GBR服务的增强型联合调度方案

摘要

下一代5G网络将支持不同类型的服务，涵盖具有非常不同的服务质量（QoS）要求的大量用例。特别是在增强型移动宽带使用场景中，提供了具有最低GBR要求的保证比特率（GBR）服务和非GBR服务。在5G无线电接入网络中，这些服务的数据流分别映射到GBR数据无线电承载（GBR DRB）和非GBR DRB。本文提出了一种新的无线电（NR）资源调度方案，该方案旨在共同管理基于下行链路OFDMA的5G NR中的这种异构流量。更具体地说，我们的方法提供了一种称为QoS的联合调度框架，称为增强联合调度（eJS）方案，其目的是保证容纳的数据无线电承载的最低数据速率要求。在此框架中，可以执行任何选择的调度策略。特别是，我们提出了两种不同的信道感知调度策略，目的是能够在最大化系统吞吐量和达到DRB之间的公平性的目标之间选择不同的权衡。此外，eJS方案旨在在采用非理想连接允许控件的现实情况下很好地工作。通过在不同的流量和信道条件下进行的多次仿真，我们将eJS方案与其他现有的调度方案进行了基准比较。对比分析表明，我们的联合控制方案在吞吐量和公平性方面均优于参考方案，同时满足大量GBR DRB。我们提出了两种不同的信道感知调度策略，目的是能够在最大化系统吞吐量和达到DRB之间的公平性的目标之间选择不同的权衡。此外，eJS方案旨在在采用非理想连接允许控件的现实情况下很好地工作。通过在不同的流量和信道条件下进行的多次仿真，我们将eJS方案与其他现有的调度方案进行了基准比较。对比分析表明，我们的联合控制方案在吞吐量和公平性方面均优于参考方案，同时满足大量GBR DRB。我们提出了两种不同的信道感知调度策略，目的是能够在最大化系统吞吐量和达到DRB之间的公平性的目标之间选择不同的权衡。此外，eJS方案旨在在采用非理想连接允许控件的现实情况下很好地工作。通过在不同的流量和信道条件下进行的多次仿真，我们将eJS方案与其他现有的调度方案进行了基准比较。对比分析表明，我们的联合控制方案在吞吐量和公平性方面均优于参考方案，同时满足大量GBR DRB。eJS方案旨在在采用非理想连接允许控件的现实情况下很好地工作。通过在不同的流量和信道条件下进行的多次仿真，我们将eJS方案与其他现有的调度方案进行了基准比较。对比分析表明，我们的联合控制方案在吞吐量和公平性方面均优于参考方案，同时满足大量GBR DRB。eJS方案旨在在采用非理想连接允许控件的现实情况下很好地工作。通过在不同的流量和信道条件下进行的多次仿真，我们将eJS方案与其他现有的调度方案进行了基准比较。对比分析表明，我们的联合控制方案在吞吐量和公平性方面均优于参考方案，同时满足大量GBR DRB。