Forecasting traffic and balancing load for quality driven LTE networks

Miguel Aires Barros Monteiro

Key information

Authors:

Miguel Aires Barros Monteiro (Miguel Aires Barros Monteiro)

Supervisors:

António José Castelo Branco Rodrigues (António José Castelo Branco Rodrigues); Pedro Manuel de Almeida Carvalho Vieira

Published in

11/08/2016

Abstract

Com o atual aumento do tráfego nas redes de telecomunicações, e hoje mais importante que nunca gerir este tráfego de forma eficiente de maneira a usar os recursos existentes na rede inteligentemente. Este trabalho tem como objetivo apresentar formas de os operadores moveis otimizarem as suas redes no que diz respeito a gestão de carga na rede. Esta tese propõe duas metodologias complementares de gestão de tráfego, um algoritmo autónomo de balanceamento de carga e um conjunto de ferramentas e métodos para previsão de tráfego. O algoritmo de balanceamento de carga proposto funciona em malha fechada, em que cada célula mede a sua própria carga assim como a carga das suas vizinhas de forma ajustar os parâmetros de handover, para descarregar tráfego excessivo para outras células. Foram corridas várias simulações para validar este conceito. Este método provou ser capaz de reduzir o número médio de utilizadores descontentes na rede ate 4% dependendo da configuração da rede. As simulações foram corridas usando o Vienna LTE System Level Simulator [1] programado em MATLAB. Este simulador foi severamente modificado para os propósitos deste trabalho. As ferramentas e métodos de previsão descritos neste trabalho foram maioritariamente retirados da área de economia, contudo mostraram funcionar extremamente bem no contexto da previsão do tráfego numa rede movel, seja dado ou voz. Algumas das técnicas propostas mostraram ser capazes de prever o tráfego na rede com dois meses de antecedência com erro mediano referente a 86 células de apenas 14%. Ambas as metodologias mostraram potencial para reduzir o desperdício de recursos na rede e aumentar a poupança para o operador. With the current increase in network traffic in radio networks, it is now more important than ever to manage this traffic efficiently in order to utilise the available network resources intelligently. The goal of this thesis is to provide means for the operators to optimise their networks regarding the management of load across the network. This thesis proposes a two part approach to load management, an autonomous load balancing algorithm in conjunction with a traffic forecasting methodology. The proposed load balancing algorithm works in closed loop where each cell measures its load and its neighbors load in order to adjust its handover parameters to offload traffic to other cells. Several simulations were run in order to validate the concept, the utilisation of this method decreased the average number of unsatisfied users in a network up to 4%, depending on the network configuration. The simulations were run using the MATLAB Vienna LTE System Level Simulator [1], which was heavily modified for this work. The forecasting tools and methodologies discussed in this work were mostly taken from the field of economics and were shown to work extremely well when used to forecast network traffic, whether it be data or voice. Some of the proposed techniques were shown to predict network traffic two months in advance with a median error across 86 cells of just 14%. This approach shows the potential of reducing the amount of wasted network resources and increase savings for the operator.