Programa del congreso

Las redes móviles de quinta generación (5G) ofrecen grandes ventajas como altas velocidades de trasmisión, reducción del consumo energético o latencias ultra bajas. Sin embargo, proporcionar estas nuevas capacidades de manera simultánea es extremadamente complejo. Si a esto se le suma la creciente densidad de usuarios y que las peticiones de cada uno de ellos son diferentes y precisan de unos determinados requisitos, nos encontramos con una red que presenta un tráfico denso, cambiante y heterogéneo. Para permitir que la red atienda todas necesidades del tráfico se introduce el Network Slicing (NS). Esta técnica permite la definición de diferentes segmentos de red sobre una misma infraestructura física para ofrecer diferentes servicios de manera simultánea. Estos segmentos deberán ser gestionados de forma eficiente para lograr su adaptación a las demandas de los usuarios en todo momento. Para hacer esto posible es preciso encontrar soluciones que permitan la gestión de su ciclo de vida de forma automatizada. En el caso de la gestión de los fallos que se producen en los segmentos, automatizar los procesos involucrados permitirá la detección y resolución de estos con mayor rapidez, minimizando su impacto negativo en la experiencia de los usuarios. Para llevar a cabo esta tarea el conocimiento del estado de la red es fundamental.

En este artículo, esta información sobre la red se obtiene en base a unos Indicadores Clave de Rendimiento (KPIs) obtenidos de un simulador de red móvil que cuenta con las tecnologías LTE, 5G y NS. En esta red se ofrecen dos servicios de manera simultánea, navegación Web y el servicio File Tansfer Protocol (FTP), y por lo tanto, se definirán dos segmentos. Cada segmento tiene asignado un porcentaje de los recursos y un volumen de carga. A través de una serie de variaciones en el porcentaje de recursos asignados a cada segmento y la densidad de usuarios a atender se obtiene una serie de KPIs que proporcionan información relevante sobre el rendimiento de la red.

Para lograr una gestión de fallos más eficiente se propone la aplicación de dos algoritmos basados en técnicas de Machine Learning, concretamente clústering, sobre este conjunto de KPIs. Con estos dos algorimto, el primero basado en el modelo K-Means, y el segundo en el modelo Jerárquico Aglomerativo, se realiza la segmentación de los KPIs, formando cuatro agrupaciones que relevan comportamientos relacionados con la configuración de red.

En ambos modelos, los cuatro cústeres resultantes agrupan de forma conjunta los KPIs más similares, es decir, engloban medidas del rendimiento de la red pertenecientes a condiciones de recursos-demanda que generan un impacto similar sobre la red. Dado que se han obtenido cuatro agrupaciones, es posible determinar cuatro escenarios diferentes en los que las configuraciones de segmentos van desde adecuadas y que ofrecen a los usuarios experiencias satisfactorias en ambos segmentos, hasta configuraciones que provocan una degradación notable en la calidad de los servicios debido a una extrema subutilización de recursos en un segmento y sobrecarga en otro. Analizando estas agrupaciones, se identifican aquellas configuraciones de red que conducen a errores y fallos que afectan de forma negativa al rendimiento de los segmentos y de la red en su conjunto, ofreciéndose así un mal servicio a los usuarios. Puesto que la detección de estas configuraciones inadecuadas de segmentos se relaciona con los recursos asignados a los segmentos y la densidad de usuarios a los que deben atender, la aplicación de los algoritmos contribuye a la toma de decisiones sobre el funcionamiento de la red y a la mejora de su rendimiento mediante la detección de configuraciones de recursos subóptimas.

The evolution towards 6G will require changes in the way how networks have to be operated to face the stringent service demands while at the same time using efficiently the available resources. In this context, this paper presents the Optimisation-as-a-Service (OaaS) platform being designed by the OPTIMAIX project that makes use of the Network Digital Twin (NDT) concept to test network configurations in a controlled environment. After describing the OaaS platform architecture, the paper presents the optimisation algorithms considered by the project and summarizes the use cases developed in the prototyping activities.

In this study, we analyze and experimentally evaluate Bike-to-Bike (Bi2Bi) wireless communication within a university campus, taking into account the complete topographical and morphological features of campus settings through deterministic 3D Ray Launching hybrid simulations. The focus is on sustainable urban mobility, highlighting cycling as a sustainable transport option due to its adaptability, affordability, minimal carbon footprint, and the ability to enhance city traffic and mobility. With the advent of Vehicle-to-Vehicle (V2V) and Vehicle-To-Everything (V2X) networking, non-motorized vehicles like bicycles are anticipated to engage in these networks, despite receiving less attention. Finally, since communication and data exchange between bikes relies on the IEEE 802.15.4 standard, we assess the performance of ZigBee-based Bi2Bi communication in the presented campus scenario.

The massive development of unmanned aerial vehicles (UAVs) has changed the landscape of cellular networks. Their great flexibility and speed of deployment make them a perfect tool to solve many of the congestion problems in mobile telecommunications networks. In this paper, two airborne base station (ABS) positioning algorithms are proposed. One of

them is based on placing the ABS where there are more users. The other one is based on maximizing the overlapping area with neighboring cells. For this purpose, different strategies are proposed, combining the proposed positioning algorithms with a load balancing algorithm (MLB) by modifying the inter-cell handover margins (HOM). A dynamic system-level 5G simulator is used for validation. The results show that the overlap-based positioning algorithm with the heuristic load balancing algorithm is the best solution to increase the degree of SLA compliance.

La transición a la Open RAN (O-RAN) y las redes virtualizadas (vRAN) supone un cambio transformador en la industria de las telecomunicaciones, permitiendo la gestión del tráfico de red y la prestación de servicios complejos de forma más rentable que con los métodos tradicionales. El despliegue de vRAN en servidores COTS (Commercial Off-The-Shelf) representa un cambio con respecto al hardware especializado de las redes convencionales, en las que los recursos están meticulosamente alineados con funciones operativas específicas.

En este nuevo marco, se observa un cambio significativo en las tareas informáticas realizadas por las estaciones base virtuales (vBS). El sistema operativo (SO) asume un papel central, asignando dinámicamente hilos para funciones esenciales de la red como la modulación y codificación adaptativas (AMC) o la estimación de canal por parte de la capa física. Estas operaciones, cruciales para la adaptabilidad y el rendimiento de la red, pasan de depender de recursos estáticos a beneficiarse de la agilidad del sistema para responder a las fluctuaciones de la red mediante la distribución estratégica de tareas.

Este trabajo cuestiona la suposición de que un aumento de núcleos e hilos de procesador se correlaciona directamente con una mejora de la red. En su lugar, se subraya la importancia de métodos sofisticados de asignación de recursos. Estos métodos deben navegar por las complejidades de la arquitectura del sistema, la mediación del SO y las fluctuantes demandas de la red. Los resultados ponen de relieve la necesidad de una gestión estratégica de recursos en vRAN para no sólo optimizar el rendimiento, sino también explotar la virtualización para mejorar la eficiencia operativa y de costes. Equilibrio necesario para aprovechar al máximo las capacidades de vRAN y mejorar la escalabilidad económica y técnica de la infraestructura de telecomunicaciones.

Hoy en día, las redes de televisión digital terrestre en España operan sobre el estándar DVB-T, estando planeada su migración hacia la segunda generación de este estándar en los próximos años. Por otro lado, aunque 5G Broadcast presenta una peor eficiencia espectral tanto en condiciones de recepción fija como móvil, se trata de una solución prometedora para implementar sistemas de broadcast audiovisual. Esto queda perfectamente justificado debido a las ventajas que exhibe frente a DVB-T2, como, por ejemplo, que el receptor se integraría en dispositivos móviles, recepción del mismo contenido audiovisual de una manera más eficiente para una gran cantidad de usuarios, posibilidad de realizar actualizaciones de software, entre otras. Este artículo presenta simulaciones de cobertura radioeléctrica e interferencia que permiten obtener datos de referencia sobre el rendimiento, la capacidad y la robustez de los estándares de transmisión DVB-T, DVB-T2 y 5G Broadcast en un entorno de red real, como es de la red de televisión digital terrestre de la Generalitat Valenciana

Los sistemas distribuidos masivos de entrada múltiple y salida múltiple (D-mMIMO) han despertado un gran interés como tecnología habilitadora de los sistemas de quinta generación móvil (5G), representando una alternativa a los sistemas concentrados (C-mMIMO). En este trabajo, se ha optimizado la topología inicial del mallado de antenas propuesto para un sistema D-mMIMO, considerando un escenario de interior de gran tamaño y realizando el estudio en la banda de frecuencias n258 (26 GHz), tomando como referencia y objetivo los resultados del canal C-mMIMO obtenidos mediante un método de trazado de rayos. La optimización se lleva a cabo utilizando un algoritmo metaheurístico de diente de león, debidamente sintonizado y adaptado a la naturaleza binaria del problema; e incluyendo como métricas en la función de coste a minimizar, parámetros como la eficiencia espectral total, la igualdad entre la eficiencia espectral de los potenciales usuarios, junto con el número de antenas receptoras requeridas en el sistema D-mMIMO. Los resultados obtenidos y presentados demuestran la utilidad del enfoque, mostrando que el sistema D-mMIMO optimizado resultante se ajusta con precisión a las prestaciones del C-mMIMO, pero con menos antenas receptoras.