Wireless RAN slicing for 5G physical layer with max-matching diversity channel allocation and hybrid multiple access

Abstract

Este trabalho considera o problema do compartilhamento de recursos de rádio entre enhanced mobile broadband (eMBB) e ultra-reliable and low latency communications (URLLC), dois serviços heterogêneos da tecnologia 5G. Com o objetivo de reduzir a probabilidade de erro do serviço eMBB, o uso do algoritmo de max-matching diversity (MMD) para realizar a alocação de canais foi proposto, considerando os métodos heterogêneos de múltiplo acesso ortogonal (H-OMA), não ortogonal (H-NOMA) e híbrido (HMA). Os resultados indicam que a aplicação de MMD é capaz de aumentar a taxa de dados dos usuários eMBB e a confiabilidade do serviço URLLC de forma simultânea para todos os métodos de múltiplo acesso adotados. Além disso, é mostrado que o método HMA apresenta resultados superiores a H-OMA e H-NOMA.

Abstract: This work considers the problem of radio resource sharing between enhanced mobile broadband (eMBB) and ultra-reliable and low latency communications (URLLC), two heterogeneous services of 5G technology. With the objective of decreasing the eMBB outage probability, the use of a max-matching diversity (MMD) algorithm to properly allocate the channels is proposed, considering heterogeneous orthogonal multiple access (H-OMA), heterogeneous non-orthogonal multiple access (H-NOMA) and hybrid multiple access (HMA) network slicing strategies. The results indicate that MMD can simultaneously improve the eMBB achievable rate and the URLLC reliability despite the network slicing strategy adopted. Besides that, it is shown that the HMA method outperforms H-OMA and H-NOMA.