Resource Allocation for V2X Communication in Cellular Network

Abstract

차량 통신은 5 세대 Cellular Network에 포함되어 최근 엄청난 관심을 받고있다. 차량 대 모든 LTE V2X 통신은 다양한 연구 분야에서 무한한 가능성을 만들었다. 어떤 외부 인프라를 사용하지않고 두 장비간 통신 할 수 있게 해주는 LTE Device-to-Device (D2D) 통신의 기반은 LTE V2X는 Cellular User Equipment (CUE)를 이용하여 두 대의 차량 또는 차량과 도로변 보행자 간의 통신을 위해 D2D 통신을 사용합니다.

현재 LTE V2X 는 4 가지 주요 시나리오로 구성되어 있습니다; 차량 간 인프라(V2I), 차량 간 차량(V2V),차량 간 보행자(V2P) 및 차량 간 네트워크(V2N). V2I 시나리오는 차량이 직접 인프라와 참여 할 수 있다. 이 링크는 일반적으로 다양한 어플리케이션을 위한 높은 용량을 필요로 합니다. V2V 와 V2P 는 안전 관련 정보를 위해 두 사용자 장비(UE)간의 정보 교환을 위한 D2D 통신을 이용합니다. 이러한 링크는 적은 지연 시간으로 매우 안정적이여야 합니다. V2N 시나리오를 통해 차량은 클라우드에 데이터를 저장하거나 클라우드에서 데이터에 접근 할 수 있다.

전통적으로 차량 통신 네트워크는 VANET (Vehicular Ad Hoc Network)이라고 하며 차량 통신의 안전 및 비 안전 애플리케이션에 5.9GHz 스펙트럼 대역을 활용한DSRC (Dedicated Short-Range Communication) 기술을 사용합니다. DSRC는 차량 통신을 위한 IEEE 1609 표준에 따라 제공되는 WAVE (Wireless Access in Vehicular Environment) 표준과 같은 여러 표준 기관에 따라 표준화 되었습니다. 각 표준에는 OSI (Open System Interconnect) 모델과 유사한 자체 통신 모델이 있으며, 차량 통신을 지원하기 위해 여러 계층에서 일부 수정 및 관리 계층에 대한 일부 확장이 있다.

그러나 이전 표준에는 통신 범위, 낮은 데이터 속도, 제한 없는 채널 액세스 지연 등 몇 가지 제한 사항이 있다. 이러한 한계를 충족시키기 위해 3GPP (3rd Generation Partnership Project) 릴리스 12에서는 D2D 통신 개념을 도입했습니다. 이 개념은 3GPP Release 14에 도입 된 LTE V2X의 기반이 되었습니다. 이를 통해 차량은 안전 및 비 안전 통신을 효율적으로 수행 할 수 있다. 그 외에도 인프라 지원 여부에 관계없이 사용자가 서로 직접 통신 할 수 있다. V2X는 통신 범위 및 데이터 속도 문제를 해결하는 동시에 신뢰할 수 있고 항상 연결된 차량을 보장합니다. 그러나 새로운 기술에는 새로운 도전이 따릅니다. V2X에 대한 연구의 핵심 영역 중 하나는 자원 할당입니다. 가장 효율적인 방법으로 사용자에게 전력과 주파수를 할당합니다. 문제 해결에 사용되는 자원 할당 기술은 네트워크 시나리오의 종류, 사용자의 요구 사항 및 제약 조건에 따라 다릅니다. 일부 최적화 기술은 다른 것보다 빠르게 수렴하고 일부 알고리즘은 네트워크의 사용자 수가 증가함에 따라 기하 급수적으로 (시간이 지나면) 증가합니다.

이 논문에서는 차량 사용자가 셀룰러 사용자와 업 링크 리소스를 공유하고 그에 따른 리소스 공유 문제가 다양한 기술을 사용하여 해결되는 다양한 네트워크 시나리오가 제시됩니다. “D2D 기반 V2V 통신의 리소스 할당”은 V2I 링크 용량에 대한 추가 간섭 원의 효과를 알아보는 것을 목표로 합니다. 이 문제는 먼저 서로 다른 세 종류의 사용자에 대한 최적의 힘을 찾은 다음 hypergraph-based matching 및 greedy graph coloring 알고리즘을 사용하여 리소스 블록을 사용자에게 할당함으로써 해결됩니다. V2P 링크의 효율성을 높이기 위해 V2P 링크의 안전 통신을 위한 “거리 기반 자원 할당”이 제안됩니다. 이 시나리오는 먼저 도로변 셀룰러 사용자를 근처 차량과의 거리에 따라 세 가지 다른 범주로 분류 한 다음 다양한 할인 요소(discount factors)가 있는 강화 학습을 사용하여 최적의 전력을 찾아 취약한 V2P 링크에 자원을 할당하는 것을 목표로 합니다. 매칭 기술은 셀룰러 사용자 수가 네트워크에 존재하는 차량보다 훨씬 많은 혼잡 한 시나리오에서 V2P 쌍을 형성하는 데 사용됩니다. 이 알고리즘은 가장 취약한 사용자를 찾는 데 도움을 주고 가장 취약한 사용자를 대체합니다. 이 매칭은 리소스 블록 할당에 사용할 수 있다.; Vehicular Communication is receiving a tremendous amount of attention recently due to its inclusion in 5th Generation Cellular Network. LTE Vehicle-to-Everything (V2X) has created endless possibilities of research in different areas. Based on the LTE Device-to-Device (D2D) communication, which allows two devices to communicate with each other without the use of any external infrastructure, LTE V2X uses the D2D communication for communication between two vehicles or a vehicle and a roadside pedestrian using a Cellular User Equipment (CUE).

Currently, the LTE V2X comprises of four main scenarios; Vehicle-to-Infrastructure (V2I), Vehicle-to-Vehicle (V2V), Vehicle-to-Pedestrian (V2P), and Vehicle to Network (V2N). The V2I scenario allows a vehicle to engage with the infrastructure directly. This link usually requires a high capacity for various applications. V2V and V2P exploits the D2D communication for exchange of information between two User Equipment (UE) for safety related information. These links need to be ultra-reliable with a low latency. V2N scenario allows the vehicle to store data on a cloud or access data from cloud.

Traditionally, vehicular communication network is referred as Vehicular Ad hoc Network (VANET) and uses the Dedicated Short-Range Communication (DSRC) technology for safety and non-safety applications in vehicular communication; utilizing the 5.9GHz spectrum band. The DSRC has been standardized under different standard bodies like the Wireless Access in Vehicular Environment (WAVE) standard, which comes under the IEEE 1609 standard for vehicular communication. Each standard has its own communication model similar to the Open System Interconnect (OSI) model with some modifications on different layers and some extensions to the management layer in order to support vehicular communication.

However, the old standards come with some limitations, including communication range, low data rate, unbounded channel access delay, to name a few. To cater these limitations, the 3rd Generation Partnership Project (3GPP) Release 12 introduced the concept of D2D Communication. This concept became the base for the LTE V2X introduced in Release 14 of the 3GPP. This allows the vehicle to efficiently perform safety and non-safety communications. Apart from that it allows the users to communicate directly with each other; with or without infrastructure support. The V2X solves the issues of communication range and data rate while ensuring a reliable and always connected vehicles. However, with new technology comes newer challenges. One of the key areas of research on V2X is the Resource Allocation; to assign power and frequency to the users in the most efficient way. The resource allocation techniques used for solving the problem depends on the kind of network scenario, requirement of the users, and the constraints. Some optimization techniques converge faster than the others and some algorithms grow exponentially (in time) with increasing number of users in the network.

In this dissertation, different network scenarios are presented, where a vehicular user shares the uplink resources with the cellular users and the resulting resource sharing problem has been solved using different techniques. “Resource Allocation in D2D-Based V2V Communication” aims to find the effect of an extra interferer on the capacity of the V2I link. The problem is solved by first finding the optimal power for the three different kinds of users and then using a hypergraph-based matching and a greedy graph coloring algorithm to assign the resource blocks to the users. In order to improve the efficiency of the V2P links, “A Distance-based Resource Allocation” for safety communication of the V2P link has been proposed. This scenario aims at allocating resources to the vulnerable V2P links by first classifying the roadside cellular users in three different categories depending on their distance from a nearby vehicle and then finding the optimum power using Reinforcement Learning with different discount factors. A pair matching technique is used to form V2P pairs in a congested scenario where the number of cellular users is far greater than the vehicles present in the network. The algorithm helps in finding the most vulnerable user and replaces the least vulnerable user by it. This pair matching can be used for resource block allocation.