On the Impact of LTE-U on Wi-Fi Performance
随着当前和未来移动数据流量的指数级增长，移动运营商需要经济高效的方法来管理其网络负载。传统上，这是通过将移动流量卸载到Wi-Fi网络上来实现的，因为Wi-Fi网络的成本低且部署无处不在。近来，由于未许可频谱的可用性，在未许可频谱中操作的LTE已经引起了移动运营商的极大兴趣。然而，LTE网络在未授权频带中的部署对当前和未来Wi-Fi网络的性能提出了重大挑战。我们讨论了LTE和Wi-Fi共存的挑战，并分析了LTE存在时Wi-Fi网络的性能下降。
2022-11-17 cs.NI
Licensed-Assisted Access to Unlicensed Spectrum in LTE Release 13
利用未授权频谱被3GPP认为是满足不断增长的业务增长的一种有前景的解决方案。因此，版本13中LTE的一个主要增强是经由授权辅助接入（LAA）使其能够在未授权频谱中操作。在本文中，我们概述了Release 13 LAA技术，包括动机、用例、用于实现免许可频段操作的LTE增强功能，以及3GPP参与者提供的共存评估结果。
2016-04-28 cs.IT cs.NI math.IT
Inter-Technology Coexistence in a Spectrum Commons: A Case Study of Wi-Fi and LTE in the 5 GHz Unlicensed Band
频谱共享机制需要仔细设计以实现未授权频带中的技术间共存，因为这些频带是异构技术和部署必须共存的频谱公共的实例。与许可频带不同，在许可频带中，多种技术只能在主-辅DSA模式中共存，频谱公共区提供了多种主导技术之间的竞争机会，例如Wi-Fi和最近提出的5GHz未许可频带中的LTE。在本文中，我们系统地研究了不同的频谱共享方案的性能，跨技术共存的频谱共享。我们的贡献是三方面的。首先，我们提出了一个总体框架，比较分析频谱共享机制在时间和频率，通过研究关键组成参数的影响。其次，我们提出了一种新的吞吐量和干扰模型的技术间共存，集成不同的分布式MAC共享机制在同一抽象层次。最后，我们提出了一个案例研究的IEEE 802.11n Wi-Fi和LTE在5 GHz的非授权频段，以获得可推广的洞察共存的频谱共享。我们广泛的仿真结果表明，LTE/Wi-Fi在5 GHz频段的共存可以简单地通过信道选择方案来确保，这样分时MAC机制就不重要了。我们还表明，在一般的同信道的情况下，MAC共享机制的共存性能强烈依赖于网络中的干扰耦合，由建筑屏蔽。因此，我们确定了两种制度：（ii）高干扰耦合，例如开放式室内或室外热点场景，其中LBT优于占空比机制。
2016-10-10 cs.NI
Adaptive Spectrum Sharing of LTE Co-existing with WLAN in Unlicensed Frequency Bands
随着无线通信需求的增长，用于长期演进（LTE）的授权频谱已不再足够。近年来，研究工作集中在将LTE实现到未授权频带，这不可避免地带来了LTE与同一频带上的其他现有系统共存的问题。本文提出了一种自适应共存机制，LTE和无线局域网（WLAN），使一个显着的系统性能的WLAN，而LTE不会失去太多。LTE通过根据WLAN系统的业务负载动态分配时间资源来实现共存。
2015-03-27 cs.IT cs.NI math.IT
Wireless Optimisation via Convex Bandits: Unlicensed LTE/WiFi Coexistence
Bandit Convex Optimization（BCO）是一个在非平稳和部分可观测环境中进行顺序决策的强大框架。在BCO问题中，决策者顺序地选择行动，以最小化与这些决策相关的累积成本，同时接收有关环境状态的部分反馈。该公式非常适合无线网络优化问题，并且具有很大的应用潜力，因为：i）它不假设网络状态的完全可观测性，而只需要将度量作为输入进行优化，并且ii）它提供了强大的性能保证，同时仅对网络动态进行最小假设。尽管有这些优点，但尚未在无线网络优化的背景下探索BCO。在本文中，我们通过在框架中制定未授权LTE/WiFi公平共存用例，并在模拟环境中提供实验结果，来展示BCO技术的潜力。在算法方面，我们提出了一个简单自然的顺序多点BCO算法适合无线网络优化，并提供了理论分析。我们期望本文的贡献铺平了道路，进一步研究在线凸方法在强盗设置的应用。
2018-02-05 cs.NI
Ruin Theory for Dynamic Spectrum Allocation in LTE-U Networks
非授权频带中的LTE（LTE-U）是克服无线频谱的稀缺性的有前景的解决方案。然而，为了获得LTE-U的好处，必须保持其与WiFi系统的有效共存。因此，这种共存构成了LTE-U部署的主要挑战。本文研究了WiFi和LTE-U系统之间的非授权频谱共享问题。特别地，提出了基于\emph{ruin theory}的公平分时模型，以在不损害WiFi系统的性能的情况下与LTE-U共享来自未授权频带的冗余频谱资源。WiFi和LTE-U之间的公平性通过应用破产概率的概念来维持。特别地，在LTE-U中使用破产概率来执行有效的占空比分配，以便为WiFi系统提供公平性并保持一定的WiFi性能。仿真结果表明，与WiFi和LTE-U等占空比共享相比，该算法具有更好的公平性。
2018-12-11 cs.NI
Extending LTE into the Unlicensed Spectrum: Technical Analysis of the Proposed Variants
长期演进（LTE）的商业成功和由此产生的移动数据需求的增长已经促使蜂窝网络运营商努力进行新的创新。已经提出了非授权频谱中的LTE以允许蜂窝网络运营商通过接入非授权5GHz频带来卸载其数据业务中的一些。目前，针对未授权频带中的LTE操作提出了三种变型，即LTE-U、授权频谱接入（LAA）和MulteFire。本文对这些变体进行了比较分析，并解释了世界不同地区对5 GHz频段的现行规定。我们提出的三个版本的技术细节，并分析他们的操作功能和共存能力，提供一个R\&D的角度，他们的部署和共存与遗留系统。
2017-09-13 cs.IT cs.NI math.IT
Simulating LTE and Wi-Fi Coexistence in Unlicensed Spectrum with ns-3
未授权频谱用于未来LTE系统引起了对其对共址Wi-Fi网络影响的担忧。我们在此报告扩展到一个流行的网络模拟器，被称为ns-3，这样的共存模式。据我们所知，这个模拟器在两个重要方面是新颖的。首先，它是目前唯一免费提供的共存研究模拟器，作为开源软件，它为可重复的研究和协作模型开发提供了新的机会。其次，我们不知道其他类似的无线模型，允许进行全面的系统研究，如性能评估的上层协议在共存环境中的模拟器。我们通过描述针对3GPP RAN 1设计的室内场景的仿真活动来说明系统仿真器的价值，该仿真活动使用用于Release 13 LTE先听后说（LBT）技术的新ns-3模型，旨在与Wi-Fi公平共存。LBT模型已经被许多公司在3GPP RAN 1中在链路层和物理层广泛地模拟。我们首先表明，我们能够调整的情况下，重现类似的性能指标，在文献中报道的。然后，我们通过将TCP添加到文件传输来扩展模拟，并探索观察到的不同行为。我们的初步研究表明，仍然存在许多悬而未决的问题，如何实现LBT，以实现良好的共存性能，以及更广泛的实施问题，流量模型和更全面的系统模型，应进一步研究，然后得出最终结论的LBT共存性能。
2016-07-01 cs.NI
5G New Radio Unlicensed: Challenges and Evaluation
为了满足对移动数据的高需求，第三代合作伙伴计划（3GPP）建立了一组称为5G新无线电（5G NR）的标准。5G NR的架构包括灵活的无线接入网和核心网。3GPP还一直在研究一种新的无线电接入技术，称为5G NR Unlicensed（5G NR-U），旨在将5G NR扩展到免许可频段。在本文中，我们概述了最新的5G NR-U设计元素，并讨论了潜在的问题，包括与其他未授权技术（如Wi-Fi）的公平共存。我们使用模拟来研究Wi-Fi和5G NR-U系统之间的共存。我们的评估表明，NR-U通常比Wi-Fi（802.11ac）实现更高的吞吐量和更低的延迟。这两个系统经历不同的缓冲器占用率和频谱利用率统计。我们还讨论了NR-U在LTE授权辅助接入（LTE-LAA）上提供的改进。
2020-12-20 cs.NI
LTE in Unlicensed Bands is neither Friend nor Foe to Wi-Fi
在5GHz频带中部署LTE以提供额外蜂窝网络容量的支持者声称，与Wi-Fi本身相比，LTE将是未授权频带中Wi-Fi的更好邻居。在辩论的另一方，Wi-Fi社区反对LTE将对Wi-Fi网络性能非常不利。然而，缺乏透明和系统的工程证据来支持两个阵营相互矛盾的说法，这对于确定是否需要监管干预来保护Wi-Fi现任者免受新的LTE进入者的影响至关重要。为此，我们提出了一个全面的共存研究的Wi-Fi和LTE的无执照，调查共存机制的大参数空间和一系列代表性的网络密度和部署方案。我们的研究结果表明，通常情况下，Wi-Fi和LTE之间的和谐共存是由大量的5 GHz信道来确保的。对于强制共信道操作的最坏情况，LTE有时是Wi-Fi的更好邻居-当有效节点密度低时-但有时更糟-当密度高时。我们发现，分布式干扰协调是唯一必要的，以防止“公地悲剧”的干扰是非常可能的政权。我们还表明，在实践中，它并没有使现任者什么样的共存机制被添加到LTE在无执照的区别，只要一个是到位。因此，我们得出结论，LTE通常与未授权频段中的Wi-Fi既不是朋友也不是敌人。我们认为，以我们的案例研究为例的系统工程分析是支持监管机构基于证据的规则制定的最佳实践方法。
2016-09-12 cs.IT cs.NI math.IT
Throughput Optimization of Coexistent LTE-U and WiFi in Next Generation Networks
下一代网络被设想为具有无处不在的可用性和无缝接入作为主要目标。通常，多址技术的共存是实现这些目标的最有前途的方式之一，特别是同时使用WiFi和LTE（长期演进），这是未来互联网的两个主要参与者。LTE主要用于授权频谱，但研究团体也在使用未授权版本。在这项工作中，我们研究LTE-U（LTE-无执照）和WiFi共存的手持设备通过分析现有的调度机制，并提出了一种新的合作方案。详细研究了这些多宿主技术的吞吐量和公平性。此外，我们建议使用基于延迟的主动计划，以提高系统利用率。
2018-08-20 cs.NI
ORLA/OLAA: Orthogonal Coexistence of LAA and WiFi in Unlicensed Spectrum
未来的移动网络将利用未授权频谱来提高容量，并以成本效益的方式满足不断增长的用户需求。3GPP最近定义了授权辅助接入（LAA）方案以实现全球非授权LTE（U-LTE）部署，旨在（$i$）确保与现有WiFi网络的公平共存，即，对它们的性能的影响不超过另一个WiFi设备，以及（$ii$）与WiFi相比，实现更好的通话时间效率。在本文中，我们表明，标准化的LAA未能同时满足这些目标，并设计了一种替代的正交（无冲突）先说先听的共存模式，提供了一个显着的性能改善，但不对现有的WiFi网络的惩罚。我们推导出两个LAA最优传输策略，ORLA和OLAA，最大化LAA吞吐量在异步和同步（即，与许可的锚帧边界对齐）操作模式。我们提出了一个全面的性能评估，通过它，我们证明，当聚合数据包，IEEE 802.11 ac WiFi可以比3GPP LAA更有效，而我们的建议可以达到100%更高的吞吐量，而不会损害WiFi。我们进一步表明，长的U-LTE帧在使用3GPP LAA时，在WiFi上会导致高达92%的吞吐量损失，而ORLA/OLAA即使在存在非饱和WiFi和/或多速率场景的情况下，也可以免费维持$>$ 200%的增益。
2018-02-05 cs.NI
Revisiting LTE LAA: Channel Access, QoS, and Coexistence with WiFi
网络运营商正将LTE许可辅助接入（LAA）视为通过将业务卸载到未许可频带来扩展容量的手段。然而，在这些频带中的操作要求在信道接入方面遵守某些共存规则。现有文献中对这些规则的描述并不总是符合最新的标准。因此，在本文中，我们澄清LAA的操作，重点是信道接入和提供服务质量（QoS）支持的方法。在共存方面，我们评估了LAA在其各种QoS设置下对实验测试平台中Wi-Fi性能的影响。最后，考虑到最新的发展，我们描述了未授权频段中基于LTE的技术即将面临的研究挑战。
2021-03-24 cs.NI
Holistic Small Cell Traffic Balancing across Licensed and Unlicensed Bands
由于一方面移动数据业务的急剧增长和另一方面许可频谱的稀缺，移动运营商正在考虑使用未许可频带（特别是5 GHz的频带）作为补充频谱，以提供更高的系统容量和更好的用户体验。这种方法目前正在由3GPP以LTE授权辅助接入（LTE-LAA）的名称进行标准化。在本文中，我们通过联合优化授权和未授权频段的使用，采取了一种整体方法来平衡LTE-LAA小小区流量。我们提出这种流量平衡作为优化问题，该优化问题通过调整LTE-LAA小小区在授权和未授权频带中的传输概率来寻求WiFi、小小区和宏小区用户的比例公平共存。该公式化的动机是LTE-LAA小小区根据干扰/业务水平和每个频带中的活动用户的数量在授权频带和未授权频带之间切换或聚合授权频带和未授权频带。我们推导出这个优化问题的封闭形式的解决方案，并另外提出了一种传输机制，用于在两个频带上的LTE-LAA小小区的操作。通过数值和模拟结果，我们表明，我们提出的流量平衡方案，除了使更好的LTE-WiFi共存和无线电资源的有效利用相对于现有的流量平衡方案，还提供了一个更好的权衡最大化的总网络吞吐量和实现所有网络流之间的公平性相比，替代方法。
2016-09-13 cs.IT cs.NI math.IT
Small Cell Traffic Balancing Over Licensed and Unlicensed Bands
第三代合作伙伴计划（3GPP）最近开始标准化用于小型小区的“使用LTE的授权辅助接入”，在本文中称为双频带毫微微小区（DBF），其基于长期演进（LTE）载波聚合特征在授权和未授权频带两者中使用LTE空中接口。备选地，小小区论坛引入了集成毫微微WiFi（IFW）小小区，其同时接入授权频带（经由蜂窝接口）和未授权频带（经由WiFi接口）两者。本文提出了一种实用的算法，IFW和DBF自动平衡其业务在授权和非授权频段，基于实时的信道，干扰和业务条件的两个频段。该算法考虑了一些“智能”设备（sDevices）具有蜂窝无线电和WiFi无线电两者而一些仅WiFi设备（wDevices）可能仅具有WiFi无线电的事实。此外，该算法考虑了一个现实的场景，其中单个小小区用户可以通过IFW或DBF结合无线局域网（WLAN）同时使用多个sDevice和wDevice。目标是最大化小小区用户的总用户满意度/效用，同时将从小小区到宏小区的干扰保持在预定义阈值以下。该算法可以在IFW和DBF小小区基站的无线电链路控制（RLC）或网络层处实现。结果表明，所提出的流量平衡算法应用于IFW或DBF显着增加所有宏小区和小小区用户的总效用，与目前的做法相比。最后，IFW和DBF的各种实施问题得到解决。
2014-12-31 cs.NI
D2D-U: Device-to-Device Communications in Unlicensed Bands for 5G and Beyond
实现附近移动设备之间的直接通信的设备到设备（D2 D）通信是一种有吸引力的附加组件，用于通过在5G系统中重用许可蜂窝频谱来提高频谱效率和用户体验。在本文中，我们提出使能非授权频谱中的D2 D通信（D2 D-U）作为上行链路LTE网络的一部分，以进一步扩大网络容量。基于感测的协议被设计为支持LTE和D2 D用户两者的未授权信道接入。我们进一步研究子信道分配问题，以最大化LTE和D2 D用户的总速率，同时考虑到他们对现有Wi-Fi系统的干扰。具体来说，我们制定的子信道分配作为一个多对多的匹配问题与外部性，并开发一个迭代的用户子信道交换算法。分析和仿真结果表明，所提出的D2 D-U方案可以显着提高系统的和速率。
2017-03-07 cs.NI cs.PF
Optimizing Unlicensed Coexistence Network Performance Through Data Learning
Osaka University（大阪大学）；The University of Chicago（芝加哥大学）；Indian Institute of Technology Delhi（印度理工学院德里分校）
非授权LTE-WiFi共存网络正在经历一致的致密化，以满足不断增长的移动数据需求。随着共存网络复杂性的增加，研究网络特征关系（NFR）并利用它们来优化密集共存网络的性能变得非常重要。本研究通过对从真实世界实验中收集的网络数据进行监督学习，研究未授权LTE-WiFi（LTE-U和LTE-LAA）网络中的NFR。在实验中考虑了不同的802.11标准和不同的信道带宽，并精确地概述了学习模型选择策略。此后，不同的LTE-WiFi网络配置进行比较分析，通过学习模型参数，如R-sq，残差，离群值，预测器的选择等，进一步，网络特征关系为基础的优化（NeFRO）框架提出。NeFRO通过利用从网络数据中学习的特征关系方程改进了传统的优化公式。它被证明是非常适合于时间关键密集共存网络，通过两个优化目标，即，网络容量和信号强度。NeFRO是验证对网络优化的四个最近的作品。NeFRO能够成功地将优化收敛时间缩短24%，同时保持平均高达97.16%的准确率。
2021-11-15 cs.LG cs.NI
Multi-Cell LTE-U/Wi-Fi Coexistence Evaluation Using a Reinforcement Learning Framework
Federal University of Rio Grande do Norte（北里奥格兰德联邦大学）；Robert Bosch GmbH Corporate Research（罗伯特·博世有限公司企业研究）
本研究针对多小区LTE-U/Wi-Fi共存的高干扰场景，提出集中式协调强化学习框架，经ns-3仿真验证可提升系统及用户平均数据速率。
2026-10-14 cs.NI
Performance Analysis of License Assisted Access LTE with Asymmetric Hidden Terminals
授权辅助接入（LAA）LTE（LTE-LAA）是经由载波聚合来聚合授权LTE频带与未授权频带的新型LTE。为了在未授权频段中操作，LTE-LAA采用通话前监听策略，并设计了类似于WLAN的DCF的信道接入机制。在本文中，我们考虑由与Wi-Fi STA共存的LTE-LAA eNB组成的LAA网络，并且捕获{ \em非对称隐藏终端问题}，其中eNB识别STA，而相反的不是真的，这是由它们之间的非对称CCA阈值引起的。我们建模的网络作为一个联合马尔可夫链（MC）组成的两个单独的MC，并推导出其稳态概率，吞吐量和信道访问延迟以及其他关键指标，如传输，繁忙，碰撞，和加倍概率。通过广泛的评估，我们证实，所提出的模型很好地预测了LAA网络的动态，并确定重要的设计准则，LTE-LAA和WLAN之间的公平共存如下。首先，LTE-LAA应该通过考虑Wi-Fi的分组持续时间和子帧相关的冲突概率来设计其竞争窗口（CW）加倍策略。其次，存在吞吐量和信道接入延迟之间的折衷，根据该折衷，CW加倍策略应该被适配。
2016-12-13 cs.NI
Risk-Informed Interference Assessment for Shared Spectrum Bands: A Wi-Fi/LTE Coexistence Case Study
在决定无线技术是否以及如何运行时，干扰评估至关重要。在本文中，我们证明了风险知情的干扰评估的好处，以帮助频谱监管机构在决策，并随时传达工程见解。我们的贡献是：我们首次将风险评估应用于技术间频谱共享的问题，即5 GHz未授权频带中的Wi-Fi/LTE，并且我们证明了该方法全面量化了干扰影响。我们使用新公开的工具进行模拟，并考虑吞吐量下降和公平性指标，以评估不同网络密度、信道数量和部署场景的风险。我们的研究结果表明，不需要监管干预来确保Wi-Fi/LTE的和谐共存：对于5 GHz频段中通常大量可用的信道，LTE的Wi-Fi风险可以忽略不计，从而使政策和工程问题在很大程度上没有意义。从工程角度来看，Wi-Fi在密集部署中与自身更好地共存，但在稀疏部署中与LTE更好地共存。此外，这两种主要的LTE-in-unlicensed变体通常与Wi-Fi共存。对于LTE技术内运营商间共存，这两种变体通常在5 GHz频带中共存良好，但对于密集部署，实现先说后做会导致较少的干扰。
2017-06-08 cs.NI
Latency of Concatenating Unlicensed LPWAN with Cellular IoT: An Experimental QoE Study
开发高效采用、部署和维护的低功耗广域网（LPWAN）解决方案对于智慧城市至关重要。非授权LPWAN的服务质量差，以及LTE-M/NB-IoT的高服务成本是这些技术的关键缺点。将未经许可的LPWAN与许可的LPWAN相结合可以克服这些限制并利用它们的好处。然而，级联LPWAN架构将不可避免地导致可能影响用户体验质量（QoE）的过度延迟。为了评估该系统的实际可行性，我们首先提出了一个级联LPWAN架构，并通过实验测量了端到端（E2 E）延迟的统计数据。级联延迟裕度是通过用不同的LPWAN架构方案（即，用未授权IoT（独立LoRa）、蜂窝IoT（独立LTE-M）和级联IoT（与LTE-M对接的LoRa））来对LPWAN进行基准测试来确定的。通过对30，000个数据点的E2 E延迟的广泛实验测量活动，我们表明，由于LPWAN接口导致的额外延迟平均不到300毫秒。概念验证结果表明，对于人类感知和决策处于循环中的智能城市用例，将未授权LPWAN与蜂窝物联网连接的延迟可以忽略不计。
2021-05-30 cs.AR cs.IT cs.NI
srsLTE: An Open-Source Platform for LTE Evolution and Experimentation
测试台对于实验评估和产品开发至关重要。在LTE网络的背景下，现有的测试平台在功能和/或可扩展性方面受到限制，或者太复杂而无法修改和定制。在这项工作中，我们提出了srsLTE，LTE实验的开源平台，旨在实现最大的模块化和代码重用，并完全符合LTE版本8。我们通过扩展基线代码来展示srsLTE库的潜力，以允许LTE在未授权频段中传输并与WiFi共存。我们还扩展了以前的结果，在这个新兴的研究领域，显示不同的供应商特定的机制，在WiFi卡可能会影响共存。
2016-02-15 cs.NI
Listen Before Receive for Coexistence in Unlicensed mmWave Bands
先听后说（LBT）已经被采用作为频谱共享技术，其保证在5GHz频带处的未授权频谱中的公平LTE/Wi-Fi共存。因此，在毫米波频段，波束成形是克服传播限制的必要条件，LBT范围变得有限，因为干扰布局会因传输的方向性而发生变化。在这方面，本文提出了一种用于共享频谱接入的接收前监听（LBR）技术，并分析了其促进多种无线电接入技术（RAT）在未授权毫米波频段中公平共存的潜力，例如，5G新无线电（NR）接入技术和使用IEEE 802.11ad/ay标准的无线千兆（WiGig）设备。由于定向传输中不太可能但仍然有害的干扰情况不再容易在发射机处检测到，因此我们相信接收机有可用的信息。LBR的主要思想是，当涉及到允许/阻止对信道的访问时，我们向接收器提供发言权。在这条线上，我们提出了LBR的潜在实现，结合LBT和自包含的时隙，用于基于NR的非授权毫米波频段接入。
2018-03-12 cs.NI
New Radio Beam-based Access to Unlicensed Spectrum: Design Challenges and Solutions
本文通过考虑基于波束的传输和全球监管要求，阐述了基于新无线电的非授权频谱接入（NR-U）的设计挑战、机遇和解决方案。NR-U打算扩展第五代新无线电接入技术的适用性，以通过遵守用于接入信道的先听后说（LBT）要求来支持在未授权频带中的操作。LBT已经被未授权频谱中的第四代长期演进（LTE）的不同变体采用，即，许可辅助接入和MulteFire，以保证不同无线接入技术之间的公平共存。在基于波束的传输的情况下，由于定向天线的使用，NR-U共存框架与未许可频谱中的LTE相比显著不同，这增强了空间重用，但也使干扰管理复杂化。特别地，在毫米波（mmWave）频带处的未授权频谱中需要基于波束的传输，由于其大量的分配频谱，毫米波频带是NR-U的有吸引力的候选。因此，需要重新审视一些主要的设计原则，以解决基于波束的NR-U的共存问题。在本文中，不同的问题和潜在的解决方案有关的信道接入过程，帧结构，初始接入过程，重传过程，和调度方案进行了讨论。还提供了针对NR-U/Wi-Fi室内毫米波共存场景的不同基于LBT的信道接入过程的仿真评估。
2019-10-23 cs.IT cs.NI math.IT
A Multiarmed Bandit Approach for LTE-U/Wi-Fi Coexistence in a Multicell Scenario
Federal University of Rio Grande do Norte（北里奥格兰德联邦大学）；EFREI Paris（巴黎EFREI高等学院）；Vyaire Medical Inc.（Vyaire医疗公司）；Instituto de Pesquisas Eldorado（Eldorado研究所）；Bosch（博世）
本文提出一种基于多臂老虎机（MAB）理论的算法，用于解决多小区场景下LTE-U与Wi-Fi共存的占空比动态调整问题，该算法较前期Q学习方案可提升系统吞吐量6%，并显著改善低性能用户的吞吐量。
2026-10-14 cs.NI
Analytical Modeling of Wi-Fi and LTE-LAA Coexistence: Throughput and Impact of Energy Detection Threshold
由于小蜂窝LTE和Wi-Fi网络都可作为非授权频段（特别是5 GHz）部署的替代方案，因此对它们共存的研究是一个积极关注的话题，主要由行业组织推动。3GPP最近已经对LTE授权辅助接入（LTE-LAA）进行了标准化，其寻求通过结合类似的感测和退避特征来使LTE与Wi-Fi更加共存友好。尽管如此，行业组织提出的结果在重要问题上几乎没有达成共识，例如3GPP要求的促进“公平接入”的相应网络参数设置。而要解决这些关键的系统部署问题，则需要可靠的分析模型，但迄今为止，在这方面进展甚微。因此，在其同类的第一项工作中，我们开发了一个新的框架，用于通过对著名的Bianchi \cite{Bianchi}模型进行适当的修改来估计共存场景中Wi-Fi和LTE-LAA的吞吐量。各种网络参数（例如能量检测（ED）阈值）对Wi-Fi和LTE-LAA共存的影响作为副产品进行了探索，并通过国家仪器（NI）实验测试平台进行了证实，该实验测试平台验证了LTE-LAA接入优先级1和3的结果。
2018-03-02 cs.NI
tinyLTE: Lightweight, Ad-Hoc Deployable Cellular Network for Vehicular Communication
LTE技术的应用已经从授权频带中的基于基础设施的部署演进到覆盖自组织、设备到设备通信和未授权频带操作的新用例。车载通信是LTE特别感兴趣的新兴领域，在我们的理解中涵盖汽车（汽车）以及无人机。现有的商用设备被设计用于基础设施，使得其不适合于需要低重量和未许可频带支持（例如，5.9GHz ITS频带）的车辆应用。在这项工作中，我们提出了tinyLTE，系统设计，提供完全自主，多用途和超紧凑的LTE小区，利用现有的开源eNB和EPC实现。由于其小形状因子和低重量，tinyLTE系统可以在汽车和无人机上进行移动部署，并与现有的路边基础设施顺利集成。此外，独立设计允许系统以多跳配置链接。本文介绍了精益和低成本的设计概念和实施，其次是性能评估单跳和两跳配置在5.9 GHz。实验室和现场实验的结果验证了tinyLTE方法的可行性，并证明了其支持实时车辆应用的潜力（例如，在实验室实验中，平均端到端延迟最低约为7 ms）。
2018-02-26 cs.NI
Coexistence Gaps in Space: Cross-Technology Interference-Nulling for Improving LTE-U/WiFi Coexistence
为了避免可预见的频谱紧缩，LTE运营商已经开始探索直接使用IEEE 802.11（WiFi）使用的5GHz未授权频谱带的选项。然而，由于LTE没有考虑到共享频谱接入而设计，因此存在与WiFi网络共存的主要问题。要在LTE-U BS处部署的当前共存方案仅在一个域（例如，时间、频率或空间），并且由于在共存的WiFi和LTE-U网络之间缺乏协调而只能提供增量增益。因此，我们提出了一种协调共存方案，该方案依赖于相邻LTE-U和WiFi网络之间的合作。我们的建议表明，配备有多个天线的LTE-U BS可以通过对干扰范围内的WiFi节点进行跨技术干扰置零来在时域间隙之外创建空域中的共存间隙。作为回报，LTE-U可以增加其自身的通话时间利用率，同时略微牺牲其天线分集。该合作在提高吞吐量和降低信道接入延迟方面为LTE-U和WiFi两者提供了益处。更具体地，系统级仿真揭示了取决于设置的吞吐量增益，LTE-U网络高达221%，WiFi网络高达44%，例如，两个小区之间的距离、LTE天线的数量以及LTE-U BS邻域中的WiFi用户。我们的建议提供了显着的好处，特别是对于LTE-U/WiFi小区之间的中等分离距离，其中来自相邻网络的干扰可能会由于隐藏的网络问题而严重。
2017-10-22 cs.NI
LWIP and Wi-Fi Boost Link Management
3GPP LTE Release 13技术及其标准前版本Wi-Fi Boost最近已经成为IP层的高效LTE和Wi-Fi集成，允许LTE上的上行链路和Wi-Fi上的下行链路。这解决了Wi-Fi的所有竞争问题，并允许最佳地使用未授权频带用于下行链路。在本文中，我们提出了Wi-Fi Boost的一个新功能，它的无线电链路管理，它允许以智能方式在拥塞检测时引导LTE和Wi-Fi之间的下行链路流量。这种定制的拥塞检测算法基于IP探测，可以与任何Wi-Fi接入点一起工作。在典型企业场景中的仿真结果表明，LTR 13和Wi-Fi Boost可以将网络性能分别提高到仅LTE网络的5倍和6倍，以及仅Wi-Fi网络的4倍和5倍，并且所提出的无线电链路管理可以将Wi-Fi Boost性能进一步提高到LTR 13的19%。基于有希望的结果，本文建议在未来的LTE版本中增强LRR 13用户反馈。
2016-07-27 cs.NI
Machine Learning enabled Spectrum Sharing in Dense LTE-U/Wi-Fi Coexistence Scenarios
University of Chicago（芝加哥大学）
将机器学习（ML）技术应用于复杂的工程问题已被证明是一种有吸引力和有效的解决方案。ML技术在解决非线性问题方面的前景影响了这项工作，其目的是应用已知的ML技术，并开发新的ML技术，用于Wi-Fi和LTE之间的无线频谱共享。在这项工作中，我们专注于LTE-U论坛开发的LTE-Unlicensed（LTE-U）规范，该规范使用占空比方法实现公平共存。该规范建议当同信道Wi-Fi基本服务集（BSS）的数量从一个增加到两个或更多个时减少LTE-U基站（BS）处的占空比。然而，在不解码Wi-Fi分组的情况下，实时检测在信道上操作的Wi-Fi BSS的数量是一个具有挑战性的问题。在这项工作中，我们展示了一种新的基于ML的方法，它通过使用在LTE-U OFF持续时间期间观察到的能量值来解决这个问题。与解码整个Wi-Fi分组相比，在LTE-U BS关闭时间期间仅观察能量值是相对直接的，这将需要LTE-U基站处的完整Wi-Fi接收器。我们通过实时实验实现并验证了所提出的基于ML的方法，并证明了一个和多个Wi-Fi AP传输之间的能量分布之间存在不同的模式。与现有的自相关（AC）和能量检测（ED）方法相比，所提出的基于ML的方法导致更高的准确性（在所有情况下接近99%）。
2020-03-18 cs.LG cs.NI eess.SP
Modeling and Performance Analysis of Spatially Distributed LTE-U and Wi-Fi Networks
为了接入未授权信道，Wi-Fi遵循先听后说（LBT）机制，而LTE-U采用ON-OFF占空比机制来与Wi-Fi公平地共享信道。这些对比机制导致Wi-Fi和LTE-U基于其在环境中的相对部署和密度而具有完全不同的性能。在这项工作中，我们提出了一个分析模型的Wi-Fi和LTE-U网络在空间分布的高密度场景中可实现的吞吐量的特征。该模型用于研究LTE-U和Wi-Fi在不同部署场景中如何共存。我们广泛的仿真结果证明它是一个可靠的模型，用于估计Wi-Fi和LTE-U的吞吐量。我们在吞吐量估计中记录了非常好的准确性，并且对于40个节点的场景，其中50%的节点属于Wi-Fi和LTE-U中的每一个，平均归一化误差小于1%。最后，我们使用分析模型进行LTE-U和Wi-Fi的共存研究。
2019-07-21 cs.NI eess.SP
A Learning-Based Coexistence Mechanism for LAA-LTE Based HetNets
许可辅助接入LTE（LAA-LTE）已经被提出来处理巨大的移动业务需求和拥挤的许可频谱之间的激烈矛盾。在本文中，我们研究了基于LAA-LTE的异构网络（HetNets）的共存机制。一个联合的资源分配和网络接入问题被认为是最大化的归一化吞吐量的未授权频带，同时保证现任WiFi用户的服务质量要求。提出了一个基于学习的两级框架，通过将问题分解为两个子问题来求解。在主节点层，提出了一种基于Q学习的LAA-LTE系统传输时间确定方法。在从机中，每个用户采用基于博弈论的学习方法来自主地执行网络访问。仿真结果验证了该方法的有效性。
2018-07-18 cs.GT cs.IT cs.NI
Unlicensed Band Allocation for Heterogeneous Networks
针对 LAA 与 Wi-Fi 共享免授权信道时的干扰和 QoS 问题，本文建立分析模型并仿真比较 UFA、UTA、UFAB、UTAB 四种频段分配方案，为信道占用与缓存设计提供指导。
2025-09-27 cs.IT cs.NA cs.NI
Seamless Handover in IP over ICN Networks: a Coding Approach
无缝连接在移动网络中实现基于QoS的交付中起着关键作用。然而，目前的切换机制阻碍了满足这一目标的能力，由于切换失败，分组丢失和服务中断的高比率。由于切换要求的变化，这些挑战在诸如高级长期演进（LTE-Advanced）和未许可频谱中的LTE（LTE-LAA）的异构蜂窝网络（HCN）中被进一步放大。虽然机制，如快速切换代理移动IPv6（PFMIPv6），试图解决这些问题，他们在一个高成本与次优的结果。这主要源于现有IP核心网的各种限制。在本文中，我们提出了一种新的切换解决方案的移动网络，利用一个革命性的IP信息为中心的网络（IP-over-ICN）架构的优势，支持灵活的服务提供通过选播和组播，结合随机线性编码技术的优势，消除了重传的需要。我们的解决方案允许编码流量在切换阶段以组播方式从源直接传播到目的地，而不需要现有解决方案中的中间锚点;从而克服了数据包丢失和切换失败，同时降低了整体交付成本。我们评估我们的方法与分析和仿真模型相比，PFMIPv6显着降低成本。
2017-02-07 cs.NI
Downlink channel access performance of NR-U: Impact of numerology and mini-slots on coexistence with Wi-Fi in the 5 GHz band
当LTE授权辅助接入（LAA）进入非授权频段时，蜂窝系统和Wi-Fi之间的共存引起了研究界的关注。最近引入的NR-U作为5G的一部分，引入了新的共存机会，因为它实现了可扩展的数字方案（灵活的子载波间隔和OFDM符号长度）和基于非时隙的调度（微时隙），这对信道接入产生了很大影响。本文分析了NR-U设置对其与Wi-Fi网络共存的影响，并通过仿真和实验将其与LAA操作进行了比较。首先，我们提出了一个下行链路信道接入仿真模型，它解决了不同节点的传输尝试的依赖性和非均匀性的问题，由于NR-U引入的同步机制。其次，我们使用基于FPGA的LAA，NR-U和Wi-Fi原型与空中传输来验证所提出的模型的准确性。此外，我们表明，用NR-U取代LAA不仅可以克服由预留信号引起的带宽浪费问题，而且在某些情况下，还可以保持预定和随机接入系统的信道接入的公平性。最后，我们得出结论，上述系统在未经许可的频带中的公平共存一般是不能保证的，新的机制是必要的，以提高调度和基于竞争的技术之间的资源共享。
2021-12-02 cs.NI
Interference Suppression Using Deep Learning: Current Approaches and Open Challenges
Virginia Tech（弗吉尼亚理工大学）；George Mason University（乔治梅森大学）；Virginia Tech National Security Institute（弗吉尼亚理工大学国家安全研究所）
鉴于无线频谱的有限性质以及由无线通信中的最近技术突破引起的对频谱使用的日益增长的需求，干扰问题继续存在。尽管最近在解决干扰问题方面取得了进展，但干扰仍然对频谱的有效使用提出了困难的挑战。这部分是由于Wi-Fi、长期演进（LTE）免许可（LTE-U）、LTE许可辅助接入（LAA）、5G NR和其他机会性频谱接入解决方案的免许可和管理共享频段的使用增加。因此，对抗干扰鲁棒的高效频谱使用方案的需求从未如此重要。在过去，大多数干扰解决方案都是通过使用避免技术以及非AI缓解方法（例如，自适应滤波器）来解决问题的。非人工智能技术的关键缺点是需要在提取或利用信号特征（如干扰信号的循环平稳性，带宽和调制）方面的领域专业知识。最近，研究人员成功地探索了AI/ML使能的物理（PHY）层技术，特别是深度学习，它减少或补偿干扰信号，而不是简单地避免它。基于ML的方法的基本思想是从数据中学习干扰或干扰特性，从而排除了对抑制干扰的领域专业知识的需求。在本文中，我们回顾了使用深度学习来抑制干扰的各种技术。我们为干扰抑制中许多不同类型的深度学习技术提供了比较和指导。此外，我们强调了在干扰抑制中成功采用深度学习的挑战和潜在的未来研究方向。
2021-12-16 cs.LG cs.NI eess.SP
