En viktig fråga som 5G-nät står inför är att stödja ett brett utbud av tjänster och använda fall med heterogena krav. Radioaccessnät (RAN) skivor, som förstås som isolerade virtuella nät som delar en gemensam infrastruktur, är ett möjligt svar på detta mycket krävande scenario och gör det möjligt för virtuella operatörer att tillhandahålla differentierade tjänster över oberoende logiska enheter. Denna artikel behandlar möjligheten att bilda 5G-skivor och besvarar frågan om den tillgängliga kapaciteten (resurserna) är tillräcklig för att uppfylla kraven på skivor. Eftersom spektral effektivitet är en av de viktigaste måtten i 5G-nätverk, introducerar vi minislot-baserad slicing allocation (MISA) modell, en ny 5G skiva resursallokering metod som kombinerar utnyttjandet av både kompletta slots (eller fysiska resursblock) och mini-slots med tillräckliga fysiska lager design och tjänstekrav begränsningar. Vi förespråkar en probabilistisk karakterisering som gör det möjligt att uppskatta genomförbarhet och karakterisera beteendet hos begränsningarna, medan en uttömmande sökning är mycket computationally krävande och metoderna för att kontrollera genomförbarhet ger ingen information om begränsningarna. I en sådan karakterisering gör begreppet fasövergång det möjligt att identifiera en tydlig gräns mellan de genomförbara och ogenomförbara regionerna. Vår metod bygger på en anpassning av Wang-Landau algoritmen för att avgöra existensen av, åtminstone, en lösning på problemet. De utförda simuleringarna visar en betydande förbättring av spektraleffektiviteten och genomförbarheten av MISA-metoden jämfört med den slot-baserade formuleringen, identifieringen av fasövergången och värdefulla resultat för att karakterisera tillfredsställandet av begränsningarna.
I REF föreslås en ny strategi för spektral effektivitet för tilldelning av resursblock för olika tjänster.
On the Feasibility of 5G Slice Resource Allocation With Spectral Efficiency: A Probabilistic Characterization
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}