Registration Number
0826U002010, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
20-07-2026
popup.evolution
o
Title
Method of Adaptive Radio Resource Scheduling and Retransmission Control for Improving the Quality of VoNR Voice Services in a 5G Network
Author
Ivan P. Vetoshko,
popup.head Sergii O. Kravchuk
popup.opponent Volodymyr H. Saiko
popup.opponent Roman S. Odarchenko
popup.review Andrii A. Astrakhantsev
popup.review Mariia A. Skulysh
popup.rada
National Technical University of Ukraine «Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute»
Description
Актуальність теми. Стрімке розгортання мереж п’ятого покоління в архітектурі 5G SA зумовлює необхідність забезпечення стабільної якості голосових послуг VoNR. Наявні алгоритмічні схеми планування радіоресурсів та адаптації модуляційно-кодових схем, зокрема контур OLLA, переважно орієнтовані на оптимізацію усереднених показників пропускної здатності та підтримання заданого середнього рівня BLER. Вони не враховують жорстких часових вимог VoNR, що призводить до перевищення граничного часу доставки RTP-пакетів та виникнення багатократних повторних передач HARQ. Це зумовлює протиріччя між QoS-контекстом, сформованим у ядрі 5GC у вигляді профілів 5QI, та фактичним контуром прийняття керувальних рішень у сегменті NG-RAN.
Метою роботи є зменшення затримки та її варіації, рівня втрат пакетів, а також виключення випадків двох і більше повторних передач транспортних блоків для покращення показників QoS та QoE голосового трафіку VoNR у мережі 5G SA.
Об’єкт дослідження – процеси забезпечення показників QoS та QoE голосового трафіку VoNR у мережі 5G SA на рівні радіодоступу NG-RAN.
Предмет дослідження – метод адаптивного планування радіоресурсів і керування повторними передачами HARQ та цільовим рівнем BLER для сервісу VoNR.
Методи дослідження. Для розв’язання поставлених завдань використано комплекс методів, що включає системний аналіз положень і процедур стандартів 3GPP, математичне моделювання процесів радіодоступу та стохастичної динаміки радіоканалу на основі марківських моделей, методи машинного навчання для прогнозування параметрів радіоканалу та підтримки прийняття рішень щодо вибору модуляційно-кодових схем, а також імітаційне комп’ютерне моделювання в середовищі MATLAB для реалізації запропонованого методу та порівняльного оцінювання його ефективності за показниками QoS, QoE і ресурсно-енергетичної результативності.
Наукова новизна отриманих результатів полягає у розробленні інтегрованого методу адаптивного планування радіоресурсів і керування повторними передачами HARQ та цільовим рівнем BLER для підвищення якості послуг VoNR у мережах 5G SA. Метод поєднує прогнозування стану радіоканалу методами машинного навчання з MOS-орієнтованим керуванням параметрами радіоінтерфейсу. У межах дослідження одержано такі нові результати:
1. Вперше запропоновано інтегрований крос-рівневий метод адаптивного планування радіоресурсів для трафіку VoNR. На відміну від наявних рішень, метод реалізує єдиний замкнений контур керування на рівнях RRM і MAC з урахуванням QoS-контексту ядра 5GC. Це дозволяє формувати узгоджені керувальні впливи щодо розподілу ресурсів, вибору модуляційно-кодових схем, налаштування HARQ та цільового рівня BLER, забезпечуючи стабілізацію показників QoS і QoE в умовах нестаціонарного радіоканалу та змінного навантаження.
2. Удосконалено математичну модель задачі адаптивного планування радіоресурсів. Її відмінність полягає у дискретній постановці задачі на рівнях RRM і MAC із формуванням вектора стану на основі показників PHY-рівня, статистики HARQ та накопичувальних метрик QoS у ковзному часовому вікні. Вектор стану включає індикатори надійності доставки, зокрема частку доставлених із запізненням пакетів та випадків багатократних передач HARQ. Динаміку радіоканалу описано марківським стохастичним процесом, а QoS-контекст 5GC враховано як систему обмежень, що формалізує зв’язок між параметрами радіодоступу та якістю сервісу.
3. Розроблено математичну модель MOS-орієнтованого керування механізмами HARQ та цільовим рівнем BLER. На відміну від традиційних методів, інтегральну оцінку якості мовлення за показником MOS використано як цільову функцію замість оптимізації середнього BLER чи пропускної здатності. Модель забезпечує динамічний вибір модуляційно-кодових схем і адаптивне налаштування цільового BLER з огляду на вплив повторних передач на своєчасність доставки RTP-пакетів. Це зменшує частку запізнілих пакетів і багатократних передач транспортних блоків при збереженні ефективності використання радіоресурсів.
Практичне значення отриманих результатів. Розроблені алгоритмічні рішення та програмні засоби є підґрунтям для проєктування, налаштування та експлуатаційної оптимізації мереж 5G SA із підтримкою VoNR. Запропонований крос-рівневий метод придатний для інтеграції у підсистеми керування радіоресурсами та планування рівня MAC сегмента NG-RAN з урахуванням політик ядра 5GC. Алгоритмічні компоненти на основі машинного навчання та MOS-орієнтований вибір модуляційно-кодових схем застосовні для налаштування профілів 5QI. Це дозволяє зменшити частку запізнілих пакетів і багатократних передач HARQ при збереженні ресурсної та енергетичної ефективності. Створена у середовищі MATLAB імітаційна модель ефективна для порівняльного аналізу алгоритмів, передпроєктного оцінювання сценаріїв параметризації радіодоступу та використання у навчальному процесі. Висновки є практичною основою для формування рекомендацій щодо забезпечення стабільно високої якості голосових послуг.
Registration Date
2026-05-28
popup.nrat_date
2026-05-28 / 2026-08-06
