CELTIC initiative “Telecommunication Solutions” -- Celtic Commune d5 1 Final

59
  COMMUNE Celtic Project:  Deliverable D.5.1:  issued on (M10) 31.08.2012  Page 1 of  59 CELTIC initiative “Telecommunication Solutions” Project acronym:COMMUNE Project full title:COgnitive network ManageMent under UNcErtainty Proposal/Contract no.: CP08004 Specification of  the Cognitive Network Simulator  and Testbeds Project Document Number: D5.1 Project Document Date: 31.08.2012 (M10) Workpackage Contributing to the Project Document: WP5 Deliverable Type and Security: Report Editors:  Jose Monserrat, Oscar Carrasco, Jordi Puig Bou Abstract:  This deliverable describes the specification of  the COMMUNE Cognitive Network Simulator and the requirements that the selected testbeds must fulfil Keywords:  Cognitive Network Simulator, Tesbeds, Long Term Evolution, Machine To Machine Networks, Fibber To The Home 

description

Work Package 5 aims at combining the cognitive network framework from WP3 and the specificmanagement functions from WP4 into an integrated management system. A simulation environmentmust be designed and implemented to support a validation of the integrated management system.Validation will encompass the service scenarios and models of uncertainty defined in WP2, thecognitive network management functions developed in WP3, and the knowledge based reasoningmanagement algorithms implemented in WP4. To verify the results of the project, a set of relevanttest cases and experiments will be defined and executed either on simulated environments or realtestbeds.

Transcript of CELTIC initiative “Telecommunication Solutions” -- Celtic Commune d5 1 Final

 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 1 of  59 
CELTIC initiative 
“Telecommunication Solutions” 
Project acronym:COMMUNE 
Proposal/Contract no.: CP08004 
Testbeds 
Workpackage Contributing to the Project Document: WP5 
Deliverable Type and Security: Report 
Editors: Jose Monserrat, Oscar Carrasco, Jordi Puig Bou 
Abstract: This deliverable describes the specification of  the COMMUNE Cognitive Network Simulator 
and the requirements that the selected testbeds must fulfil 
Keywords:  Cognitive  Network  Simulator,  Tesbeds,  Long  Term  Evolution,  Machine  To  Machine 
Networks, Fibber To The Home 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 2 of  59 
Project Number  CP08004
Document Number  COMMUNE/WP5/D.5.1 
Document Title  Specification of  the Cognitive Network Simulator and Testbeds 
Workpackage  WP5 
Authors 
Kurjenniemi, Jose F. Monserrat, Jordi Puig, ukasz Rajewski, Joan 
Meseguer Llopis, Chunrong Zhang, Sergio Perales 
Reviewers 
Version  1.0 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 3 of  59 
Executive Summary 
Work  Package  5  aims  at  combining  the  cognitive  network  framework  from  WP3  and  the  specific 
management functions from WP4 into an integrated management system. A simulation environment 
must be designed and implemented to support a validation of  the integrated management system. 
Validation  will  encompass  the  service  scenarios  and  models  of   uncertainty  defined  in  WP2,  the 
cognitive network management  functions developed  in WP3, and  the knowledge based  reasoning 
management algorithms implemented  in WP4. To verify the results of  the project, a set of  relevant 
test cases and experiments will be defined and executed either on simulated environments or real 
testbeds. 
This deliverable describes the specification of  the COMMUNE Cognitive Network Simulator and the 
requirements the selected  testbeds must  fulfil. With this aim, this deliverable  first summarizes the 
characteristics  of   the  available  simulation  tools  and  testbeds  and  then  lists  the  requirements 
collected from all partners in the consortium. 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 4 of  59 
Table of  contents 
1  INTRODUCTION ....................................................................................................................... 6 
2  3GPP Long Term Evolution scenario Simulation Tools .............................................................. 7 
2.1  SistelNetworks SN4G LTEA HetNet Simulator ......................................................................... 7 
2.1.1  Building Blocks of  the simulator ................................................................................................ 8 
2.1.2  Radio Access Technologies ........................................................................................................ 9 
2.1.3  Main simulator features .......................................................................................................... 13 
2.1.4  Simulation  process .................................................................................................................. 19 
2.1.6  Other Outputs from SN4G....................................................................................................... 25 
3.1  LTE Home eNodeB Testbed ....................................................................................................39 
3.2  Multimedia Session Testbed ..................................................................................................43 
3.2.2  AIT SVDN P2P Testbed ............................................................................................................ 44 
4  Machine to machine scenario Testbed ................................................................................... 46 
4.1  Ericsson M2M Testbed ...........................................................................................................46 
5.1  Telnet FTTH GPON Testbed ....................................................................................................47 
5.1.1  Optical Line Terminator (OLT) ................................................................................................. 47 
5.1.2  Optical Network Terminator (ONT) ......................................................................................... 49 
5.1.4  GPON Tester ............................................................................................................................ 51 
6  Changes to the Available Tools for the Evaluation of  COMMUNE ........................................... 52 
6.1  Network Management Automation .......................................................................................52 
6.1.1  Scenario 1  –: Self healing in LTE Network ............................................................................... 52 
6.1.2  Scenario 2  –: SON Coordination in LTE Network ..................................................................... 53 
6.1.3  Scenario 3  –: Self optimization in LTE Network ...................................................................... 53 
6.1.4  Scenario 4  –: Self management in FTTH Network .................................................................. 54 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 5 of  59 
6.2  Mobility ..................................................................................................................................54 
6.3  Resource and QoS Mangement ..............................................................................................54 
6.3.1  Scenario 7  –: Multimedia Application  Management .............................................................. 54 
6.3.2  Scenario 8  –: Energy Efficient RAN Management in LTE Networks ........................................ 54 
6.4  Internet of  Things and Machine to Machine ..........................................................................56 
6.4.1  Scenario 9  –: Cognitive Management of  IoT and M2M Networks .......................................... 56 
6.4.2  Scenario 10  –: Cognitive Management of  IoT and M2M Services and Applications  ............... 56 
7  CONCLUSIONS ....................................................................................................................... 57 
8  REFERENCES .......................................................................................................................... 58 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 6 of  59 
1  INTRODUCTION 
1.1  Scope of  the Deliverable 
The future leads towards an ambient where wireless communications will exist in every scenario of  
life to provide the end user the “flexibility and choice”, to enhance the quality of  life of  the individual. 
The vision  is  beyond 3G  communications, which  is  tending  towards a diverse wireless networking 
world,  where  scenarios  define  that  the  user  will  be  able  to  attain  any  service,  at  any  time  on 
effectively any network that  is optimised  for the application at hand. Thus creating a  future global 
infrastructure,  where  several  systems  can  coexist  to  support  transparent  endtoend 
communications, in an efficient costeffective manner, raises significant research challenges in terms 
of  efficient use of  scarce spectral resources, network deployment and virtual connectivity between 
systems.  Only  with  the  development  of   intelligent  mechanism  running  in  the  different  network 
entities  it  will  be  possible  to  turn  this  vision  into  reality.  Moreover,  a  complete  experimental 
infrastructure,  comprising  simulation  tools  and  testbeds,  is  required  to  test  the  next  generation 
cognitive protocols/algorithms in a heterogeneous networking environment. 
The aim of  COMMUNE project is to build an innovative solution for cognitive network management 
under uncertainty. COMMUNE will seek to mitigate the practical effects of  uncertainty by exploring 
the  latest  advances  in  knowledge  based  reasoning  and  other  relevant  cognitive  methods.  This 
approach  is  chosen  due  to  the  intuitive  applicability  of   these  models  and  their  computational 
efficiency.  The  developed  COMMUNE  Management  System  shall  be  thoroughly  tested  through  a 
combination of  network trials (a proper mix of  current wireless and wireline  Internet technologies) 
and  simulation  campaigns.  Special  attention  will  be  paid  to  access  networks,  focusing  on  two 
relevant scenarios: LTE and FTTH. 
In  the  scope  of   this  deliverable,  we  target  a  detailed  description  of   the  available  experimental 
infrastructures,  both  simulation  tools  and  testbeds,  which  will  emulate  the  different  radio  access 
technologies  and  the  cognitive  operation  of   the  network.  In  addition  to  that,  this  deliverable 
summarizes  the  requirements  of   different  partners  in  terms  of   experimentation,  which  allows 
identifying the required updates in the experimental infrastructures. 
1.2  Structure of  the document 
The deliverable is divided into three main parts. Firstly, Section 2 describes the LTE simulation tools. 
Secondly, Section 3 and 4  focus on  testbeds. Finally, Section 5 collects all changes  required  in  the 
available tools for the evaluation of  COMMUNE cognitive mechanisms. 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 7 of  59 
2  3GPP Long Term Evolution scenario Simulation Tools 
This  chapter  contains  the  description  of   the  available  simulation  tools  for  the  3GPP  Long  Term 
Evolution scenario. 
2.1  SistelNetworks SN4G LTEA HetNet Simulator 
The SistelNetworks 4G  (SN4G) HetNet  simulator  is one of   the  tools used by COMMUNE project  to 
emulate the wireless network defined at the project. The scenarios, detailed at D2.1  [1] Section 4, 
will provide the required inputs to configure the simulation. Section 2.1.1 gives us a brief  description 
of  the simulator. 
The  scenario  inputs  should  be  mapped  to  SN4G  input  variables.  At  this  point,  it  is  important  to 
identify  the  critical  inputs:  users’  technology  and  femtocellular  capabilities,  type  of   service  –VoIP, 
www, etc– and  the quality of  service  (QoS)  requirements. Moreover, SN4G needs some additional 
variables defined at this section. 
Each  scenario  entails  different  situations  and,  hence,  the  type  of   traffic  should  be  different.  The 
simulator  has  to  identify  the  most  appropriate  traffic  models  (2.1.3.4)  for  each  service  at  each 
situation. 
All  the  scenarios  can  be  modelled  with  the  same  variables,  for  this  reason,  they  should  be 
configurable inputs to the SN4G simulator. These inputs are introduced in the simulator using an init 
file. The  init  file has  to be modified by  the user each  time a new  scenario  is  tested. The variables 
included in the  init file are detailed at point 2.1.4.1. Currently, SistelNetworks  is developing a web
based GUI  that will simplify the settings of  a new simulation experiment. This GUI will be adapted 
according to the project needs. 
Figure 1 shows several inputs and the outputs that SN4G that are planned to be used for COMMUNE 
project. 
SN4G  is  a  novel,  ambitious  and  scalable  radio  simulation  platform  for  heterogeneous  wireless 
systems  initially  developed  by  the  Universidad  Politécnica  de  Valencia  in  collaboration  with 
SistelNetworks. The platform currently  integrates  five advanced system  level simulators, emulating 
the  GPRS  (General  Packet  Radio  Service),  EDGE  (Enhanced  Datarates  for  GSM/Global  Evolution), 
HSDPA  (High  Speed  Downlink  Packet  Access),  WLAN  and  LTE  (Long  Term  Evolution)  Radio  Access 
Technologies  (RATs). SN4G  is a unique dynamic  simulation platform  that emulates all  five RATs  in 
parallel and at the packet level, which enables an accurate evaluation of  many output variables that 
could be defined,  including  the  final user perceived QoS  through  the  implementation of  advanced 
RRM mechanisms. The radio  interface specifications of  these five technologies have been faithfully 
implemented in the SN4G simulation platform, which works with a high time resolution (in the order 
of  milliseconds). This modelling approach validates the capability of  the SN4G simulation platform to 
dynamically  and precisely  evaluate  the  performance  of   RRM  techniques,  so  important  for  the 
evaluation  of   the  actual  behaviour  of   technologies.  The  platform  has  been  developed  following  a 
modular and scalable design, which guarantees an easy adaptation of  the platform configuration to 
specific requirements, and allows the rapid integration of  new functionalities. 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 8 of  59 
Number of  
highpriority
2.1.1  Building Blocks of  the simulator 
The main building blocks of  the simulator can be seen in figure 2, where every box shown represents 
a software module, that models or implements one precise feature of  SN4G. 
Link Control
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 9 of  59 
For  its  special  interest,  a  logical  structure  of   the  LTE  simulation  platform  is  shown  in  Figure  2. 
Interactions  among  functional  entities  are  shown  as  connections  among  blocks  in  Figure  2.  Main 
features of  each  functional entity have been  included within the block  representing  this  functional 
entity.  The  components  shown  in  this  figure  and  their  interactions  are  described  in  the  following 
subsections. 
2.1.2  Radio Access Technologies 
The main features of  the radio interfaces emulated in SN4G are briefly summarized in this section: 
GPRS 
The GPRS radio interface is based on a combined FDMA/TDMA multiple access mechanism and a FDD 
scheme. The GPRS standard can be modelled as a hierarchy of  logical layers with specific functions. 
Prior  to  transmission,  data  packets  are  segmented  into  smaller  data  blocks  across  the  different 
layers, with the final logical unit being the Radio Link Control block (RLC) which has duration of  20ms. 
The  resulting  RLC  data  blocks  are  then  coded  and  blockinterleaved  over  four  normal  bursts  in 
consecutive TDMA  frames. Although GPRS  is based on a single modulation scheme,  it defines  four 
different coding schemes (CS) (see Table 1) that have all been emulated within SN4G. 
A GPRS TDMA frame  is equal to 4.615 ms and  is divided  into eight 0.577 ms timeslots. Such time
slots  impose  the  SN4G  time  resolution  for  the  GPRS  radio  interface.  GPRS  defines  a  temporal 
hierarchy  with  higher  order  structures  such  as  super and  hyperframes  that  have  not  been 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 10 of  59 
GPRS TRANSMISSION MODES 
MODE  MODULATION  CODE RATE  BITS PER RADIO BLOCK  BIT RATE (KBPS) 
CS1  GMSK  1/2  181  9.05 
CS2  GMSK  Aprox 2/3  268  13.4 
CS3  GMSK  Aprox 3/4  312  15.6 
CS4  GMSK  1  428  21.4 
Table 1 GPRS transmission modes 
EDGE 
The  EDGE  radio  interface  is  based  on  the  same  multiple  access  scheme  as  GPRS,  but  considers 
different transmission modes (Modulation and Coding Schemes, MCS), all implemented in the SN4G 
platform  following  the  description  in  Table  2.  The  main  difference  to  GPRS  is  the  introduction  of  
8PSK, a multilevel modulation that theoretically increases EDGE data rates by a factor of  three. 
The  EDGE  transmission  modes  are  divided  into  three  different  families,  namely  A,  B  and  C.  Each 
family has a different basic payload unit of  37 (and 34), 28 and 22 octets respectively. Different code 
rates within a  family are achieved by  transmitting a different number of  payload units within one 
radio block. For families A and B, 1, 2 or 4 payload units can be transmitted per radio block, while for 
family C, only 1 or 2 payload units can be transmitted. These families are designed to allow a radio 
block to be retransmitted with a transmission mode, within the same family, different from that used 
in the original transmission; this option is not possible in the current GPRS standard. A block received 
in error can be resegmented and retransmitted using a more robust transmission mode within the 
same transmission family. 
The  GPRS and EDGE  transmission procedures are very  similar, although  some differences  for high 
order  modes  are  appreciated.  When  4  payload  units  are  transmitted  (MCS7,  MCS8  and  MCS9), 
these are split into two separate blocks. These blocks are in turn interleaved over only two bursts, for 
MCS8 and MCS9, and over  four bursts  for MCS7. All  the other MCSs  can only  transmit a  single 
block that is interleaved over four bursts. When switching to MCS3 or MCS6 from MCS8, three or 
six padding octets are, respectively, added to fill a radio block. Identically to GPRS, the transmission 
of  a whole EDGE radio block requires 20 ms. 
EDGE transmission modes 
BITS PER RADIO 
MCS3  GMSK  0.85  A pad.  1 x 272  13.6 
A  1 x 296  14.8 
MCS4  GMSK  1.00  C  2 x 176  17.6 
MCS5  8PSK  0.37  B  2 x 224  22.4 
MCS6  8PSK  0.49  A pad.  2 x 272  27.2 
A  2 x 296  29.6 
MCS7  8PSK  0.76  B  4 x 224  44.8 
MCS8  8PSK  0.92  A pad.  4 x 272  54.4 
MCS9  8PSK  1.00  A  4 x 296  59.2 
Table 2 EDGE transmission modes 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 11 of  59 
HSDPA 
HSDPA is based on a CDMA multiple access scheme and considers both a FDD and TDD component, 
although SN4G only emulates  the FDD one.  The FDD mode operates at a  chip  rate of  3.84 Mcps, 
which  results  in  an  approximated  bandwidth  of  5  MHz.  In  the  time  domain,  a  Transmission  Time 
Interval (TTI) of  2 ms is defined. A TTI is further divided into three 667 pts slots. In the code domain, 
channelization codes at a fixed spreading factor of  16 are used. Multicode transmission to a single 
user during a TTI is also allowed. 
Current  version  of   HSDPA  implemented  in  SN4G  (Release  6)  achieves  high  data  rates  of   up  to  14 
Mbps by means of  adaptive modulation and coding  (AMC),  fast  scheduling mechanisms  (each TTI) 
and  a  powerful  Hybrid  ARQ   mechanism.  AMC  or  Link  adaptation  (LA)  is  a  process  of   paramount 
importance to optimize system functioning. Its operation  is based on user equipment reporting the 
channel  state  either  cyclically  or  in  a  triggeredbased  manner  by  means  of   the  Channel  Quality 
Indicator (CQI). The definition and processing of  the CQIs is explained in detail in [2]. Numerically, CQI 
varies  from  1  to  30,  increasing  its  value  when  the  channel  quality  augments.  To  model  the  radio 
channel quality,  the  simulator  considers  several  lookup  tables  (LUT) matching  the SINR  (Signal  to 
Interference Ratio) as a function of  the BLER (Block Error Rate); in particular, one for each CQI such 
that the maximum CQI can be calculated considering a specific QoS. These LUT also include the effect 
of  the HARQ  retransmission with chase combining. 
The  available  number  of   codes  has  also  been  carefully  taken  into  account  and,  in  the  same  way, 
power  consumption  of   all  the  control  channels  has  been  considered  to  determine  the  available 
power  per  user.  Assuming  code  multiplexing  of   n  users  per  TTI,  n  HSSCCH  channelization  codes 
should  be  allocated,  whereas  the  available  power  is  equally  divided  among  the  n  users.  The 
maximum number of  HSSSCH codes has been set to 4. 
WLAN 
Current  WLAN  standards  do  not  contemplate  the  same  level  of   radio  resource  management 
functionality  than  mobile  systems.  However,  extensions  that  support  a  more  advanced  RRM 
framework have  been  developed  in  standardization bodies.  In  this  context,  SN4G  implements  the 
802.11e  specification,  which  provides  more  advanced  MAC  mechanisms  to  support  QoS.  This 
standard specifies two access mechanisms, the Enhanced Distributed Channel Access (EDCA) and the 
HCF  controlled channel access  (HCCA). According  to  the  literature,  the optimum  system operation 
corresponds to the case in which both access mechanisms work together, and this is the philosophy 
followed in SN4G. 
At the physical layer, both WLANs 802.11 b/g versions have been implemented. Table 3 summarizes 
the  list of  properties for both specifications.  In SN4G, user equipments are simply characterized by 
the receiver sensitivity (S) and the transmission power which has been set to 100 mW (20 dBm). 
LTE 
The Long Term Evolution  (LTE)  radio  interface  is based on OFDMA multiple access mechanism and 
can be deployed in FDD or TDD. However, our implementation is restricted to FDD mode. 
User data are transmitted  from the eNodeB to the User Equipments  (UEs) using a shared channel. 
Fast  scheduling  is performed  in  the eNodeB  in order  to decide how  to distribute  shared downlink 
resources  (time,  frequency and power) among  the UEs. For each one of   the  receivers, one or  two 
(with  MIMO)  transport  blocks  (TBs)  can  be  transmitted  in  each  1ms  transmit  time  interval  (TTI), 
which  is  the  minimum  required  simulation  resolution.  These  TBs  can  be  transmitted  according  to 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 12 of  59 
WLAN PHY MAIN CHARACTERISTICS 
(MBPS) 
OFDM 
Table 3 WLAN PHY main characteristics 
The LTE simulator (Release 8) presents some specific features: 
  New  link  to  system  model  based  on  the  effective  SINR calculation.  An  effective  SINR  is 
calculated based on a sampling of  the SINR  in frequency domain using previously calibrated 
functions. Then, this effective SINR value is mapped to a BLER value using LUTs obtained for 
AWGN channels. All the required information has been simulated. 
  As LTE is based on OFDM, the scheduling is in frequency, space and time. 
  CQI  (Channel  Quality  Indicator)  presents  a  different  definition  in  LTE.  Besides,  other 
indicators, namely PMI (Precoding Matrix Indicator) and RI (Rank Indicator), are present and 
useful for MIMO operation. 
  One or two TBs can be transmitted in each TTI, so up to two HARQ  processes can be active at 
the same time. 
The next table (Table 4) shows the possible CQI  indexes, and the corresponding modulations, code 
rates and efficiencies. In LTE, there are more possible transmission modes but in order to reduce the 
number  of   cases,  only  the  modes  proposed  in  [3]  are  considered  in  the  simulator.  After  the 
measurement and evaluation of  the radio channel conditions, the UE (User Equipment) selects a CQI 
index. This selection entails that the UE is able to receive information with the modulation, code rate 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 13 of  59 
CQI TABLE 
0  out of  range 
1  QPSK  78  0.1523 
2  QPSK  120  0.2344 
3  QPSK  193  0.3770 
4  QPSK  308  0.6016 
5  QPSK  449  0.8770 
6  QPSK  602  1.1758 
7  16QAM  378  1.4766 
8  16QAM  490  1.9141 
9  16QAM  616  2.4063 
10  64QAM  466  2.7305 
11  64QAM  567  3.3223 
12  64QAM  666  3.9023 
13  64QAM  772  4.5234 
14  64QAM  873  5.1152 
15  64QAM  948  5.5547 
Table 4 CQI table 
2.1.3  Main simulator features 
Figure 4 shows the scenario modelled by the SN4G platform which includes the GPRS/ EDGE, HSDPA, 
WLAN and LTE radio interfaces. As shown in the figure, the SN4G platform does not only model the 
radio interface of  the four technologies but also implement various RAT specific RRM features and a 
centralized CRRM  (Common RRM) entity. This entity directly collects specific RAT  information  (e.g. 
load, channel quality conditions, etc) and interacts with the RRM entities implemented at each RAT. 
The main components of  SN4G simulator, their features, interactions and data flow are described in 
the following subsections. 
2.1.3.1 Cellular environment 
The Cellular Environment entity is a system module storing the location of  each base station and the 
interfering  relations  among  them;  this  information  is  needed  to  estimate  the  experienced 
interference  levels.  The  cellular  layout  can  be  modified  offline  at  any  time  to  change  the  system 
configuration  under  study.  In  order  to  avoid  border  effects,  a  wraparound  technique  has  been 
applied. Moreover, sectorized cell sites can be modelled. 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 14 of  59 
Figure 4 SN4G heterogeneous scenario 
For the COMMUNE project, in order to simulate HetNets would be possible to define network layers, 
specifying  the  number  of  micro/pico/femto base  stations  per  macrocell,  allowing  realistic  analysis 
that includes different types of  radio channels, depending on the network layer. 
2.1.3.2 Radio Link 
This  module  models  the  radio  propagation  conditions  between  transmitter  and  receiver  and  is  a 
generic entity employed by any wireless link established. It characterizes the three radio propagation 
effects, namely path loss, shadowing and fast fading. 
Depending on the technology, the radio  link modelling  is different.  In the case of  LTE,  the channel 
model is the one proposed by the ITU in the M.2135 document [4]. 
For GSM and UMTS the path loss (in dB) reported in [5] has been considered: 
80log21log18log)101640( 101010
   f hd h L bb p  
Where d  is the distance in km between the base station transceiver and the mobile terminal,  f  is the 
carrier frequency  in MHz and  Δhb  is the base station antenna height, measured  in meters  from the 
average roof  top  level. Typical values  for these parameters are  Δhb = 15m,  f =2000 MHz  for HSDPA 
and  f =1800 MHz for GPRS and EDGE. 
For WLAN, the following path loss model has been implemented [6]: 
10( ) 145 35log p L dB d   
The shadowing loss has been modelled as a random process with a normal distribution of  mean 0 dB 
and standard deviation of  6 dB  for urban and suburban environment. The shadowing  is a spatially 
correlated  process  so  that  the  shadowing  loss  experienced  by  a  mobile  at  a  given  position  is 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 15 of  59 
Fast  fading modelling  is also  important when  considering  technologies,  such as EDGE and HSDPA, 
which  base  their  radio  operation  on  link  adaptation  techniques  [8].  In  these  RATs,  transmission 
conditions are modified depending on the current channel characteristics. For the sake of  simplicity, 
in SN4G only a  simple block  fading model  is  considered,  i.e.  the  fast  fading  stays  constant over a 
coherence time interval and each sample is statistically independent. Hence, in addition to the path 
loss  and  shadowing  value  of   each  radio  block,  in  SN4G  a  third  multiplicative  factor  is  considered 
when determining  the  received carrier:  the  fast  fading coefficient. This  factor  is of  unit mean and 
follows the probability density function: 
1( ) ( ) ( 1)!
 M 
 
     
 

 
Here, M  denotes  the  number  of   resolvable  independent multipaths  at  the  receiver.  In  GPRS  and 
EDGE M is set to 1 and in HSDPA M=3. 
2.1.3.3 Base Station 
The Base Station entity  is responsible  for the Medium Access Control (MAC) and RRM  functions.  It 
also controls the channel pool where the status of  all channels per RAT  is maintained.  In the Base 
Station is also located the session generation process. Once a new mobile is active in the system, the 
CRRM entity chooses its initial RAT depending on a specific policy. When a mobile station requests a 
channel from a given RAT, the channel pool of  the serving base station is examined to search for an 
available channel. If  a free channel is available on the requested RAT, the mobile station is assigned a 
randomly chosen channel or based on some quality metrics [9]. If  a free channel  is not available on 
the requested RAT, the mobile station is assigned a channel from a different RAT, depending on the 
CRRM  scheme under  consideration, or  it  is  placed  in a  queue until a  transmitting mobile ends  its 
transmission and releases its channel. For users in GPRS and EDGE queues, a FirstCome FirstServed 
(FCFS) scheduling policy  is applied so that channel requests are satisfied  in the same order as they 
appear. Users  in the HSDPA/LTE queue can be served either  in a round robin fashion, according to 
the  Max  C/I  criterion,  which  selects  at  any  moment  the  user  with  better  transmission  quality,  or 
following the proportional fair algorithm. In WLAN, realtime traffic is delivered through HCCA with a 
FCFS  policy,  whereas  best  effort  users  mutually  contend  to  get  the  channel  control  being  served 
using the EDCA protocol. 
Apart from the scheduling, other implemented RRM functionalities include Link Adaptation for GPRS, 
EDGE, HSPDA, WLAN and LTE, multichannel operation for GPRS and EDGE, multicode allocation  in 
HSDPA, multiResource Block allocation in LTE and call admission control in all technologies. 
Link adaptation (LA), also referred to as Adaptive Modulation and Coding (AMC) in HSDPA and LTE, is 
an adaptive RRM technique that periodically estimates the channel quality conditions and selects the 
optimum  transmission  mode  based  on  a  predefined  selection  criterion.  For  web  browsing,  the 
transmission mode that maximizes the throughput is selected. For H.263 video service, in GPRS and 
EDGE the algorithm proposed  in [10] has been used since  it outperforms the former  in several key 
aspects affecting realtime operation. In the case of  multichannel transmissions, the channel quality 
conditions are estimated over all channels simultaneously assigned to a single user and their average 
value  is  used  to  estimate  the  optimum  transmission  mode  according  to  the  established  selection 
criterion. In HSDPA and LTE, the mobile directly reports its channel conditions to the base station by 
means of  the CQI. With this information, the base station knows the maximum number of  codes or 
resource blocks  to be allocated as well as  the modulation and coding  scheme. The  final allocation 
shall always be as higher as possible but not exceeding the transmission mode reported by the user. 
Automatic Rate Fallback (ARF) is the implemented LA algorithm for WLAN; ARF and other algorithms 
with  similar operating  concepts have been widely  implemented  in many WLAN products  although 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 16 of  59 
measuring the numbers of  consecutively successful and failed transmissions. The sender adjusts  its 
modulation mode and data rate in accordance with these measurements. 
Multichannel, multicode and multiresource block operation  is considered  in the SN4G simulation 
platform for the GPRSEDGE, HSDPA and LTE radio interfaces, respectively. The number of  channels, 
codes or resource blocks that a base station can simultaneously allocate to a single user depends on 
factors such as the capability of  the terminal, the system load, the availability of  radio resource, the 
requested service type and the considered multichannel allocation policy. 
In  the  current  implementation,  CRRM  techniques  can  be  also  included.  These  CRRM  mechanisms 
base  their  RAT  selection  on  utility  functions  and  operating  parameters,  such  as  the  RAT  load, 
required service and its QoS parameters, interference levels and effect on active transmissions, etc. 
The RAT selection can be performed for each new session, periodically, or every time a new packet is 
generated. It is important to highlight that RAT changes are done dynamically in the SN4G platform 
and  that  the  radio  transmission  can  be  immediately  resumed with  the newly  selected RAT  at  the 
stage  where  the  radio  transmission  ended  using  the  previous  RAT.  The  platform  has  also  been 
prepared to consider the case in which a user handles different application sessions through various 
RATs. 
2.1.3.4 User traffic behavior 
User traffic demands are usually described at two  levels: sessionarrival process and traffic models. 
Sessionarrival processes, also  referred as  traffic generation, are usually modelled as a birthdeath 
process, which can be characterized by  the  following parameters: busy hour call attempts  (BHCA), 
arrival  distribution,  mean  session  duration,  duration  distribution,  etc.  On  the  other  hand  traffic 
models describe the source behaviour within a session. They vary depending on the type of  service 
and they can be described by parameters such as: average active/inactive times, time distributions, 
data rate, packet  length distribution, etc. In SN4G, the sessionarrival has been implemented at the 
base station, while the traffic models are controlled by the mobile station for optimizing the code. 
Three different services have been implemented in SN4G, namely web browsing and realtime H.263 
video transmissions. Cellular subscribers are usually considered to have  independent behaviour one 
from each other, which results  in exponentially distributed  intersession arrival times. For each one 
of   the  implemented  services  a  specific  intersession  time  is  defined,  which  allows  controlling  the 
traffic load. 
The web browsing service follows the model described in [11]. It follows an ON/OFF pattern where a 
web browsing session starts with the submission of  a web page request by the user. The time interval 
needed  to  transfer  the  requested  web  page  is  referred  to  as  active  period.  When  the  transfer  is 
completed, the user will take some time to read the  information before  initiating another request. 
This  time  corresponds  to  the  inactive  period.  The  implemented  model  is  based  on  the  HTTP  1.0 
standard where a different TCP connection is established for the transmission of  each object in a web 
page. In this case, the active ON time has been considered as the time needed for the transmission of  
a single object of  a web page, while the active OFF time represents the time elapsed between closing 
a  TCP  connection  and  opening  a  new  one  to  transfer  another  object  of   the  same  web  page.  The 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 17 of  59 
PARAMETERS OF THE WEB BROWSING TRAFFIC MODEL 
PARAMETER 
MATHEMATICAL 
DISTRIBUTION 
a
( )   k 
Table 5 Parameters of  the web browsing traffic model 
Realtime services have also been included in SN4G through the emulation of  realtime VoIP [4] and 
H.263 video transmissions following the model presented in [12]. This last model takes into account 
the  three different  frame  types considered  in  the H.263  standard, namely  I, P and PB. The model 
characterizes the size and duration of  the video frames, the correlation between both parameters for 
each video frame, and the transition probability between different video frame types. The modelling 
is  performed  at  two  levels.  The  first  one  establishes  the  frame  type  to  generate.  Iframes  are 
periodically  created,  while  a  Markov  chain  drives  the  transition  generation  between  P and  PB
frames. Once the frame type is selected, the model determines the size and the duration of  the video 
frame to be transmitted. The reader is referred to [4] and [12] for a detailed analytical described of  
the realtime VoIP and H.263 video traffic model, respectively. 
2.1.3.5 Resource Model 
The  resource  model  entity  is  implemented  at  the  mobile  station  and  is  basically  responsible  for 
controlling  the  radio  transmission  parameters  of   a  channel  currently  assigned  to  a  user  and  for 
estimating the experienced channel quality conditions,  in this case carrier to  interference ratio. For 
WLAN systems only the received power  is calculated since it is the only value needed to obtain the 
maximum bit rate to be allocated. 
2.1.3.6 Link Management 
The  Link  Management  module  is  responsible  for  handling  the  radio  transmission  and  emulating 
channel errors. 
Transmission Process 
GPRS  controls  the  radio  transmission  of   RLC  blocks  through  an  Automatic  Repeat  reQuest  (ARQ) 
protocol, described in specification 3GPP TS 04.60, that is implemented in SN4G. This ARQ  protocol is 
based on the numbering of  the blocks and a selective repeat principle with sliding transmitting and 
receiving windows. The transmitting and receiving ARQ  windows have a size of  64 RLC blocks. The 
reporting  period,  which  defines  how  regularly  the  receiver  sends  acknowledgment  messages,  has 
been  set  to  16  blocks.  No  block  losses  and  errors  on  the  transmission  of   the  acknowledgement 
messages  have  yet  been  considered  in  SN4G.  A  similar  ARQ   protocol  has  been  implemented  for 
EDGE, with varying window sizes according to the number of  channels simultaneously assigned to a 
single user; the window sizes range vary from 64 to 1024 radio blocks. For EDGE transmissions, a 32 
radio blocks has been selected. 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 18 of  59 
In HSDPA and LTE, retransmission of  erroneous transport blocks is performed by an Nchannel stop
andwait (SAW) ARQ  protocol. In stopandwait schemes, the transmitter handles the transmission of  
a single block until it has been successfully received. In SN4G, a maximum of  8 channels can be set up 
simultaneously  since  this  is  the  value  suggested  in  the  standard.  Block  size  is  determined  by  the 
reported CQI. As  for GPRS and EDGE, no transport block  losses or errors on the acknowledgement 
messages have been emulated. 
For WLAN, the SN4G platform also implements an ARQ  protocol. In this case only one channel SAW is 
employed. The  transport block  is  a  fixedlength  IP packet of  1500 bytes although  it  is  possible  to 
perform fragmentation to improve channel utilization. 
One  of   the  key  techniques  of   LTE  is  the  link  adaptation  that  allows  the  transmitter  to  adapt  the 
transmission format, including the MCS, transmission rank and precoder among other parameters, to 
the channel quality variations. As the simulator  implements a FDD system,  in which uplink (UL) and 
DL  are  separated  in  frequency,  DL  quality  cannot  be  estimated  directly  by  the  BS  through 
measurements of   the UL channel.  Instead,  the user must  report  the BS which  is  the channel state 
that  it  is  experiencing.  Several  methods  are  allowed  to  perform  the  channel  state  report.  First, 
explicit channel estimates can be  reported  to  the BS. For example, one channel estimated  can be 
reported  per  subcarrier.  To  reduce  the  overhead  of   such  a  transmission  only  channel  correlation 
matrices could be transmitted. Besides these methods, other kind of  nonexplicit  information could 
be transmitted. In fact, this approach is common in LTE. Following this approach, the user performs
SINR  measurements  and  calculates  the  most  suitable  format  for  transmission.  This  information 
includes which is the most suitable MCS, multiantenna scheme, and precoding matrices and rank in 
case  of   spatial  multiplexing.  This  information  is  conveyed  in  a  set  of   reports  known  as  Channel 
Quality Indicator (CQI), Precoder Matrix Indicator (PMI) and Rank Indicator (RI). In this process,  it is 
necessary to have an  interface with the physical  layer to know the channel state and also with the 
link abstraction model to be able to translate the channel state into a transmission quality estimate. 
An additional source of   information used to perform the  link adaptation is the HARQ  feedback sent 
by the user to the BS. For  instance,  if  a negative acknowledgement  is received by the BS,  it means 
that the transmission format used in a previous transmission was incorrect and adaptation is needed. 
Link adaptation algorithms are not included in the LTE specifications. Therefore, each developer uses 
a different solution to obtain the best system performance. 
Channel Errors Emulation 
The link level performance is represented by a simplified model consisting of  a set of  LookUp Tables 
(LUTs)  [8] mapping the CIR  (Carrier to  Interference Ratio) to a given  link quality parameter such as 
the BLER. Different LUTs need then to be produced for different operating conditions, e.g., RAT and 
transmission mode, mobile speed and propagation environments (typical urban or rural area). SN4G 
employs these LUTs to decide whether a radio block is received in error once the CIR experienced by 
the radio block has been computed. 
When modelling WLAN it is unusual to make use of  LUTs as in cellular systems. Rather, the concept 
of   sensibility  is employed.  If  a certain physical  transmission mode  is given and  the mean  received 
power  is over  its specific sensibility then the transmitted block will be properly received, otherwise 
the block is dropped. 
Regarding LTE, this technology is based on Orthogonal Frequency Domain Multiplexing (OFDM) that 
is  a  multicarrier  modulation.  Then,  the  outcomes  of   SINR  measurements  performed  over  the  air 
interface are vectors whose elements represent the SINR of  each carrier. This fact has made linkto
system  mapping  developed  for  single  carrier  systems  to  be  useless  for  LTE.  Instead,  a  family  of  
methods  known  as  Effective  SINR  Mapping  (ESM)  is  commonly  used.  These  methods  map  an 
instantaneous  set  of   SINR  samples  into  a  scalar  value,  which  is  called  effective  SINR.  The  general 
formula used to obtain the effective SINR is: 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 19 of  59 
being  the  number  of   samples,  an  information  measure  function  and  its 
inverse and  and  two configurable parameters. Once the effective  value,  , has 
been  calculated, a  look up  table obtained  through  simulations  conducted  in an AWGN  scenario  is 
used to translate the effective  value to, for  instance, a BLER value. With this aim, an AWGN 
look up table must be obtained for each Modulation and Coding Scheme (MCS). 
For  each  MCS,  and  must  be  calibrated  through  link  level  simulations  to  minimize  the  error 
between real BLER (obtained through simulation) and predicted BLER (obtained through the ESM). If  
the  model was  perfect,  the  would  be  the  scalar  value  that  in  an  AWGN  scenario 
would produce the same BLER obtained in the multicarrier scenario with the measured SINR vector. 
The most common ESM model  in LTE evaluation  is the Mutual  Information Effective SINR Mapping 
(MIESM),  which  is  implemented  in  SN4G.  MIESM  uses  as  its  information  measure  the  so  called 
mutual information. 
2.1.4  Simulation process 
The  configuration  of   the  simulated  SN4G  scenario  is  made  through  a  configuration  file  called 
‘IniFile.ini’.  This  file  is  read  at  the  beginning  of   the  simulation  process  and  the  specified  input 
parameters are  loaded. In the course of  the simulation process, some performance parameters are 
written and saved  in several output text  files. These  input and output parameters are described  in 
next sections. Note that the ‘IniFile.ini’ can be defined automatically using the GUI of  SN4G. 
2.1.4.1 Configuration parameters 
The input parameters that can be specified in the configuration file are quite huge. Most significant 
parameters are the following: 
  Active  RATs  considered  in  the  simulation.  In  SN4G,  it  is  possible  to  select  the  RATs  to  be 
considered in the simulated scenario among all the implemented RATs in the platform: GPRS, 
EDGE, HSDPA, WLAN and LTE. 
  Cell radius for each RAT. For each considered RAT, the cell radius must be configured. 
  Number  of   interfering  cells.  This  parameter  establishes  the  number  of   interfering  cells 
considered to calculate the interference signal level. Several examples are shown in Figure 5. 
In a scenario considering four 120ºsectorised cells per cluster, 7 interfering cells mean that 
the first and the second interference rings are considered to calculate the interference signal 
level.  In a four omnidirectional cells per cluster pattern, the number of   interfering cells will 
be 6  if   the  first  interference  ring  is only  considered. The  same number of   interfering  cells 
must be established if  an interference reuse factor of  1 is considered as in HSDPA systems or 
LTE. 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 20 of  59 
Figure 5 Interference patterns for different cell clusters 
  User load. Number of  users that are being simulated. 
  Number of  frequency carriers per RAT. 
  Thermal noise (default:  121 dBm for GPRS/EDGE,  102 dBm for HSDPA,  90 dBm for WLAN 
and bandwidthspecific for LTE). 
  Transmission  power  (default:  30 dBm  for  GPRS/EDGE,  43  dBm  for HSDPA  and  LTE  and  20 
dBm for WLAN). 
channelization codes in the same cell due to multipath dispersion. 
  Number of  cells. Total number of  cells consider in the current simulation. 
  Session  and  traffic  input  parameters.  All  the  parameters  needed  to  configure  the  traffic 
model  employed  at  the  platform  must  be  specified  at  the  configuration  file.  For  a  more 
complete description of  these session and traffic parameters, [13] can be consulted. 
  Number of  static/pedestrian/vehicular users. Users can be simulated as static, pedestrian or 
vehicular users with different average speeds. 
  Average  pedestrian/vehicular  speed  (default:  35km/h  and  80  km/h  respectively).  The 
average speed established for each type of  users can be specified. 
  LA/AMC updating period (default: 60ms for GPRS/EDGE, 2ms for HSDPA, 1ms for LTE). 
  Seed. The seed to initialize the random number generator. 
  Simulation time. 
  BLER and throughput at radio block level per traffic service. 
  BLER and throughput at radio block level per RAT. 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 21 of  59 
  Normalized delay at application level per traffic service. 
  Waiting times per traffic service. The time a user has waited for receiving resources to carry 
out its transmission is saved per traffic service. 
  User satisfaction: percentage of  satisfactory transmissions per traffic service: 
o  WWW  transmission  is  considered  satisfactory  if   a  web  page  is  transmitted  in  less 
than 4 seconds. 
  Video  frames  transmissions  are  considered  satisfactory  if   they  are  completely  transmitted 
before the next video frame is to be transmitted. 
  Percentage of  unsent and aborted video frames for realtime video services. 
  Statistics about  the  transmission modes utilization are also  saved per each RAT and  traffic 
service. The statistics are: 
o  Percentage of  times each transmission mode has been used. 
o  Percentage of  times the employed transmission mode was optimally selected. When 
a  block  is  received,  the  optimum  transmission  mode  is  calculated  based  on  the 
current  radio  conditions. Then,  the optimum  transmission mode  is  compared with 
the  transmission  mode  used  to  transmit  the  block.  If   both  values  are  equal,  the 
employed transmission mode is considered optimally selected. 
o  Percentage  of   times  the  employed  transmission  mode  was  more  robust  than 
necessary. If  the optimum transmission mode calculated at the receiver is less robust 
than the used transmission mode.
o  Percentage  of   times  the  employed  transmission  mode  was  less  robust  than 
necessary.  If   the  optimum  transmission  mode  calculated  at  the  receiver  is  more 
robust than the used transmission mode. 
o  Transmission  mode  change  rate.  Rate  at  which  the  optimum  transmission  mode 
selected by the LA mechanism has changed. This parameter provides an estimation 
of  the channel quality variability. 
o  Retransmission  rate.  This  output  parameter  accounts  for  the  radio  blocks 
erroneously received, and then, which must be retransmitted. 
o  Percentage of  times the employed transmission mode was not optimally selected per 
each transmission mode. 
  RAT selection statistics. Percentage of  times each RAT has been selected to carry out a user 
transmission. These results are provided per each traffic service. 
 
 
COMMUNE Celtic Project: Deliverable D.5.1: issued on (M10) 31.08.2012  Page 22 of  59 
2.1.5  Key Performance Indicators 
2.1.5.1 General performance evaluation criteria 
The following indicators should be evaluated for all types of  services. 
Cell spectral efficiency 
Cell edge user spectral efficiency 
As defined in [14]. 
Peak spectral efficiency calculation 
The peak spectral efficiency is calculated as specified in [14]. 
Control plane latency calculation 
The control plane latency is calculated as specified in [14]. 
User plane latency calculation 
The user plane latency is calculated as specified in [14]. 
Intra and interfrequency handover interruption time derivation 
The intra and interfrequency handover interruption time is calculated as specified in [14]. 
Average blocking rate 
It should be determined for all the services that can be blocked. It  is calculated over the simulation 
duration as the ratio of  blocked&nb