Backhaul Networks(백홀 네트워크)란 무엇입니까?
Backhaul Networks 백홀 네트워크 - Integrated access and backhaul (IAB) networks have the potential to provide high data rate in both access and backhaul networks by sharing the same spectrum. [1] Previously used in backhaul networks, the service availability of mmW radio technologies significantly relies on the Line-of-Sight (LoS) signal path between the communicating radios. [2] This paper focuses on the problem of finding multiple paths with relay nodes to maximize throughput for ultra-high-rate millimeter wave (mmWave) backhaul networks in urban environments. [3] Transmission quality assessment on dual polarization 100 Gbit/s (QPSK) and 200 Gbit/s (16-QAM) signals demonstrates the suitability for dynamic bandwidth allocation in core networks, backhaul networks, intra- and inter-datacenter interconnects. [4] It is requisite to study energy efficiency of such backhaul networks. [5] A convergence of Mobile Edge Computing (MEC) and Software-Defined Networks (SDN) delivers gigantic challenges and opportunities for enhancing computing resources and user Quality of Service (QoS) in fronthaul and backhaul networks. [6] In this paper, we propose a framework that jointly optimizes wireless user association and content caching in both access and backhaul networks. [7] For example, in the MEC (mobile edge computing), cache memories are provided at base stations of 5G cellular networks to reduce the traffic load in the backhaul networks. [8] In a vehicular communications environment, the need for information sharing, entertainment, and multimedia will increase, leading to congestion of backhaul networks. [9] These communities are typically situated geographically distant from backhaul networks. [10] Moreover, the energy efficiency of backhaul networks is evaluated and compared with the legacy and the mmWave-based HetNet architectures. [11] Thanks to emerging technologies many features are available in the 5G design to detect, control and avoid congestion in the backhaul networks. [12] To achieve a practical solution, we propose a relay-assisted and QoS aware (RAQS) scheduling scheme for the backhaul networks, called RAQS. [13] However, channel modeling is still challenging for backhaul networks due to high propagation loss, environmental attenuation, absorption loss, and sensitivity of blockage. [14] For high-speed train communication system, broadband analog radio-over-fiber based backhaul networks with a centralized processing unit can reduce hard hand-over processes by prediction of train location and be tracking the train by adaptive optical path routing. [15] Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) can play a major role in enhancing both the access and backhaul networks of the next generation of mobile networks. [16] Latency and bandwidth limitations of mobile network operators (MNOs)’ backhaul networks can have negative impacts on 5G service experience. [17] This paper presents experimental comparisons of satellite and terrestrial based backhaul networks and evaluates their performances in terms of different Key Performance Indicators (KPIs) including Channel Quality Index (CQI), Modulation Coding Scheme (MCS) index, Downlink (DL) throughput, Frame Usage (FU) ratio and number of Resource Block (RB) utilization. [18] This paper studies a cache-enabled cross-haul network (Ce-XHaul) infrastructure under the banner of 5G, aiming at offloading data requests in the backhaul networks by means of extremely restricting the provisioning of user requests in the fronthaul networks. [19] Backhaul networks in UDNs are formed by heterogeneous links with multi-hop connections and must handle massive traffic. [20] In this paper, we propose a green backhaul infrastructure virtualization market for a renewable-powered cellular multi-hop backhaul network in which a virtual operator (VO) can use the backhaul networks of some assemble operators (AOs) to forward traffic to itself. [21] The results showed that an optimal UAV flight height (80 m) could satisfy both access and backhaul networks; however, full coverage was difficult to achieve. [22] Line-of-sight MIMO (LOS-MIMO) has the potential to greatly improve the capacity and spectral efficiency of microwave links in backhaul networks. [23] On the other hand, Multi- access Edge Computing (MEC) is proposed to reduce mobile data traffic on backhaul networks. [24]IAB(통합 액세스 및 백홀) 네트워크는 동일한 스펙트럼을 공유하여 액세스 및 백홀 네트워크 모두에서 높은 데이터 속도를 제공할 수 있습니다. [1] 이전에 백홀 네트워크에서 사용되었던 mmW 무선 기술의 서비스 가용성은 통신 무선 간의 LoS(Line-of-Sight) 신호 경로에 크게 의존합니다. [2] 이 논문은 도시 환경에서 초고속 밀리미터파(mmWave) 백홀 네트워크의 처리량을 최대화하기 위해 릴레이 노드가 있는 다중 경로를 찾는 문제에 중점을 둡니다. [3] 이중 편파 100Gbit/s(QPSK) 및 200Gbit/s(16-QAM) 신호에 대한 전송 품질 평가는 코어 네트워크, 백홀 네트워크, 데이터 센터 내부 및 내부 상호 연결에서 동적 대역폭 할당에 대한 적합성을 보여줍니다. [4] 이러한 백홀 네트워크의 에너지 효율에 대한 연구가 필요하다. [5] 모바일 에지 컴퓨팅(MEC)과 소프트웨어 정의 네트워크(SDN)의 융합은 프론트홀 및 백홀 네트워크에서 컴퓨팅 리소스와 사용자 서비스 품질(QoS)을 향상시키기 위한 거대한 도전과 기회를 제공합니다. [6] 본 논문에서는 액세스 네트워크와 백홀 네트워크 모두에서 무선 사용자 연관 및 콘텐츠 캐싱을 공동으로 최적화하는 프레임워크를 제안합니다. [7] 예를 들어, MEC(Mobile Edge Computing)에서는 백홀 네트워크의 트래픽 부하를 줄이기 위해 5G 셀룰러 네트워크의 기지국에 캐시 메모리를 제공합니다. [8] 차량 통신 환경에서는 정보 공유, 엔터테인먼트 및 멀티미디어에 대한 필요성이 증가하여 백홀 네트워크의 혼잡으로 이어질 것입니다. [9] 이러한 커뮤니티는 일반적으로 백홀 네트워크에서 지리적으로 멀리 떨어져 있습니다. [10] 또한 백홀 네트워크의 에너지 효율성을 평가하고 기존 및 mmWave 기반 HetNet 아키텍처와 비교합니다. [11] 새로운 기술 덕분에 5G 설계에서 백홀 네트워크의 정체를 감지, 제어 및 방지할 수 있는 많은 기능을 사용할 수 있습니다. [12] 실용적인 솔루션을 달성하기 위해 RAQS라고 하는 백홀 네트워크에 대한 릴레이 지원 및 QoS 인식(RAQS) 스케줄링 방식을 제안합니다. [13] 그러나 채널 모델링은 높은 전파 손실, 환경 감쇠, 흡수 손실 및 차단 감도로 인해 백홀 네트워크에서 여전히 어려운 작업입니다. [14] 고속 열차 통신 시스템의 경우 중앙 처리 장치가 있는 광대역 아날로그 라디오 오버 파이버 기반 백홀 네트워크는 열차 위치 예측을 통해 하드 핸드오버 프로세스를 줄이고 적응형 광 경로 라우팅으로 열차를 추적할 수 있습니다. [15] 무인항공기(UAV)는 차세대 모바일 네트워크의 액세스 및 백홀 네트워크를 모두 향상시키는 데 중요한 역할을 할 수 있습니다. [16] MNO(모바일 네트워크 사업자) 백홀 네트워크의 지연 시간 및 대역폭 제한은 5G 서비스 경험에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다. [17] 이 논문은 위성과 지상파 기반 백홀 네트워크의 실험적 비교를 제시하고 채널 품질 지수(CQI), 변조 코딩 체계(MCS) 지수, 다운링크(DL) 처리량, 프레임 사용을 포함한 다양한 핵심 성능 지표(KPI) 측면에서 성능을 평가합니다. (FU) 비율 및 리소스 블록(RB) 사용률. [18] 이 논문은 5G라는 기치 아래 캐시 지원 크로스홀 네트워크(Ce-XHaul) 인프라를 연구하며, 프런트홀 네트워크에서 사용자 요청 프로비저닝을 극도로 제한하여 백홀 네트워크에서 데이터 요청을 오프로딩하는 것을 목표로 합니다. [19] UDN의 백홀 네트워크는 다중 홉 연결이 있는 이기종 링크로 구성되며 대량 트래픽을 처리해야 합니다. [20] 본 논문에서는 VO(Virtual Operator)가 일부 AO(Assembly Operator)의 백홀 네트워크를 사용하여 트래픽을 자신에게 전달할 수 있는 재생 가능 전력 셀룰러 다중 홉 백홀 네트워크를 위한 그린 백홀 인프라 가상화 시장을 제안합니다. [21] 결과는 최적의 UAV 비행 높이(80m)가 액세스 및 백홀 네트워크를 모두 충족할 수 있음을 보여주었습니다. 그러나 전체 적용 범위를 달성하기가 어려웠습니다. [22] 가시선 MIMO(LOS-MIMO)는 백홀 네트워크에서 마이크로웨이브 링크의 용량과 스펙트럼 효율성을 크게 향상시킬 수 있는 잠재력이 있습니다. [23] 한편, 백홀 네트워크에서 모바일 데이터 트래픽을 줄이기 위해 MEC(Multi-access Edge Computing)가 제안되었습니다. [24]
Wireles Backhaul Networks 무선 백홀 네트워크
In this paper, we scrutinize the downlink transmission of UAV-enabled wireless backhaul networks in which non-orthogonal multiple access is incorporated to boost up the massive connectivity and high spectra efficiency. [1] As such, cooperative relaying for multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) wireless backhaul networks is studied, in which the source sends independent messages to $K$ destinations with the help of $N$ relays where the relays operate in full- or half-duplex mode. [2] In this paper, we consider the reconfiguration of wireless backhaul networks with mechanically steerable antennas in the presence of changing traffic demands. [3] In this paper, we investigate the downlink transmission in wireless backhaul networks when a UAV is deployed as the flying base station. [4] It is the beamforming and advances in analog as well as digital self-interference (SI) cancellation schemes that improve the network capacity in mmWave wireless backhaul networks. [5] Efficient wireless backhaul networks using IEEE 802. [6] Optimal deployment and management of 5G wireless backhaul networks is an interesting and challenging issue. [7] The antenna is intended to be implement in future 5G high capacity wireless backhaul networks to respond to traffic variations and coverage needs. [8] Though massive MIMO is suitable for inter-basestation wireless backhaul networks, how to adequately adjusting each BS’s antennas remains an unsolved issue. [9] In this paper, the design of caching placement and coded multicasting for wireless backhaul networks is explored under heterogeneous file preferences, where the file preference of each small base station (BS) is assumed to be aware at the macro BS. [10] Here, we focus on maximizing the service time of FSO-based vertical wireless backhaul networks by considering practical constraints for wireless UAV communication, including limited energy and required data rates. [11] The aim of this work is to provide a detailed overview of the different alternatives for building rural wireless backhaul networks. [12]이 논문에서는 대규모 연결과 높은 스펙트럼 효율성을 높이기 위해 비직교 다중 액세스가 통합된 UAV 지원 무선 백홀 네트워크의 다운링크 전송을 조사합니다. [1] 이와 같이 다중 사용자 다중 입력 다중 출력(MU-MIMO) 무선 백홀 네트워크에 대한 협력 중계가 연구되며, 여기서 소스는 릴레이가 작동하는 $N$ 릴레이의 도움으로 $K$ 목적지에 독립적인 메시지를 보냅니다. 전이중 또는 반이중 모드에서. [2] 이 논문에서는 변화하는 트래픽 수요가 있을 때 기계적으로 조종 가능한 안테나를 사용하는 무선 백홀 네트워크의 재구성을 고려합니다. [3] 본 논문에서는 UAV가 비행기지국으로 배치될 때 무선 백홀 네트워크에서 하향링크 전송을 조사한다. [4] mmWave 무선 백홀 네트워크에서 네트워크 용량을 향상시키는 것은 빔포밍과 아날로그 및 디지털 SI(자체 간섭) 제거 방식의 발전입니다. [5] IEEE 802를 사용하는 효율적인 무선 백홀 네트워크. [6] 5G 무선 백홀 네트워크의 최적 배치 및 관리는 흥미롭고 어려운 문제입니다. [7] 안테나는 트래픽 변동 및 커버리지 요구 사항에 대응하기 위해 미래의 5G 고용량 무선 백홀 네트워크에 구현될 예정입니다. [8] Massive MIMO는 기지국간 무선 백홀 네트워크에 적합하지만 각 BS의 안테나를 적절하게 조정하는 방법은 해결되지 않은 문제로 남아 있습니다. [9] 이 논문에서는 무선 백홀 네트워크를 위한 캐싱 배치 및 코딩된 멀티캐스팅 설계를 이종 파일 선호도에서 탐색합니다. 여기서 각 소형 기지국(BS)의 파일 선호도는 매크로 기지국에서 알고 있다고 가정합니다. [10] 여기서는 제한된 에너지와 필요한 데이터 전송률을 포함하여 무선 UAV 통신에 대한 실질적인 제약을 고려하여 FSO 기반 수직 무선 백홀 네트워크의 서비스 시간을 극대화하는 데 중점을 둡니다. [11] 이 작업의 목적은 시골 지역의 무선 백홀 네트워크를 구축하기 위한 다양한 대안에 대한 자세한 개요를 제공하는 것입니다. [12]
Mobile Backhaul Networks 모바일 백홀 네트워크
, control information, video) are transmitted via mobile backhaul networks. [1] Multi-access edge computing (MEC), a promising technology in 5G cellular networks, can provide ultra-low E2E latency and reduce traffic load on mobile backhaul networks. [2] The employment of a modulated MTS and the compactness given by the pillbox approach lead to a high-gain and low-profile antenna that could be an appealing solution for mobile backhaul networks. [3] Although MEC can bring various benefits, such as high-efficiency use of mobile backhaul networks, coping with the ever-increasing demands of ubiquitous connectivity, energy-efficient computation, and ultralow latency is still challenging. [4] To support service migration, high capacity and low latency are required in mobile backhaul networks. [5], 제어 정보, 비디오)는 모바일 백홀 네트워크를 통해 전송됩니다. [1] 5G 셀룰러 네트워크의 유망 기술인 MEC(다중 액세스 에지 컴퓨팅)는 매우 낮은 E2E 지연 시간을 제공하고 모바일 백홀 네트워크의 트래픽 부하를 줄일 수 있습니다. [2] 변조된 MTS를 사용하고 필박스 방식으로 제공되는 소형화로 인해 모바일 백홀 네트워크에 매력적인 솔루션이 될 수 있는 고이득 및 로우 프로파일 안테나가 탄생했습니다. [3] MEC는 모바일 백홀 네트워크의 고효율 사용과 같은 다양한 이점을 제공할 수 있지만 유비쿼터스 연결, 에너지 효율적인 계산 및 초저 대기 시간에 대한 계속 증가하는 요구에 대처하는 것은 여전히 어려운 일입니다. [4] 서비스 마이그레이션을 지원하려면 모바일 백홀 네트워크에서 고용량 및 짧은 대기 시간이 필요합니다. [5]
5g Backhaul Networks 5g 백홀 네트워크
Because of the 5G diverse service needs, a centralized Software-Defined Networking (SDN) Controller in 5G backhaul networks is introduced for collecting network statuses and providing intelligent path computation and central service configuration. [1] In this article, we address the flow allocation problem in 5G backhaul networks realized as asynchronous TSN networks, whose building block is the Asynchronous Traffic Shaper. [2] This can enhance reliability for 5G backhaul networks to meet the requirements of new 5G services that have strict end-to-end latency requirements. [3] In this research, the spatial statistical channel modeling (SSCM) for 5G backhaul networks are investigated under unlicensed V band (60 GHz) in case of both line-of-sight (LOS) and non-line-of-sight (NLOS) environments. [4]5G의 다양한 서비스 요구로 인해 5G 백홀 네트워크의 중앙 집중식 소프트웨어 정의 네트워킹(SDN) 컨트롤러가 도입되어 네트워크 상태를 수집하고 지능형 경로 계산 및 중앙 서비스 구성을 제공합니다. [1] 이 기사에서는 비동기식 TSN 네트워크로 구현된 5G 백홀 네트워크의 흐름 할당 문제를 다룹니다. 이 네트워크의 빌딩 블록은 비동기식 트래픽 셰이퍼입니다. [2] 이는 엄격한 종단 간 대기 시간 요구 사항이 있는 새로운 5G 서비스의 요구 사항을 충족하도록 5G 백홀 네트워크의 안정성을 향상시킬 수 있습니다. [3] 본 연구에서는 LOS(Line-of-Sight) 환경과 NLOS(Non-Line-of-Sight) 환경의 비면허 V 대역(60GHz)에서 5G 백홀 네트워크를 위한 공간 통계 채널 모델링(SSCM)을 조사합니다. . [4]
Mesh Backhaul Networks
This work proposes solutions to this problem through several approaches including proper deployment of mmWave access point, orthogonal channel allocation when necessary, and finally optimal power transmission allocation for alleviating bottleneck of the mesh backhaul networks. [1] To fully exploit the potential of both wireless mesh networking and mmWave communications, hybrid beamforming is indispensable to help maintain connections with multiple neighbors, while providing directional antenna gain for BSs in mmWave mesh backhaul networks (MMBNs). [2]본 연구에서는 mmWave 액세스 포인트의 적절한 배치, 필요 시 직교 채널 할당, 마지막으로 메시 백홀 네트워크의 병목 현상을 완화하기 위한 최적의 전력 전송 할당을 포함한 여러 접근 방식을 통해 이 문제에 대한 솔루션을 제안합니다. [1] 무선 메시 네트워킹과 mmWave 통신의 잠재력을 완전히 활용하기 위해 하이브리드 빔포밍은 다중 이웃과의 연결을 유지하는 데 필수적이며 mmWave 메시 백홀 네트워크(MMBN)의 BS에 지향성 안테나 이득을 제공합니다. [2]
Mmwave Backhaul Networks
The proposed approaches are shown to not only maintain high network throughput but to also provide robust blockage/fault tolerance across a range of scenarios for urban mmWave backhaul networks. [1] Moreover, the proposed scheme also demonstrates its superiority on load balancing management in mmWave backhaul networks. [2]제안된 접근 방식은 높은 네트워크 처리량을 유지할 뿐만 아니라 도시의 mmWave 백홀 네트워크에 대한 다양한 시나리오에서 강력한 차단/내결함성을 제공하는 것으로 나타났습니다. [1] 또한 제안된 방식은 mmWave 백홀 네트워크에서 부하 분산 관리에 대한 우수성을 보여줍니다. [2]
Cellular Backhaul Networks
We compare the wet-dry classification performance of LSTM and GRU based network architectures using data from operational cellular backhaul networks and meteorological measurements in Israel and Sweden, and draw conclusions based on datasets consisting of actual measurements over two years in two different geological and climatic regions. [1] Current cellular backhaul networks are mostly built with microwave links and fiber/copper-based links. [2]우리는 이스라엘과 스웨덴의 운영 셀룰러 백홀 네트워크와 기상 측정 데이터를 사용하여 LSTM 및 GRU 기반 네트워크 아키텍처의 건식 분류 성능을 비교하고 두 개의 서로 다른 지질 및 기후 지역에서 2년 동안의 실제 측정으로 구성된 데이터 세트를 기반으로 결론을 내립니다. . [1] 현재 셀룰러 백홀 네트워크는 대부분 마이크로웨이브 링크와 광섬유/구리 기반 링크로 구축됩니다. [2]