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A Technical and Economic Framework for End-to-End Realization of the User-Centric Telecommunication Paradigm
Khan, Manzoor Ahmed
Die Realisierung eines benutzer-zentrischen Paradigmas in Telekommunikationsnetzwerken, was die freie und automatische Auswahl zwischen verschiedenen verfügbaren drahtlosen und mobilen Zugangsnetzwerken impliziert, wird das zukünftige Internet revolutionieren. Damit sich dieses innovative Konzept durchsetzen kann muss ein Paradigmenwechsel weg von vertragsbasiertem Mobilfunkservice hin zu einer offenen, dynamischen Mobilfunkumgebung. Dazu ist von Nöten, dass alle Teilnehmer am Mobilfunkmarkt (z.B. Lizenznehmer von Mobilfunkfrequenzen, Netzwerk / Service Anbieter und Mobilfunkteilnehmer) ihre Strategien, Zielfunktionen und Entscheidungsmechanismen anpassen, um der vorausgesehenen benutzer-zentrischen Telekommunikations-Landschaft gerecht zu werden. Die dynamische Entwicklung der nächsten Generation drahtloser Netzwerke wird die Mobilfunkanbieter dazu zwingen ihre meist genutzten Zielfunktionen zur Durchsatzmaximierung, Ressourcenauslastung, Minimierung von "Call-Blocking" usw. in Nutzerzufriedenheit zu übersetzen. Idealerweise sollten Anbieter mit einem System zur Evaluierung / Abschätzung der Nutzerzufriedenheit ausgestattet werden, um diese Ziele zu erlangen. Dies gilt insbesondere, wenn die Mobilfunkanbieter mit dynamischem Frequenzhandel (z.B. durch Frequenzbroker) auf der einen Seite, sowie Wettbewerb um Nutzer mit kurzzeitigen Verträgen auf der anderen Seite konfrontiert werden. Mit einer solchen dynamischen Telekommunikations-Umgebung sind die Strategien aller Teilnehmer klar voneinander abhängig und das Erreichen jeglicher. Das Erreichen einer globalen Zielfunktion der Nutzerzufriedenheit hängt somit ab von der Modellierung der Interaktionen aller Teilnehmer und ihrer Strategien. Der grundliegende Schwerpunkt dieser Doktorarbeit ist es die Entscheidungen der unterschiedlichen Teilnehmer zu modellieren (also der Nutzer, der Mobilfunkanbieter und der Frequenz-Lizenznehmer), ihre Abhängigkeiten zu studieren und ein umfassendes technisches Framework vorzuschlagen, um das benutzer-zentrische Paradigma in Telekommunikationsnetzwerken zu realisieren. In diesem Zusammenhang wird die Entscheidung der Netzauswahl auf Benutzerebene modelliert, Berechnungen zu Service Angeboten und Abschätzungen des Frequenzbedarfs auf Anbieterebene studiert, und die Problematik der dynamischen Frequenzzuweisung auf der Ebene der Frequenz-Lizenznehmer addressiert. Aufgrund der Mobilität der Nutzer, sich änderndem Kontext, veränderlichen Nutzer-Präferenzen und dem dynamischen Charakter des drahtlosen Mediums wächst die Komplexität des Systems und die Umgebung kann nicht als konstant angenommen werden. Daher war es erforderlich das dynamische Verhalten eines solch dynamischen Systems zu studieren, welches nicht nur die Abhängigkeit von der Zeit und den Zustand der Umgebung involviert, sondern auch die Variabilität der Nachfrage, die Unsicherheit der Systemparameter, zeitliche Verzögerungen, Fehler und Messungenauigkeiten bei langfristigen Interaktionen. Eine Möglichkeit solch dynamische Interaktionen zu modellieren ist die Einführung lernender und adaptiver Prozeduren, was in dieser Arbeit ebenfalls erbracht worden ist. Die vorliegende Doktorarbeit deckt die folgenden Hauptrichtungen ab: I) Die Einführung einer generischen Nutzer-Zufriedenheitsfunktion für Echtzeit und Nicht-Echtzeit Applikationen - Die vorgeschlagene Nutzer-Zufriedenheitsfunktion basiert auf der Nutzentheorie und wurde in Bezug auf subjektive und objektive Messungen validiert. Sie beinhaltet sowohl das Nutzerverhalten aus technischer und ökonomischer Perspektive, als auch die Kosten für "technology handover" und "codec switchover". II) Modellieren der nutzer-zentrierten Netzauswahl - Basierend auf der vorgeschlagenen Nutzer-Zufriedenheitsfunktion wird die nutzer-zentrierte Netzauswahl modelliert und ein IMS-basiertes System zur Realisierung vorgeschlagen. Der Ping-Pong Effekt, der von häufigen Netzwechseln herrührt wird in dem Framework ebenfalls adressiert. III) Anbieter-zentrische Ressourcen-Nutzung - Bei einem Schwerpunkt auf Anbieterstrategien für das Erreichen einer optimalen Ressourcen-Nutzung mit gleichzeitiger Erfüllung der Benutzeranforderungen, wird eine Kalai-Smorodinsky basierte Verhandlungs-Lösung zum teilen von Ressourcen vorgeschlagen, welche dann erweitert wird zu einem Mehr-Anbieter Szenario. IV) In der zukünftigen dynamischen Telekommunikations-Landschaft werden Netz-Anbieter mit Entscheidungen zur dynamischen Frequenz-Nachfrage konfrontiert werden, was ebenfalls ihre erweiterten Service Angebote gegenüber den Endnutzern beeinflusst, sowohl auf technischer als auch auf ökonomischer Ebene. Dies begründet eine weitere Kontribution dieser Arbeit: Die Erweiterung der Interaktionen, welche das systemweite Kräftespiel aller in der Ende-zu-Ende Service-Beziehung involvierten Teilnehmer erfassen. Weiterhin werden die Gleichgewichtseigenschaften solcher Interaktionen untersucht. V) In der komplexeren und dynamischeren Umgebung der zukünftigen drahtlosen Netzwerke haben Nutzer und Anbieter lediglich die numerischen Werte ihrer Nutzenfunktion als repräsentative Information. Dieser Teil der Doktorarbeit führt verschiedene verteilte und heterogene Schemen zu Verstärkungslernen ein, welche spezifisch für den zu lernenden Aspekt von Payoffs und Strategien der Spieler sind. Es wird die System-Dynamik mit verschiedenen Lern-Schemata bezüglich der Netzauswahl studiert und das neuartige Konzept der "Lernkosten" eingeführt, welches dann erweitert wird um die koalitionsbasierte Netzauswahl zu studieren. In dieser Richtung werden auch offene Forschungsfragen hervorgehoben.
The realization of a user-centric paradigm in future telecommunication networks, which implies free and automatic choice among different available wireless and mobile access networks, will revolutionize the future Internet. For this innovative concept to materialize, a paradigm shift is required from contract-based mobile service delivery to an open, dynamic service delivery environment. This dictates that all stakeholders of telecommunication market (e.g., spectrum holders, network / service providers, and users) will adapt their strategies, objective functions, and decision making mechanisms to cope with the envisioned user-centric telecom landscape. The dynamics of next generation wireless networks will force operators to translate the most commonly used objective functions of throughput maximization, resource utilization, call blocking minimization, etc. into user satisfaction. Ideally providers should be equipped with user satisfaction evaluation / estimation frameworks to attain such objectives, specifically when operators are faced with dynamic spectrum trading (e.g., with spectrum brokers) on one hand and competition for short term contractual users on the other. In such a dynamic telecommunication paradigm, the strategies of all stakeholders are clearly interdependent and achieving any global objective function of user satisfaction depends on the scope of modeling the interactions among all involved stakeholders and their strategies. The basic emphasis of this thesis is to model the decisions of different stakeholders (i.e., users, providers, and spectrum holders), study their interdependencies, and propose a comprehensive technical framework to realize the user-centric telecommunication paradigm. In this connection, the decision of network selection is modelled at user level, service-offer computations and spectrum-demand estimations are studied at the operator level, and dynamic spectrum allocation problem is addressed at spectrum holder level. Owing to the mobility of users, changing contexts, varying user preferences, and dynamic wireless medium characteristics, the complexity of system grows and the environment may not be assumed constant. Thus we needed to study and explore the dynamic behavior of such dynamic system that does not only involve the time dependencies and state of environment, but also the variability of demands, uncertainty of system parameters, time delays, error and noise in the measurements over long-term interactions. One way of modeling such dynamic interactions is to introduce learning and adaptive procedures, which we have also done in the thesis. The thesis covers the following main dimensions: I) Introducing a generic user satisfaction function for Real Time (RT) and Non-Real Time (NRT) applications - The proposed user satisfaction function is based on the utility theory and validated against subjective and objective measurements. It captures the user behavior from both technical and economic perspectives, as well as the technology handover and codec switchover costs. II) Modeling user-centric network selection - Based on the proposed user satisfaction function, user-centric network selection is modeled and an IMS-based realization framework is suggested. The ping-pong effect produced by frequent handovers is also addressed in the framework. III) Operator-centric resource utilization - Concentrating on operators' strategies for attaining the goal of optimal resource utilization and still satisfying the user requirements, a Kalai-Smorodinsky based bargaining solution for resource sharing is proposed, which is then extended to multi-operator scenario. IV) In the future dynamic telecom landscape, network providers will be faced with decisions over dynamic spectrum demands, which also influences their extended service offers to the users, both technically and economically. This forms the basis of our next contribution, i.e., extending the interactions that capture the system-wide dynamics with all stakeholders involved in the end-to-end service provision. We also study the equilibrium characteristics in such interactions. V) In the more complex and dynamic environment of future wireless networks, users and providers have only the numerical values of their utility functions as representative information. This component of the thesis introduces various distributed and heterogeneous reinforcement learning schemes, which are specific to the learning aspects of both payoffs and strategies of the players. We study the system dynamics with different learning schemes in network selection and introduce the novel concept of "cost-to-learn", which is then extended to study the coalition based network selection. We also highlight open research issues in this regard.
