Ultra dense Cloud drone network backhauling

With the explosive growth in the demand for mobile data, the future 5G cellular network is developing, in order to face both the considerable growth of traffic and the problems of network congestion. In the last decade, due to the immense development of transmission at high speed, cellular technologies have evolved to bring about a real revolution in the telecommunications industry. Recently, devices called Unmanned Aerial Vehicles (UAVs), or commonly known as Drones, are the object of study by companies and Academy. The goal is to provide data services to users by implementing UAVs as an Air Base Station (ABS). Used in the past mainly for military applications such as surveillance, they are now actively employed in many civil applications, in order to maximize coverage for users and transmission speed in communication. This thesis presents the analysis of an innovative 5G network called "Ultra Dense Cloud Drone Network" (UDCDN), implemented with the use of UAVs that work for wireless backhaul connections (BH) as Drone base station at a working frequency equal to 3.7 Ghz. The purpose of this work is to obtain the percentage throughput in Mbps referred to the total capacity of the communication channels. The estimate of the throughput is evaluated for some SNR values ​​taken as reference by varying in the simulations the setting of the drone heights (30 m, 50 m, 100 m) and of the different quantities of users (N = 15, 45, 90 users) The throughput curves thus obtained are compared with each other for the same users, so as to be able to explicitly provide their comparison and propose a conclusion on the work done. The G2A and A2G backhaul links have been analyzed from a statistical point of view in an urban simulation environment through the use of the Winner II channel model. The choice of this type of channel allows to study propagation environments at frequencies lower than 6 Ghz by simultaneously evaluating the LOS / NLOS status of the individual user, thus respecting the initial requirements of this thesis. For the A2A link, the Rician-type channel model was used, since in the communication between two UAVs the visibility component (LOS) dominates. The technology applied to this work is that of LTE Uplink. Flexibility in terms of implementation, coverage of areas with dynamic cells, on-demand distribution (on request), better energy efficiency and reduced costs are just some of the benefits that these networks can present. UAVs are therefore considered a low-cost and energy-sustainable solution for 5G networks, since on the one hand they offer the flexibility to be integrated into fast cellular distributions and on the other hand they can provide efficient coverage areas to increase data transmission speed with low transmitted power. The Drone cells, therefore, bring the offer where there is demand and therefore, their main advantage is the radical flexibility they create. This sets new frontiers for the heterogeneity of 5G networks.

Con la crescita esplosiva della domanda di dati in mobilità, si sta sviluppando la futura rete cellulare 5G, in modo da fronteggiare sia la notevole crescita del traffico che i problemi di congestione delle reti.Nell’ultima decade, a causa degli immensi sviluppi della trasmissione ad alta velocità, le tecnologie cellulari si sono evolute fino a portare una vera e propria rivoluzione nell' industria delle telecomunicazioni.Recentemente, dispositivi chiamati Unmanned Aerial Vehicles (UAVs),o comunemente noti come Droni, sono oggetto di studio da parte delle aziende e dell’accademia. L’obbiettivo è fornire servizi dati agli utenti implementando gli UAV come Aereial Base Station (ABS). Utilizzati in passato principalmente per applicazioni militari come ad esempio la sorveglianza, vengono ora attivamente impiegati in molte applicazioni civili, al fine di massimizzare la copertura per gli utenti e la velocità di trasmissione nella comunicazione. In questa tesi viene presentata l' analisi di una rete innovativa 5G chiamata ”Ultra Dense Cloud Drone Network” (UDCDN), implementata con l’ utilizzo di UAV che lavorano per connessioni backhaul wireless (BH) come Drone base station ad una frequenza di lavoro pari a 3.7 Ghz. Lo scopo di questo lavoro è quello di ottenere il throughput percentuale e in Mbps riferito alla capacità totale dei canali di comunicazione. La stima del throughput viene valutata per alcuni valori di SNR presi come riferimento variando nelle simulazioni l’ impostazione delle altezze del drone (30 m,50 m,100 m) e delle differenti quantità di utenti (N=15, 45, 90 utenti).Le curve di throughput così ottenute vengono tra di loro confrontate a parità di utenti, in modo da poter fornire in modo esplicito il loro confronto e proporre una conclusione sul lavoro svolto. I link di backhaul G2A e A2G sono stati analizzati dal punto di vista statistico in un’ambiente di simulazione urbano tramite l’utilizzo del modello di canale Winner II. La scelta di questo tipo di canale permette di studiare ambienti di propagazione a frequenze inferiori ai 6 Ghz valutando simultaneamente lo status di LOS/NLOS del singolo utente rispettando cos`ı i requisti iniziali di questa tesi. Per link A2A si è utilizzato il modello di canale di tipo Rician, in quanto nella comunicazione tra due UAVs domina la componente in visibilità (LOS). La tecnlogia applicata a questo lavoro `e quella LTE Uplink. Flessibilità in termini di implementazione, copertura di aree con celle dinamiche,distribuzione on-demand (su richiesta), miglior efficienza energetica e costi ridotti,sono solo alcuni dei benefici che queste reti possono presentare. Gli UAV sono considerati quindi soluzione a basso costo ed energeticamente sostenibili per reti 5G, poichè, da una parte offrono la flessibilità per essere integrate nelle distribuzioni cellulari veloci e dall' altra parte possono fornire aree di copertura efficienti per aumentare la velocità di trasmissione dati con bassa potenza trasmessa. Le celle Drone, quindi, portano l' offerta dove c'è la domanda e pertanto, il loro vantaggio principale è la flessibilità radicale che creano. Questo pone nuove frontiere per l’eterogeneità delle reti 5G.