Factories are undergoing a digital transformation towards cost-efficient, zero-defect manufacturing, creating the need for communication networks capable of meeting stringent latency and reliability requirements. 5G and beyond networks are being designed to support Ultra-Reliable Low-Latency Communications (URLLC). However, the use of dynamic scheduling for uplink transmissions introduces additional latency due to the signaling required to request and allocate radio resources. To reduce this latency, 5G NR defines Configured Grant (CG), which pre-allocates uplink resources and eliminates the need for per-packet scheduling requests. Accurate simulation tools implementing URLLC features are essential to evaluate the capability of 5G networks to support time-critical services and to investigate new solutions. Nevertheless, the availability of such tools is limited and, to the best of the authors' knowledge, no open-source 5G NR simulator currently supports CG. To address this gap, this paper presents the first implementation of CG in an open-source 5G NR simulator. Specifically, CG has been integrated into the ns-3 5G-LENA system-level simulator and made publicly available. In addition, the Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) implementation has been enhanced to better reflect the flexibility of 5G NR. The implementation is validated through Industry 4.0 scenarios, where the latency performance achieved with CG under different scheduling policies is analyzed. Results show that the latency obtained with 5G-LENA closely matches that reported in previous analytical studies. Furthermore, the study highlights the importance of efficient radio resource utilization to reduce latency and satisfy the requirements of critical industrial services.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Networking:IFIP International Conferences on Networking。 Explanation:国际网络会议。 Publisher:IFIP。 SIT: http://dblp.uni-trier.de/db/conf/networking/index.html
《军用5G基本战术网络研究与仿真》
专知会员服务
20+阅读 · 4月9日
中国“5G+工业互联网”发展报告(附下载),49页pdf
专知会员服务
80+阅读 · 2022年1月21日
专知会员服务
35+阅读 · 2021年5月10日
八篇NeurIPS 2019【图神经网络(GNN)】相关论文
专知会员服务
44+阅读 · 2020年1月10日
八篇 ICCV 2019 【图神经网络(GNN)+CV】相关论文
专知会员服务
30+阅读 · 2020年1月10日
ICLR 2019论文解读:深度学习应用于复杂系统控制
机器之心
11+阅读 · 2019年1月10日
讲透RCNN, Fast-RCNN, Faster-RCNN,将CNN用于目标检测
数据挖掘入门与实战
18+阅读 · 2018年4月20日
【GAN】生成式对抗网络GAN的研究进展与展望
产业智能官
12+阅读 · 2017年8月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
11+阅读 · 2018年3月23日
VIP会员
最新内容
俄罗斯如何拦截乌克兰无人机与巡航导弹
专知会员服务
9+阅读 · 10月15日
《武器-目标分配问题:精确与近似求解算法》
专知会员服务
13+阅读 · 10月15日
综述|谁来改进机器人?迈向物理递归自我改进
专知会员服务
10+阅读 · 10月14日
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
10+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
14+阅读 · 10月13日
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员