Thesis (Ph.D)-Cairo University, 2025

Bibliography: pages 129-143.

This thesis focuses on optimizing the wireless transport network architecture in Cloud Radio Access Networks (C-RAN). As fifth-generation (5G) and beyond technologies continue to demand more efficient, high-capacity networks, C-RAN has emerged as a critical solution for managing the exponentially growing data traffic. This research aims to improve C-RAN topology by reducing energy con- sumption, enhancing network scalability, and increasing overall performance through optimization algorithms and innovative scheduling techniques. The study begins by reviewing the evolution of wireless networks, detailing how C-RAN represents a shift from traditional Distributed Radio Access Networks (D-RAN) by centralizing baseband processing units (BBUs). In C-RAN, the remote radio heads (RRHs) and BBUs are separated, connected by fronthaul links that allow more efficient resource sharing and management. This archi- tecture allows for more flexible resource allocation, leading to improvements in both energy efficiency and network capacity, which are critical for supporting the data demands of 5G networks and beyond. A significant part of the research focuses on optimizing power consumption in heterogeneous C-RAN (H-CRAN) and homogeneous C-RAN (Homo-CRAN) architectures. The author introduces novel algorithms, including a Power Reduction Algorithm (PRA), designed to switch remote radio heads (RRHs) between active and sleep modes based on network demand. The thesis provides detailed mathematical formulation for this optimization problem, which is solved using techniques such as Genetic Algorithms (GA) and Particle Swarm Optimization (PSO). Simulation results demonstrate significant reductions in power consumption without compromis- ing network performance, particularly in terms of latency and throughput. In addition to energy optimization, the thesis also addresses task scheduling and resource allocation challenges in mobile edge computing (MEC) environments integrated with C-RAN. The proposed scheduling algorithms prioritize tasks based on quality of service (QoS) requirements and available computational resources, thereby reducing system costs and improving task completion times. The research highlights the synergy between C-RAN and MEC, as this com- bination allows for real-time processing at the network edge, reducing latency


and improving response times for applications like IoT and augmented real- ity (AR). Finally, the research explores the integration of Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) with C-RAN for data collection in Wireless Sensor Networks (WSNs). UAVs are deployed as mobile data aggregators, enhancing the flexibil- ity and scalability of the network. The thesis optimizes UAV flight paths and data collection routes using novel clustering and routing algorithms, further re- ducing system energy consumption and improving data collection efficiency in challenging environments. Overall, the research presents a comprehensive ap- proach to enhancing C-RAN architecture for next-generation wireless networks, contributing valuable insights into topology optimization, power management, and task scheduling.

تركز هذه الأطروحة على تحسين بنية شبكة النقل اللاسلكي في شبكات الوصول الراديوي السحابية .ومع استمرار تقنيات الجيل الخامس وما بعدها في المطالبة بشبكات أكثر كفاءة وسعة عالية، برزت شبكات الراديوية السحابية كحل حاسم لإدارة حركة البيانات المتزايدة بشكل هائل. يهدف هذا البحث إلى تحسين هيكلية شبكات الراديوية
السحابية من خلال تقليل استهلاك الطاقة، وتعزيز قابلية التوسع في الشبكة، وتحسين الأداء العام من خلال
خوارزميات التحسين وتقنيات الجدولة المبتكرة.
تبدأ الدراسة بمراجعة تطور الشبكات اللاسلكية، موضحة كيف تمثل شبكات الراديوية السحابية تحولً عن شبكات الوصول الراديوي الموزعة التقليدية من خلال مركزية وحدات المعالجة القاعدية في شبكات الراديوية السحابية، يتم فصل الرؤوس الراديوية البعيدة عن وحدات المعالجة القاعدية، وتتصل هذه الوحدات مع بعضها عبر وصلات "الواجهة الأمامية "التي تسمح بتقاسم الموارد وإدارتها بشكل أكثر كفاءة. تتيح هذه البنية تخصيصًا أكثر مرونة للموارد، مما يؤدي إلى تحسينات في كفاءة الطاقة وزيادة سعة الشبكة، وهو أمر حيوي لدعم متطلبات بيانات شبكات الجيل الخامس وما بعدها.
تركز جزء كبير من البحث على تحسين استهلاك الطاقة في هياكل شبكات الراديوية السحابية المتغايرة و
المتجانسة. يقدم المؤلف خوارزميات جديدة، بما في ذلك خوارزمية تقليل الطاقة، المصممة لتحويل وضع الرؤوس
الراديوية البعيدة بين الوضع النشط ووضع السكون بناءً على طلب الشبكة. تقدم الأطروحة صياغة رياضية مفصلة لهذه المشكلة التحسينية، والتي تم حلها باستخدام تقنيات مثل الخوارزميات الجينية وتحسين سرب الجسيمات . ظهرت نتائج المحاكاة تخفيضات كبيرة في استهلاك الطاقة دون التأثير على أداء الشبكة، ل سيما فيما يتعلق بالتأخير ومعدل الإرسال.
بالإضافة إلى تحسين الطاقة، تتناول الأطروحة أيضًا تحديات جدولة المهام وتخصيص الموارد في بيئات الحوسبة الطرفية المتنقلة المدمجة مع شبكات الراديوية السحابية. تعطي خوارزميات الجدولة المقترحة الأولوية للمهام بناءً على متطلبات جودة الخدمة والموارد الحاسوبية المتاحة، مما يقلل من تكاليف النظام ويحسن أوقات إتمام المهام. يبرز البحث التكامل بين شبكات الراديوية السحابية والحوسبة الطرفية المتنقلة، حيث يتيح هذا التكامل معالجة البيانات في الوقت الفعلي عند أطراف الشبكة، مما يقلل من التأخير ويحسن أوقات الستجابة لتطبيقات مثل إنترنت الأشياء والواقع الفتراضي.
أخيرًا، يستكشف البحث دمج الطائرات بدون طيار مع شبكات C-RAN لجمع البيانات في شبكات الستشعار اللاسلكية .تُنشر الطائرات بدون طيار كمجمعات بيانات متنقلة، مما يعزز مرونة الشبكة وقابليتها للتوسع. تعمل الأطروحة على تحسين مسارات الطائرات بدون طيار ومسارات جمع البيانات باستخدام خوارزميات جديدة للتجميع والتوجيه، مما يقلل من استهلاك الطاقة في النظام ويحسن كفاءة جمع البيانات في البيئات الصعبة. في المجمل، يقدم البحث نهجًا شاملًا لتحسين بنية شبكات الراديوية السحابية لشبكات التصالت اللاسلكية من الجيل القادم، ويساهم برؤى قيمة في تحسين الهيكلية، وإدارة الطاقة، وجدولة المهام.

Issues also as CD.

Text in English and abstract in Arabic & English.