Understanding 5G Standards

SUNDEEP RANGAN, DIRECTOR, NYU WIRELESS
DEC 14, 2016

1
Outline
Motivation, vision and enabling technologies
3GPP 5G standardization process and activities
Channel models above 6 GHz
PHY & MAC design
Networking issues
Summary and outlook

2
Cellular Generations

1G 2G 3G 4G 5G

Anolog voice Digital voice Internet data Broadband data ?

1981 1991 2000 2008 2020
AMPS GSM, IS‐95 WCDMA,  LTE, WiMax
CDMA2000

3
Success of 4G

Ericsson Mobility Report 2016

4
What Will 5G Do?
Many new use cases for cellular
◦ Massive connectivity
◦ AR / VR
◦ Autonomous driving
◦ …

IMT Vision – Framework and overall 
objectives of the future development 
of IMT for 2020 and beyond, Sept 2015

5
5G Requirements:  Many Dimensions

From Roberto Padovani, “The Road to 5G”, Jack Wolf Lecture, NYU, Sept 2016. 

6
Understanding Rate
Cellular user experience a distribution of rate
◦ Variability due to many factors
◦ Interference, location, blockage, …
◦ Loading, density / layout of cells, …

Various metrics for rate
◦ Peak rate
◦ Average rate
◦ Edge of cell (5%) 

Rangan, New strategies for 
femto‐macro cellular 
interference control, 2013  

7
How to Increase Rate in Cellular?
Shannon Formula
log 1

Rate per user Bandwidth per user, Spectral efficiency

antenna degrees of freedom
Current coding methods close to spectral efficiency bound

Most techniques for 5G:  Increase degrees of freedom
◦ Number of cells                  Densification, greater bandwidth per user in each cell
◦ Bandwidth                           Millimeter wave
◦ Number of antennas          Massive MIMO, higher spatial degrees of freedom    

8
Reducing Network Latency
5G goals:
◦ 1 to 4 ms data plane latency (user already connected)
◦ 10 ms control plane (user starts in idle mode)

Total delay has multiple components

Processing Faster decoding, hardware  

Queuing Simplified network, 
congestion control
Rysavy Research,  Transmission Higher data rate, HARQ, MAC
Mobile Broadband Explosion: 
3GPP Broadband Evolution to IMT‐Advanced Bring content closer, less hops
Propagation

9
Small Cells and Densification
Cell splitting
◦ Key driver for capacity increase up to 4G

Creates heterogeneous networks
◦ Cell sizes / power
◦ Backhaul
◦ Indoor / outdoor

Considerable work in 4G / LTE‐A
◦ Intercellular interference coordination
◦ Self‐organizing networks

Practical challenges
◦ Backhaul 
◦ Site acquisition

10
Massive MIMO
Massive number of antennas
◦ Typically > 100

Large number of spatial streams
◦ Tens of UEs simultaneously
◦ Spatial division multiple access

Targeted for macro base station
Emil Björnson, Radio Resource  ◦ 1‐2 meter panel 
Management in Massive MIMO 
Communication Systems, 
Lund‐NI massive MIMO prototype Linkoping Univ
128 elements, 30.72 Mbps in 20 MHz

Erik Luther, 5G Massive MIMO Testbed: 
From Theory to Reality, ni.com

11
Capacity Gains via Massive MIMO

Massive MIMO trial system,
Qualcomm simulation,  Woodstock, VA. PCS band
Macro site 1.7km ISD 4x12x2 elements, 52 dBm TX
46 dBm transmit power  Image courtesy Blue Danube

12
Millimeter Wave
1‐10 mm wavelength = 30 to 300 GHz
Up to 100x bandwidth
Very high‐dimensional antenna arrays
This talk:
◦ MmWave = above 10 GHz
◦ (10‐30 GHz sometimes called cm‐wave)

From Khan, Pi “Millimeter Wave Mobile Broadband:  
Unleashing 3‐300 GHz spectrum,” 2011

13
 Massive Bandwidth with MmWave
System  Duplex  fc  Antenna Cell throughput  Cell edge rate Sim assumptions:
antenna BW (GHz) (Mbps/cell) (Mbps/user, 5%) ◦ 10 UEs per cell
DL UL DL UL ◦ Hex cell layout, ISD=200m
mmW 1 GHz  28 4x4 UE 1514 1468 28.5 19.9 ◦ LTE estimates for 36.814
TDD 8x8 eNB
73 8x8 UE 1435 1465 24.8 19.8
Further gains with spatial 
8x8 eNB mux, subband scheduling 
and wider bandwidths
Current  20+20 2.5 (2x2 DL, 53.8 47.2 1.80 1.94
LTE MHz  2x4 UL)
FDD

Akdeniz, Mustafa Riza, et al. "Millimeter wave 
channel modeling and cellular capacity 
evaluation." IEEE JSAC, 2014 ~ 25x gain ~ 10x gain

14
NFV and SDN
Network function virtualization
Software defined networking

Reconfigurable resources
Move content closer to edge
◦ Reduce latency
◦ Reduce backhaul

Distributed mobility
Multiplexing of resources
From 3GPP 32.842

15
Outline
Motivation, vision and enabling technologies
3GPP 5G standardization process and activities
Channel models above 6 GHz
PHY & MAC design
Networking issues
Summary and outlook

16
5G “New Radio”
Single unified framework for diverse applications
Not backward compatible with LTE

Phase 1 (Rel 15, 2018)  
◦ Non‐standalone 
◦ Focus below 40 GHz

Phase 2 (Rel 16, 2019)
◦ Standalone
◦ Include above 40 GHz

From Qualcomm blog, Acceleration of the 5G NR global 
standard gains industry momentum, Sept 2016

17
 Timelines
Very aggressive schedule

Three key studies
◦ Requirements
◦ Architecture
◦ RAN

SA1‐RAN interaction

From Giovanni Romano, TIM, 3GPP progress on “5G”, 2016 

18
Selected Use Cases in 3GPP 38.913
Use case Carrier (GHz) Bandwidth (GHz) Layout

<6 >6 <6 >6

Indoor hotspot 4 30, 70 200M 1 ISD 20m, 20 UEs per TRP
Dense urban 4 30 200M 1 ISD 200m, micro+macro, 10‐20 UEs per TRP
Rural 2, 4 20,200M ISD 1732, 5000m, mobility
Urban macro 4 30 200M 1G ISD 500m, Focus on ubiquitous coverage
Extreme rural <3  40M 100km cell range, up to 160km/h
Massive connection <3  TBD 1732, 500m, Connection density TBD
Highway  < 6 TBD Inter‐RSU 100m, macro 500m
Urban grid for  < 6 TBD RSU at each intersection, Macro 500m
connected car

19
Example:  Urban Connected Car
Macro only or Macro + road‐side unit (RSU)
Currently focused below 6 GHz 

Attributes Values or assumptions
Carrier Frequency  Macro only: Below 6 GHz (around 6 GHz)
NOTE1 Macro + RSUs NOTE2: 
1) For BS to RSU: Below 6 GHz (around 6 GHz) NOTE3
2) RSU to vehicles or among vehicles: below 6 GHz
Aggregated system  [TBD] MHz (DL+UL) 
bandwidth NOTE4
Layout Option 1: Macro only
Option 2: Macro + RSUs NOTE2
ISD Macro cell: ISD = 500m 
Inter‐RSU distance = [100m] NOTE5
BS antenna elements Tx: Up to [32 Tx]
Rx: Up to [32 Rx] 
UE antenna elements RSU Tx: Up to [32 Tx]
RSU Rx: Up to [32 Rx]
Vehicle Tx: Up to [8 Tx]
Vehicle Rx: Up to [8 Rx]
User distribution and  100% in vehicles
UE speed Average inter‐vehicle distance (between two vehicles’ center) in the same lane is [1sec * average 
vehicle speed]  (average speed: [100‐300km/h])
Traffic model [50 messages]  per 1 second with absolute average speed of [100‐250 km/h] (relative speed: 200 –
500km/h)

20
Outline
Motivation, vision and enabling technologies
3GPP 5G standardization process and activities
Channel models above 6 GHz
PHY & MAC design
Networking issues
Summary and outlook

21
Initial NYU MmWave Measurements
Millimeter wave:  It can work!
◦ First measurements in urban canyon environment
◦ Distances up to 200m
◦ Propagation via reflections 

Sufficient for cellular system at current density
◦ Measurements made urban macro‐cell type deployment
◦ Rooftops 2‐5 stories to street‐level

Rappaport, Theodore S., et al. "Millimeter wave mobile communications for 5G 
cellular: It will work!." IEEE access 1 (2013): 335‐349.

22
Key Challenges for mmWave
Directionality http://www.miwaves.eu/
◦ High isotropic path loss
◦ Compensated by directional beams
◦ Impacts all aspects of cellular design

Blockage
◦ MmWave signals blocked by many common materials
◦ Brick > 80 dB,  human body > 25 dB
◦ Leads to highly intermittent channels

23
3GPP 38.900:  Initial Channel Model Spec
Massive industry effort at wide range of bands, scenarios
Focus on four key scenarios:
◦ Urban macro
◦ Urban micro
◦ Indoor Hotspot (open and mixed office)
◦ Rural macro (up to 7 GHz supported)

Wide range of bands
Some use cases may need further study
◦ Vehicular (including below 6 GHz)
https://www.siradel.com/portfolio‐item/hetnet‐
◦ Massive connection, … deployment‐strategy/
See discussion in Ericsson, Telstra, Vodafone, CMCC, 
5G channel modeling way forward,RP161179, June 2016

24
Path Loss and Fading
Path loss, propagation, I‐O penetration
Antenna models
Extends 3GPP spatial cluster channel model
◦ Captures spatial characteristics of the channel
◦ Essential for high‐dimensional arrays

U Mi pathloss models

Sun et al, Propagation Path Loss Models for 
5G Urban Microand Macro‐Cellular 
Scenarios, IEEE VTC 2016
From TR 25.996

25
LOS and Outage
Three state link models:
◦ LOS, NLOS and outage

Captures loss of signals from blockage
3GPP has detailed LOS models 
◦ Various scenarios
◦ Includes spatial consistency

Outstanding issues:
◦ Correlations in multiple cells 
◦ Required for macro‐diversity

Akdeniz, Mustafa Riza, et al. "Millimeter wave channel modeling 
and cellular capacity evaluation." IEEE journal on selected areas 
in communications32.6 (2014): 1164‐1179.

26
 Blockage and Channel Dynamics
MmWave signals blocked by many materials
◦ Body, hand, cars, …

Key cause of intermittency
Several new studies to understand time scales
Integrated to 3GPP 38.900
◦ Analytic models (e.g. knife edge diffraction)
◦ Simplified models with mobility

41 42 43 44 5 m
45 46 47 48 49 G. R. MacCartney, Jr., S. Deng, S. Sun, and T. S. Rappaport, “73 GHz Millimeter‐
Wave Human Blockage and Dynamic Measurements,” IEEE 84th Vehicular
0.5 m 1.0 m 1.5 m 2.0 m 2.5 m 3.0 m 3.5 m 4.0 m 4.5 m Technology Conference Fall (VTC 2016‐Fall), Sept. 2016.
TX RX

27
Outline
Motivation, vision and enabling technologies
3GPP 5G standardization process and activities
Channel models above 6 GHz
PHY & MAC design
Networking issues
Summary and outlook

28
OFDM Waveform Options
Many flavors of OFDM considered:
◦ CP‐OFDM 
◦ WOLA (windowed overlap and add)
◦ UFMC (universal filter multi‐carrier)
◦ GFDM
◦ …

Key issues
◦ CP overhead flexibility
◦ Out of band / adjacent carrier 
◦ PAPR
◦ Multiplexing flexibility
◦ Equalization complexity
Qualcomm, R1‐162199, “Waveform candidates”, Apr 2016

29
 DFT‐Spread OFDM
DFT followed by IDFT
Effectively signals in time‐domain
Reduce PAPR
◦ For QPSK modulation
◦ Important in mmWave
Low PA efficiency

But, reduced multiplexing flexibility
Equalize in frequency‐domain
Used in LTE uplink 
◦ control and data channels
Image from “Single‐Carrier FDMA”, 
https://en.wikipedia.org/wiki/Single‐carrier_FDMA

30
Frame Structure
Flexible frame structure
◦ Scalable TTI
◦ Scalable subcarrier spacing
(15 kHz x 2^n)
◦ Common framework
WAN, D2D, Multicast, …
◦ Puncturing for short control

NYU studies
◦ Can achieve <1 ms airlink latency
◦ Significant benefit control signaling

1. Qualcomm, NYU Talk, Sept 2016
2. Ford et al, Achieving Ultra‐Low Latency in 5G Millimeter Wave 
Cellular Networks, 2016
3. Dutta et al,  MAC layer frame design for millimeter wave cellular 
system, 2016

31
 Directionality and MIMO Architectures
Directional transmissions essential for mmWave
Need high‐dimensional arrays
Three dominant architectures
◦ Analog BF:  Low power, but “look” in one direction
◦ Digital BF:  High power, but most flexible
◦ Hybrid:  Combination of both

Significant impact in PHY and MAC
◦ Channel tracking, 
◦ Cell search
◦ Control signals
Sun, Shu, et al. "MIMO for millimeter‐wave wireless communications: 
beamforming, spatial multiplexing, IEEE ComMag, 2014

32
Directional Initial Access
Initial access:  
UE
BS cell
◦ Establish connection from idle mode

Challenges for mmWave:
Sync signal Detects BS ◦ Must find directions of communications
Learns 
Random  ◦ More widely‐used
direction
access Radio link failure, handover, idle mode to save power
Detects UE
Learns 
direction UL grant
Also central problem in massive connection / IoT

Scheduled  Latency Airlink RTT Current Target for 5G

transmission measurement LTE
Data plane UE in connected mode 22 ms 1 to 4 ms
Control UE begins in idle mode 80 ms 10 ms

33
 Fast Search with Fully Digital 
Sync Delay
Low resolution fully digital
◦ One ADC per element
◦ Compensate power via low 
resolution (2‐3 bits)

Dramatically better performance
◦ Cell search
◦ Control signal multiplexing
◦ Channel tracking
MIMO Sync delay RA delay Infinite 
SNR w/ resolution
Analog BF only 32 ms 128 ms
quantization
Low power digital 4 ms 2 ms
Finite 
C. N. Barati et al., "Initial Access in Millimeter Wave Cellular Systems," IEEE Transactions on  resolution
Wireless Communications, Dec. 2016. SNR

34
Outline
Motivation, vision and enabling technologies
3GPP 5G standardization process and activities
Channel models above 6 GHz
PHY & MAC design
Networking issues
Summary and outlook

35
 5G Network Architecture
Harmonization across multiple RANs
◦ 4G, 5G,…
◦ WiFi

Heterogeneous services
◦ Cellular, IoT, …

Flexible architecture
◦ Network virtualization
◦ Flexible deployment of services
◦ Caching, edge services 

Ford et al, Achieving Ultra‐Low Latency in 5G Millimeter Wave Cellular 
Networks, 2016

36
MmWave ns3 Module
First, open‐source mmWave module
End‐to‐end
◦ Detailed channel models (statistical, ray tracing, …)
◦ Customizable MAC including adaptive HARQ, …
◦ RLC, PDCP, realistic RRC
◦ Configurable core networking
◦ Handover (inter‐5G and 4G/5G)

https://github.com/mmezzavilla/ns3‐mmwave

Mezzavilla, Marco, et al. "5G mmwave module for the ns‐3 network 
simulator." Proceedings of the 18th ACM International Conference on Modeling, 
Analysis and Simulation of Wireless and Mobile Systems. ACM, 2015.

37
Insights from Simulations
Statistical Models Ray Tracing models Issues for 5G
◦ Can TCP adapt in mmWave?
Courtesy Andy Nix, U Bristol
◦ Architectures
◦ Traffic patterns in new applications

Simulations reveal several issues
◦ Buffer bloat
◦ TCP start lag
◦ Control / ACK overhead
◦ CN delay

M. Zhang et al., "Transport layer performance in 5G mmWave
cellular," INFOCOM WKSHPS, April 2016
Outline
Motivation and vision
3GPP 5G standardization process and activities
Channel models
PHY & MAC design
Networking
Summary and Perspectives 

39
Summary
5G will enable large numbers of use cases:
◦ Massive mobile broadband, vehicular, AR/VR
◦ But, we still don’t know what will be the killer app

Builds on the massive success of earlier systems
Many new technologies
◦ Millimeter wave, Massive MIMO, core network evolution, densification

Significant research but no forseeable show stoppers

40
People
Faculty:
◦ Ted Rappaport, Elza Erkip, Shiv Panwar, Pei Liu
◦ Michele Zorzi (U Padova)

Postdocs:  Marco Mezzavilla, Aditya Dhananjay
Students:
◦ Sourjya Dutta, Parisa Amir Eliasi, Russell Ford, George McCartney, Oner Orhan, Shu Sun, Menglei Zhang

U Bristol ray tracing:
◦ Evangelos Mellios, Di Kong, Andrew Nix

41
NYU WIRELESS Industrial Affiliates

42