Int ern at i onal  Journ al of Ele ctrical  an d  Co mput er  En gin eeri ng   (IJ E C E)   Vo l.   11 ,  No.   1 ,  Febr uar y   2021 , pp.  3 90 ~ 401   IS S N: 20 88 - 8708 ,  DOI: 10 .11 591/ ijece . v11 i 1 . pp 3 90 - 401          390       Journ al h om e page :  http: // ij ece.i aesc or e.c om   GPON  an d V - b an d mmWave in   green b ackh aul  s olution f or 5G  u ltra - d en se  n etw or k       Ayod e ji Akee m Aja ni 1 ,  Vi tal ic e Ka le ch a Odu ol 2 ,  Z achaeus  K ayod e   Ad e yem o 3   1 Depa rt m ent   of  El e ct ri ca l   Eng in ee ring ,   PA N Afric an   Univer sit y ,   Instit ute of  B asi c  Sci ences,    Te chno log y   a nd  Innova ti on   (PA UIS TI) ,   Ken y a   2 Depa rt m ent   of Electrical  Eng in ee ring ,   Univ ersity   of  Nai robi, Ke n y a     3 Depa rt m ent   of  El e ct ri ca l   and   E l ec tron ic s E ng ineeri ng,   L adoke  Akintol a   Univer si t y   of  T ec hno log y  ( LAUTECH ) ,   Niger ia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT    Art ic le  history:   Re cei ved   Ma r   15 , 20 20   Re vised  Jun   1 0 ,   20 20   Accepte d  J u n   23 , 20 20       Ultra - dense   netw ork   (UD N)   is  cha racte ri ze d   b y   m assive  depl o ym ent   of  sm all   ce l ls  which  result ed  int o  comple x  bac khauling  of  the   ce l ls.  Thi s  implie s  that   for  5G  UD N  to  be  en erg y   eff ici ent ,   appr opri ate  bac khau li ng  sol uti ons  m ust  be  provide d .   In  thi s  pape r,   we   have   evalua t ed   the   per fo rm an ce   of  gig a   passive  opti c al   n et work   ( GPON )   and  V - band  m il l imetre   wave   ( m m W ave )   in   serving  as  gr ee n   bac kh aul   solu tion  for  5G  UD N.  Th e  app roa c h   was  to  first   rep roduc e   ex isti ng  bac kh aul  solu ti ons  in   ver y   den se  net work   ( VDN )   sce nar i o   which  serve d  as   benc hm a rk  for   the   per form an c e  evalua t ion  for   the   UD N   sce nar io .   The   b e st  two  soluti ons,  GP ON  and  V - band  soluti ons  from   the   VD N   were   the n  deplo y ed  in  5G  UD N  sce nar io.   The   rese ar ch  was  done  b y   sim ula ti on  in   MA TL AB.  The  per form ance  m et ric s  used  were   powe r   consum pti on   an d  ene rg y   eff icie nc y   against  th e   norm al iz ed   ho url y   tra ff ic   profil e .   The   resu lt   rev e al ed  tha t  GP ON  and  V - b and  m mWave   outpe rform ed   othe r  soluti ons  i n  VD N   sce nar i o.   How eve r,   this   per form anc e  signifi c antl y   droppe d  in  th e  UD N  sce nar io  due  to  high er  data  tra ff ic   r equi re m ent   of  UD N  compare d  to  VD N.  Thus,   it   ca n  be  conc lud e d  tha t  GP ON   a nd  V - band  m mWave   are   no t  best  suit ed  to  s erv e  as  gr ee n  ba ckha ul  solu ti on  f or  5G  UD N   nec essit at ing   fur the r investi g at io n  of  oth er available   b ac kh aul   tec hnologi es.   Ke yw or d s :   5G    G - P O N   Gr ee n  b ac kh a ul   s olu ti ons   Ultra - d en se  n et works   V - b a nd m m W ave   This   is an  open   acc ess arti cl e   un der  the  CC  B Y - SA   l ic ense .     Corres pond in g  Aut h or :   Ayo dej i  A kee m  A j ani ,    Dep a rtm ent o f  Ele ct rical  En gi neer i ng,   PAN  Africa n Un i ver sit y,  In s ti tute of  Basi c  Scie nces,  Tec hnol og y a nd  Inn ov at io n (P A UISTI ) ,   PAUST I  Com plex  Bl ock B,  JKUAT  m ai n  ca m pu s,  JU J A,  P. O.  B ox 62 000  –   00 200 Na iro bi, Kenya.   Em a il :  ajan i aa@gm ai l.co m       1.   INTROD U CTION     The  T hird  a nd f ourt h  ge ner at i on   netw ork  ( 3G and 4G)   ha ve  sh ow n  that m ob il e n et works  can  pro vid e   broa db a nd  acce ss   [1] .  Howe ver,  us e rs’   num ber s  and   ser vice  ap plica ti on s  are  inc reas ing   a nd   c hangi ng .     This  acco rd i ng  to  f or ecast   [2 ,  3]   us e rs’   data  an d  traf f ic   req ui rem ent s  will   ov er w he l m   the  capaci ty   of     the  existi ng  m ob il e  net wor ks.  Th us ,  t her e  is   need   f or   a  network   t hat  can  handle  10 00x  m or e  data  traffi c  an d  this  netw ork  is   known  as  the  fifth  g ene rati on  net work   (5G )  [ 4,   5] .  Ca pac it y  con siderati on   was  no t  the   on ly   adv a ncem ent  exp ect e d  of  5G   netw ork  com par ed  to  e xisti ng  net work s   [1] .  The  ot her   e xpect ed  feat ur e s   of   5G  netw ork  is  a s  sh ow n  i n  Ta bl e   1.   I n  orde r  t o  ac hieve   it s  ta rg et e d  perfor m ance,  [ 1]   ide ntifie d  e voluti on  of   existi ng  ra dio  acce ss  te c hnologies  (R ATs ),   Hype rd e ns e   sm all ‐ cell  de plo ym ent ,  Self ‐ orga nisin g  ne twor k  (S O N ),   Ma chi ne  ty pe  com mu nicat io n  (MT C),  De velo ping  m il l i m et re  w ave  (m m W ave )  RATs,  al loca ti on   of   new  sp ect ru m   for  5G,  S pectr um   sh arin g ,  R adio  acce ss  network  (R AN)  vi rtuali sat ion ,  E nergy  ef fici enc y  (EE)  and Redesi gn i ng  bac khaul li nk s   as t he 10 p il la rs  of 5G  net work.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       GPO N  an d  V - band  mm W ave  in gree n ba ck haul s olu ti on f or   5G u lt r a - de ns e  network  ( Ayod ej i Ake e m Aj an i)   391   Table  1.   E xpec ta ti on  fro m  the  5G fram ewo r k  [ 6]   Para m eters   Su p p o rt   Data Rates   10 - 1 0 0 x   m o r e than  L T E  d ata  rates   Mob ility   Su p p o rt  f o r  h ig h  sp eed u sers (~50 0 Km /h )   Heterog en eo u s Netwo rks   Mob ility  su p p o rt  in  heterog en eo u s R ad io  Acce ss   Techn o lo g ies alo n g  with  m u lti - co n n e ctiv ity  capab ilities   CAPEX/O PEX   Su stain ab le   New dep lo y m en t c ap ab ilities   Easy   W ire less  dev ice de n sity   Su p p o rt  f o r  1 0 - 1 0 0 x   m o re  d ev ices   End - to - End  latenc y   <1 m s   Qu ality  of  E x p erie n ce   Co n tex t bas ed  ( f lo w,  m o b ilit y  pro f ile ,  etc. )   Energy  ef f icien cy   Hig h   Data Rates   10 - 1 0 0 x   m o r e than  L T E  d ata  rates       The  10  pill ars  are  relat ed ,  a nd  m os t  tim e  re searche s  com ple m entaril y  so lve  prob le m s  to  ad dr ess  t w o  or   m or e  of  the se  key  featu res   si m ultaneou sl y.  Energy  ef fici ency,  m il l i m etr e  wa ve  (m m Wav e ),   bac kh a ul  an d  Hype rd e ns e  S m al l ‐ Ce ll   Dep loym ent  in  oth e r  w ords ,  ultra - dense  ne tw ork s  ( UDN)  are  s om e  of   the  c on cept  on  fo c us   i n  this   re search .   T he  c oncept  of  Ultra - Den s e  Netw orks  i n  5G  is  ab ou t  de ns ific at ion  of  sm al l  cells  a nd   the  ex plo it at io n  of   s patia l  r e us e  of   sp ect r um   to  m eet   the  high  nu m ber   of   us e rs,   m achine  an d  se rv ic es  [ 7] .  UDNs  boos t  ca pacit y  and   e nh ance  c ov e rag e  with  lo w - c os t  and   powe r - e ff i ci ent  inf rastr uc ture  in  5G  net works.   5G   UDN  de pl oym ents  are  e nv isa ge d  to  be   heteroge neous   and   de ns e ,  pri m aril y  throu gh  the  prov isi on i ng   of   sm a ll   cells  su ch  as  pic ocell s  and   fem tocel ls.  In   UDN,   us ers  ca n  be  within  the  vicinit y  of   m ulti pl e  cel ls,     wh ic h  i m plies  high  interfe re nc es  if  no t  m an aged   [ 8] .  I n  ad diti on   to  inter f eren ce  iss ue,   UDN  will   m os t  li kely  face  the  pro bl e m   of   redu ndant  s m a ll   cell s,  SCs  ene rg y   con s um ption ,   and   li m it ed  backha ul  capa ci ty .  Ther e f or e,  t he re  is  need   to  do   e xtensi ve  r esearch  i nto   5G  U DN   e nerg y  con s um ption   and   it   backh aulin g  so luti on  [9] .  Air ports,  op e n  gathe rin g,   ca m pu se s,  apa rtm ents,  m a ll ,  rail   sta ti on s  ar e  exam ples  of  place s     wh e re  5G   U D N  is  ex pecte d  to  be  de plo y ed  [ 10] .  Ta ble  2  c on ta in s  th e  pro per ti es  of  U D N  com par ed  t o    the pre vious  ne tworks .       Table  2 . U DN  pro per ti es in  c om par ison   to  ol der   netw orks   [ 11 ]     Tr ad itio n al  Netwo rks   Den ser Ne t wo rks   Ver y  Dens e  Netwo rks  VD N   Ultra - Den se  Netwo rks  UD N   Period   Bef o re  2 0 1 4   2015  –   2 0 1 7   2017  –   2 0 2 0   Beyon d  20 2 0   Su b scrib ed  data   1  GB /  m o n th   2  –   5  GB /  m o n th   5  –   1 0  GB /  m o n th   20  - 5 0  GB /  m o n th   Mini m u m  us e r  th r o u g h p u t   4  M b p s   8  M b p s   1 0  M b p s   10  –   2 0  M b p s   Sp ectru m   2  x 1 0 0  M Hz   2  x 1 2 0  M Hz   2  x 1 4 0   MHz   2  x 1 6 0  M Hz   Site /  K m 2   7  sites   2 1  sites   2 6  sites   9 3  sites   Inter Site  Distan ce  I SD   3 9 5   m   2 3 7   m   2 0 9   m   1 1 2   m       Ther e  a re  nu m ero us   bac khaul  te chnolo gi es  (w ire d  a nd  wireless )  a vaila ble  f or   backha uling    the  te le com m u nicat ion   netw orks .  Acc ordin g  to  Ron y   et   al .  [12] ,  bac khaul  is  th e  li nk  betwee n  one  Ba se  Stat ion /e N ode   B  (BS/eNB)   to  ano t her.  Also ,  i n  the  c entrali zed  a ppro ac h,   i.e.  Ce ntrali zed  ra dio  acce ss  netw ork  (CR AN),  backha ul   connects  bas eband  un it   (B BU)  a nd   the  cor e  netw ork.  Additi on al ly ,   in  5G  netw orks,   bac khaul  will   carry   la rg e  am ount  of   tr af fic  to/fr om   the  cor e  net work  w her e   bo th  distri bu te d  r adio   acce ss  netw ork  ( DR AN)  (R AN   processin g  is  distribu te d  to  BSs),  an d  CR AN   co - exis t.  Ba ckh a ul   in  5G   is  exp ect e d  to  ha ve  low  la te ncy   and   lo w  powe r  consum ption   [13] .  Dif fer e nt   te chn ol og ie s  ha ve  bee n  co ns i der e d   for  5G  bac kh a ul  to  be  a ble  to  m eet   the  re quirem ents.  Eac h  of  t hese  te ch no l og ie s  ha ve  their  ad va ntag es  an d  disad va ntages.   Broa dly  bac khaul  so l utio ns   c an  be  di vid e d  into  wired  an d  wireless  s olu t ion s   [ 12 ] .  Wir ed  s olu ti on s   hav e   do m inate d  t he  backha ul   netw ork   in  t he  past  w hen  the  base  sta ti on  was  m ajorly   m acro   base   s ta ti on   (MBS).  C oppe r  an d  Fib re  op ti cs  are  the  two  popula r  opti on s  for  wi red   backha uling.  It   is  ho we ve r  be li eved  that  copper - ba sed  so l utio n  will   no t  be  a bl e  to  serv e  as   backha u l  for   5G   a nd   beyo nd   due  to  it s  lim it ed     capaci ty   [14] .   This  is  no t  issue  with  fibre  op ti cs  as  it   has  high  cap aci ty ,  low  la ten cy   wh ic h  ca n  m ee t    the  qu al it y  of   serv ic e   ( Q oS )  requirem ent  of  5G   an d  bey ond.  High  co st  of   dep l oym ent   and   scal abili ty   are     the  m ajo r  iss ue s  associat e d  with  fi br e   opti cs  base d  bac khaul  so l utio n.   I n  order  to  a ddr ess  these  iss ue s,  the re   has  been   e volu ti on   of  passive   op ti cal   net wor k  ( PON)  te c hnology  to  im pr ove  the  perf or m ance  of  fibr e  ba se d  so luti ons   [ 15, 16] .    W i reless  so l ution   has  rece ntly   gaine d  at te ntion   as  m any  research es  [17 - 20]   reco gniz ed  it   as  po s sible   viable  op ti on  for  bac kha ulin g  5G  a nd  bey ond.   Asi de  th e  pr ese nt  s ub   6  G Hz  a nd  m ic rowav e  fr e quency   pr ese ntly   in  use ,  othe r  higher   fr e qu e ncies  w irel ess  opti ons   wh ic h  prov i de   la rg e r  li nk   c apacit y  bu t  a re   ver y   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  11 , No .  1,   Febr uar y  2021  :    390   -   40 1   392   vu l ner a ble  to  env i ronm ental  eff ect s  will   be  gr eat ly   exp lore d.   F or   inst ance,  m m W av e  op erati ng   in   three   diff e re nt  bands ,  60   GH z  (V - ba nd),   70 / 80   G Hz  (E - ba nd)  ha s  been   descr i bed   as  a n  at tract ive  op ti on  f or  fu t ure   wireless  backh aul  an d  ac cess   netw ork  te ch nolo gy,  as  it   off ers  ve ry  la r ge  capaci ty   (up  to   10G bps)  c ompar e d  to  ot her  wi reless  opti ons  [19] .  A pa rt  f ro m   env i ronm ental   l os ses,   m os t  m m W aves  ba nd  al so   re quires   li ne  of   sigh t   (L OS )   [ 21] .   Find i ng  an  e ne rg y  e ff ic ie nt  and  en vir on m ental ly   fr ie ndly   (gree n)   s olu ti on s   f or   prese nt   and   f utu re   te le com m un ic a ti on   net wor ks   is  on e  of   t he  m os t  i m po rtant  con ce pt  to  r esearch  on  no w  acco r ding  to  [ 22 ] .    The  pr ese nt  ge ner at io n,   fift h  ge ne rati on  ( 5G)  is  bu il t  on  gree n  co nce pt.  T her e  a re  effor ts  [23 - 29]   from   researc hers  to   m ake  5G   greener  th an  the   pr e vious  net works  des pite  increase  in  de ns ific at io n  an d  dat a     rates   [ 30 ] .  For  5G   an d  beyo nd  to  be   m eet   i ts  energy  ef fici en cy   exp ect at io ns,  both   the  acc ess  an d  the   bac kh a ul   par ts  of  the  netw orks  m us t  be  carefu ll y   desig ned   a nd  op e ra te d   [ 31] .  Partic ularly ,  choosin g  the   righ t   te chnolo gy  to   achieve  the  best  res ult  in  te rm s  of   energy  eff ic ie ncy  and   powe r   co ns um ption   is  an  op e n  pro blem   wh ic h  needs  m or e  ef fort  m os t  especial ly   wh en  it   com es  to  5G   UDNs  whose  backha ul  will   be  ve r y   com plex  due t o hig h nu m ber   of sm all cell s   [32] .    In   res pons e   to   the  e nv i ronm ental   chall en ge   t hat  com es  from   the  e m issio ns  of  t he  m ob il e  netw ork ,   m any researc he s  [30,   33 - 35]   hav e  bee n  do ne  in  orde r  to m ake th e  netw ork  m or e env i ron m ental ly  f riendl y and   energy  eff ic ie nt.  Wh il e  ther e  are  diff e re nt   ways  to  achieve  gr ee n  ne twork ,  Tom baz  [36]   was  one  of     the  le adin g  au thors  w ho   a r gued  t hat  bac khaul  power   c onsu m ption   c ontribu te s  sig nifi cantl y  to  the  ov e rall   powe r  co nsum ption   a nd  ene r gy  eff ic ie ncy  of   the  m ob il e  netw ork.   Si nc e,  there  has  been   m any  back ha ul  so luti ons  [ 36 - 38]   for  diff e ren t  ge ner at io ns   of  the  m ob il e  network   us i ng  dif f eren t  te c hnol og ie s .     Tom baz  et   al .  [36]   pro ved   th at   backhau l  ha s  sign ific a nt  im pact  in  the  ov erall   powe r  c on s um ption   an d  ene rgy   eff ic ie ncy  of  the  net work.  T hey  pro po s ed  Op ti cal   Po i nt - to - po i nt  Ether net  bac kh a ul  so luti on  f or   t he   3G  UMTS  net wor ks .  T heir  so l ution   s howe d  i m pro ved   gr ee n  perform ance  of   the  netw ork.   Their  s olu ti ons   were   base d  on  3G   ne twork  a nd  aft er  the  em erg en ce  of   4G  ne tw ork  the re  was  need   t o  get  bet te r  bac kh a ul  s ol ution s   to cope  with t he  co m plexity  o f  the  n e w netw ork.    Tom baz  et   al .  [39]   f ur t he r   as sessed   the  im pact  of  bac khau l  on  the   overal l  energy  c onsum pt ion   of     the  cel lular  ne tworks  us in g  di ff ere nt  data  traff ic   re qu irem ents  from   20 14  to  2020.  T he y  pr opose d  th r ee  (3 )  backha ul  arc hi te ct ur es  us in g  three   ( 3)  dif f eren t  te c hnologies  (c oppe r,  fibr e   an d  m ic ro wa ve ).   T w o  (2)  of    the  pr opos e d  arc hitec tures   are  hybri d  there by  m a king  us e  of  two  te ch no l og ie s  sim ultan eo us ly .     Fibr e - to - the - no de  ( FTT N)   us i ng   V DS L 2,   M ic rowav e  O nly  and   Fib re - to - t he - B uildin g  ( F TTB)  +  Mi cr owave  are  their   th ree  (3)  arc hitec tur al   i m ple m entation s .  T heir  res ult  showe d  t ha t  backha ul  can   be  re spo ns ible  for  up  to  50%  of   t he  powe r  co nsum ption  on  the   ne twork .  T he  hy br id  bac kh a ul   m ade  up   of   F ibre - to - t he - B uildin g  (F TTB ) op ti on  and m ic ro wa ve  li nk s  h a d bett er  perform ance co m par ed  to  t he othe r  a rc hit ect ur es.     Su a rez  et   al .,  [ 37 ]   st ud ie d  e ne rg y  e ff ic ie ncy   of  bac khaul  i n  heter og e nous  netw ork .  T he y  propose d  two  ( 2)   hy bri d  bac kh a ul  ar chite ct ur es:   Fi br e - to - the - buil ding  (F T TB)  +  10Gbps  pas sive  opti cal   network  (10GPO N )  te chnolo gies  an d  FTTB  +  m ic rowav e .  Thei r  a naly ses  wer e  ba sed  on  Ar ea  Power  C on s um pt ion   [ W / km 2].  Their  resu lt   showe d  that  th e  two  pro po sed  arc hitec tu res  ha d  bette r  perf or m ance  than    the conv e ntio na l backhaul in t erm s o f  area pow e r  co nsum ption   [ W/ km 2].  Mowla et al .  [ 38]   pr ese nte d  en erg y - eff ic ie nt  com m un ic at io n  m od el   fo r  5G  heter og e ne ous  netw orks  ( HetNets) .  They  consi de red   both  acce s s  an d  backha ul.  T he y  inv est igate d  powe r  co nsum ption   of  va rio us   bac kha ul   de sign s ,  the n  pr opos e d  tw o  ba ckh a ul   so luti ons.   W i r ed  passive   opti cal   netw ork  ( PON )  a nd  wireless   V - ba nd  m i ll i m et r e  wa ve  (m mWave ) .     The  pe rfor m ance  evaluati on  was  done  th r ough  sim ulati on   us ing   netw ork   si m ulator  2  (N S - 2).  They  s howe d  how  t o  c onnec t  passive   o ptica l  netw ork  un i ts/ te r m inals  with  5G  acce s s  un it s  t o  re duc e  the  ov e rall   powe r  consum ption  in  the f irst s olu t ion . T he  sec ond  so l ution  inte gr at e d  m m W ave b ac kh a ul un it s w it h  5G  SC N  unit s  to  reduce  po wer   co nsum ption .  Ba c kh a ul   power   co nsu m pt ion   in  W a tt   and   Ba ckh a ul  Energy  Ef f ic ie ncy     Mbp s/  Watt   w ere  the  perfor m ance  m e tric s  us e d.   T he  re s ult  rev eal e d  th at   their  so l utio n  can   save  up  to  48%  powe r  co nsum ption.  T heir  s ol ution s  outpe rfor m ed  the  pre vious  s olu ti on  in  te rm s  of   po wer   c onsu m ption   a nd  energy ef fici en cy .    I n  t his  pap e r,   we  hav e   eval ua te d  al l  this  s olu ti on  in  t he  pre  5G  netw ork  scenari o  to   det erm ine  wh ic h  is  best  of  the   existi ng  gr ee n  backha ul  s ol ution s .  F ur t he rm or e,  we   a na ly sed  the  pe rfor m ance  of  t he   best  so luti ons  in  5G  U DN   sce na r io  thr ough  sim ulati on   in  M A TLAB  us i ng  an  im pr ov e d  5G   m od el   and   al gorithm .   This  is  to  dete rm ine  if  the  be st  two  s olu ti on s  ( gi ga  passive   op ti cal   net work   (GPO N )  an d  V - band  m il l i m et re   wav e  (m m W ave) )  are  well   su it ed  to  ser ve   as  green  ba ckh a ul  s olu ti on  f or   5G  U D N  net wor k.   W e  hav e   pr ese nted  the  m od el   and   i m pro ved   al gorit hm   in  s ect ion   2  and   the  sim ula ti on   desc riptio n  in  s ect ion   3.     Sect ion   4  c ont ai ns  t he  r es ult  and d isc us si on  wh il e s ect io n 5  h as  the c oncl usi on s  fro m  the  analy sis.           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       GPO N  an d  V - band  mm W ave  in gree n ba ck haul s olu ti on f or   5G u lt r a - de ns e  network  ( Ayod ej i Ake e m Aj an i)   393   2.   PROP OSE D MO DEL   This  sect io n  presents   the  a ppr oac h  us e d  f or  this  researc h.   It  incl udes  the  re quirem e nt  an al ysi s ,   def i niti on   of c on ce pts a nd to ols, per f or m ance p a ram et ers  and m et rics as w el l as  def init i on of sce na rios.     2 . 1.     5G  UDN  mod el   This  sect io n  co ntains  the  der i vations  of  the  m at he m at ic a l  op t im iz ation   pro blem   to  m ak e  UDNs  m os t   energy  ef fici ent  with out  losi ng   t he  e xp ect e d  qual it y  of   s erv ic e  (QoS )  Re qu irem ent.   The  5G   U DN  m od el  pro po se d  he re  consi st  of   a  central  m acro   base  sta ti on   (MBS)  an d  seve ral  ran dom ly  distrib uted  Sm al l   cel ls.   The  c hoic e of  t his  pap e r for s m al l cel l i s p ico cel ls beca us e   we  a re investi ga ti ng  a n ou t do or scena rio .   The follo wing  set  o f  notat io ns has  b ee n  a dopt ed  in t his  pap e r:   Q  as  set  of  Q f or a  5G m ulti - t ie r  Heter ogen ous  Netw ork, i ndex  q.   J as set  of J S C N base stat io ns, in dex  j.   T as set  of T T raffic  class, i ndex  t.   U  as  set  of  U Users , inde x u.   The  e ne rg y  e f fici ency  of  t he   ultra  de ns e  ne twork   (       +  )  with   res pect  to   the   acce ss  a nd  ba ck ha ul n et w ork  ca n be  giv e n  in   ( 1)     , , 1 1 A N + B H H e t N e t   U D N A N + B H H e t N e t   U D N   E E = QJ qj qj d P        (1)     wh e re  , , 1 1 ,   ,     Q J qj qj qQ d jJ     is  the  total   data  rate  by  eve ry  base  sta ti on .  A N + B H H e t N e t   U D N P   is  the  total   power   consum ption   of  the  netw ork  includi ng  po w er  co nsum ed  by  both  acce s s  an d  ba ck ha ul   netw ork.   T he   total  powe r  co nsum ption   ( A N + B H H e t N e t   U D N P )  is t he  s um  o f  powe r  c on s um ption s  of MB S ( P MBSTotal)   and  SCs  ( P S CNTotal )  and   this is as  def i ne d  in  (2)     M B S T o t a l S C N T o t a l A N + B H H e t N e t   U D N P PP    (2)     Since UDN  is heter og e nous  i n  natu re,  q   > 1 ,  the MBS exist  at  q   = 1  an d  the SCN  is at   q   =  2 ,  ∀ q   ∈   Q .  Fo r   q   =  1 (MB S) .     P MBSTotal  =  P MB SAN + P MBS BH   (3)     wh e re  P MBSAN   is  the  po wer  consum ption   of   t he  acce ss  netw ork  f or  MB S  (as  def i ned   i n  ( 4),  P MBSBH   is     the po wer co nsum ption  of t he back ha ul n et w ork for MB S  (a s d e fine d  in   ( 5 ) ).   P MBSAN   has  both  fixe d  a nd   l oad   de pend e nt   par am et ers.   T he  fi xed   powe r  co nsum ption  is  the  total   powe r  co nsum ed  by  the  MB S  irres pecti ve  of   w hethe r  the re  is  data  t raffic   or  not.  On  th e  oth e r  hand,  the  lo a d  dep e ndent  c on su m ption   de pe nd s  on  the  para m et ers  of   the  traff ic   bein g  pa ssed  a nd   t his  is  us u al ly   in  a dd it io n  to the fi xe d.      f i x e d M B S A N M d y n a BS m i c M B S t x PP P    (4)     wh e re  f i x e d MBS P   is  the   fi xed  po wer  co nsum ption ,  M B S   is  t he  loa d  de pe ndent  pa ram et er ,  d y n a m i c tx P   is  the  dynam ic   powe r of   base   sta ti on , it i s  de fine d  as    Fo r  the  MB S  ba ckh a ul  wh ic h usin g  P O N,  t he  pow e r  c onsu m ption o f  t he b a ckh a ul is as  g i ven is  ( 5).     M B S u l S F P + M B S B H     o g g P N P N P N P                  (5)     wh e re  MBS N   is  th e  n um ber   of  MB S,  P o   is  the   po wer  co nsum pti on  of  a n  O N U ,  N g   is  t he  num ber   of  G PON   port  in  an  OL T,  P g   is  the  po we r  co nsum ption   of   the  G PON  port,  N ul   is  the  nu m be r  of   upli nk  interface,     and  P SFP+   is t he  pow e r  c onsum pt ion   of SF P + m od ule.   Fo r   q   =   2,  (S C N) ,   we  a dopte d  P SCNAN   as  t he   pow er   co nsu m pt ion   of  the   acce ss  netw ork   f or  SCN   a nd   P SCNBH   as  the pow e r  co nsum ption  of the back hau l  netw ork  f or  SC N.  T he  to ta l  po we r  co nsum ption s of SC N  is   def i ned in  (6) while   P SCNAN  and  P SCNBH  are d efi ned in  ( 7 )   a nd  ( 8 )   res pecti vely .    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  11 , No .  1,   Febr uar y  2021  :    390   -   40 1   394   S C N T o t a l S C N A N S C N B H P P P    (6)     j , f i x e d j , d y n a m i c S C N S C N S C N S C N A N ,tx   s PP P H      (7)     P SCNBH    =    { ∑ ( ℎ ,  +   ℎ ,  ) ,                                                              ∈    −  ,                                                                                                                                               (8)     wh e re  j , f i x e d S C N P   is  the   fi xed  po wer  co nsum ption   of  S CN,  ∀ j   ∈   J ,  H s   is  the   traf fic  l oad  f or  SC N  (this  is  e qual   to   zero  in  sle e p  m od e),  S C N   is  the  slop e   of  loa d - dep e ndent  po wer   co nsum pti on,  j , d y n a m i c S C N , t x P   is  the  tra nsm issi on   powe r  f or   the  SCN  ( picocell   =  21   dBm ),   b h , f i x e d k m P   is  the  fixe d  po wer   c onsu m ption   of   eac h  SC N  m m W ave   backha ul  li nk , bh,t x k m P   is  the  loa d  de pe nd e nt  ra dio  f r equ e ncy  tra nsm it   po wer  co nsum ption   of  th e  SCN  m m W a ve   backha ul  li nk ,  P o   is  the  po wer  co ns um ption  o f  a n  O ptica l  Netw ork  Un it   ( ONU)  an d  N SC N - ONU  is  the  nu m ber   of  li nk in g betwee n  the  SC N  a nd  the ON U.   Eq uation  (1)  c an  be  m od ifie d  to  m ini m iz a t ion   of   powe r  consum ption   i ns te ad  of   m axi m iz ation   of     the  energy  ef f ic ie ncy.  This  is  to  av oid   f racti on al it y  in  the  optim iz at ion   prob le m .  This  is  po s sible  acco r ding  to   equ at io n  wh e r e  it   can  be  in ferred  that  if  the  ex pected  data  rate  is  be ing   delivere d,  m ini m izing   powe r   consum ption   will   resu lt   in  m axi m iz ing   EE.  Th us,  pro bl e m   fo rm ulati on   to  m ini m iz e  powe r  co nsum ption   is  as   giv e n  in  (9)     Mi ni m iz e       +  =     P MBS f ixe d     + Δ MBS . P tx dy n a mic   +   +   +     +   +     ,    +     .     ∆    .  ,  ,    + *P SCNBH     (9)     *P SCNBH  can  as su m e  ta ke  two  def init io ns   de pendin g  on  w hethe r  m m W ave  or  PON  is  bein g  us e d.  This  ( 9 )   ca n be  fur the r  sta te d  as  ( 9a) w hich   m ake u se  of m m W ave a nd  ( 9b)  whe n  P ON is use d.     Mi ni m iz e       +    =   P MBS f ixe d   + Δ MBS   .  P tx dy n a mic   +   +   +     +   +     ,  +   .     ∆    .  ,  ,    +  ∑ ( ℎ ,  +   ℎ ,  ) ∈     (9 a )     Mi ni m iz e       +  =     P MBS f ixe d   + Δ MBS   .  P tx dy n a mic   +   +   +     +   +     ,  +     .     ∆    .  ,  ,    +   −    ( 9b)     Subj ect  t o      m a x t x , q j t x ,       ,     ( , ) uU P u P q Q j J       (10)     qj 0 ,1 ,       (   , , ,   )    t u U t T q Q Su jJ   (11)     qj 11 1 ,     ,   ,     TJ t tj u U q j S QJ        (12)     th qj 1 ,                 ,    ,   T t t u U t T qQ u u S u jJ         (13)     q j q j 11 ,          , q j < q j    ,  TT tt tt S u S u U q J u Q j         (14)     qos q j q j    ()   ,   )   (, , u U Q u qj u J       (15)     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       GPO N  an d  V - band  mm W ave  in gree n ba ck haul s olu ti on f or   5G u lt r a - de ns e  network  ( Ayod ej i Ake e m Aj an i)   395   S C N S C N 1   1 ,   ,     , J j j r mm j W N W W q q Q j J     (16)   Eq uation  ( 10)   ens ur e s  the   m axi m u m   transm issi on   po wer   is   with   the  m axi m u m   value  ( m a x tx P ).    The   m ax i m u m   val ues  f or  M BS  an d  pic oce ll s  are  41  dBm   an d  21   dBm   r especti vely .    ( u )   re pr ese nts   us e r’ s   associat ion  to a  p arti cular bas e stat ion  j  at ti e r  q  in (11).  T his takes b ina ry v al ues  ‘ 0’ o r  ‘ 1’  w it h  ‘1’  w he n  us e r   u  is ass ociat ed   with  par ti cula r base stat io n q,j  w it h  t raffic  ty pe  t  or 0 ot herwise.    Eq uation  ( 12)  ens ur es   that  a u ser   is  c onnect e d  to   a  si ng le   ba se  sta ti on  at   a n  in sta nce.   E quat ion  ( 13)   is   respo ns ible  f or  m aking   su re   us ers  are  c onnect  wit h  a  par ti cula r  Sig nal  to  In t e rf e r ence  to  N oise   Ra ti o     (S I NR,   ( ) )  val ue   w hich   great er   tha n  the   th res ho l d  S I NR  ( ℎ ) .  Eq uation  ( 14)   is  for  us e r’ s   as so ci at ion  to  the  near est   ba s e  sta ti on .  Eq ua ti on   ( 15),   is  to   ensure  the  Q oS  requirem ent  is  m et  by  the  a chieva ble  dow nlink  thr oughput  f or   a  us er  (  ( ) )   is  gr eat er  tha n  or  eq ua l  to  the  le ast   achieva ble  dow nl ink   th rou ghpu t  fo r  a  us e r   wh ic h  m eet s the QoS   re qu ire m ent o f  the  us e r   ( η  ( )  ) .    E quat ion   (16 )  ens ur es  that  th e  assigne d  bandw i dth   (  )  to  N um ber   of   SC N s  need e d  (  )  is   gr eat er  t han   or   at   le ast   equ al   to  t he  e xcess  band width   require d.   The  e xcess  ba ndwidt h  re qu ired  is     the  dif f ere nce  betwee n  the  t ot al   bandw i dth   require d  ( )  a nd  the  ba ndwi dth  of   t he  MB S  ( ).  This  m od el   has  in cl uded  bac kh a ul  powe r c onsu m ption   f or  ea ch o f  the  s olu ti ons i n  the  pro blem  f or m ulati on  unli ke  t he  one  adopted  by  [ 38] .  This  is  part ic ularly   i m po r ta nt  in  U DN   s cenari o.   T o  s ol ve  the  prob le m   in  (9 ) ,  we  use d  a n  i m pr oved  5G  UDN  e nerg y e ff ic ie nt  al gorithm .     2 . 2 .    Impr ove d 5G  UDN  e n ergy ef fici enc y alg orithm     An  al gorithm   to  s olv e  t he  prob le m   in  ( 9)   i s  prese nted  he re.  T his  im pr oved   al gorithm   is  to  al lo w   m at he m at ic a l  s olu ti on  pro gra m m ing   in  MATLAB.  T his  al gorithm   al so   e xp at ia te s  on  how  the  a ddit ion s  a nd   pu tt in g  to  slee p of SCs a re  be ing   done .     Algori th m :  Im pro ved 5G  UDN  E nergy E ff ic ie ncy   1:    Input :  Se t  of   us er s, uU ;  se t  of   tr af fi c  cl as s,   tT ;  Se ts   of   5G   mu lt i - ti er   Heterogenous Network,  q ϵ Q;  Set of Small cell base stations,  j ϵ J   .   2:    Output :  Se t  of   ac ti ve   SC Ns   me et s  al l   th e  co ns tr a in ts   in   Eq ua ti on s  (1 0  to   16 )  an d   fulfils the optimum value for Equation (9):  S C N ; ( ) j J N n J    3:    for   each hour of the day,  ℎ ∈   01, 02, …, 24  do   4:       while   the set of users is not empty:  U    do   5:    User  u   ca lc u la te s  th e  SI NR   qj () u   fr om   ea c h  SC N  or   MB S   th en   as so ci at es   to   th e  SC N  or   MBS q,j that satisfies  th qj ( ) ( ) uu    based on QoS   requirements.   6:       end while   7:      Calculate  r m W   (total required bandwidth)   8:       if   r mm WW   (MBS available bandwidth/spectrum)  then   9:   for   each SCN  jJ   do   10:                SC N 0 j N   (all SCNs are turned to sleep mode)   11:   end for   12:   Handover all users to the MBS   13:    else   14:   Calculate  r e m m W W W      15:       Set of SCNs is empty:  J  ;  S C N () N n J ;   16:   Com pute total power consumption model  P SCN   for all SCNs.   17:   Add the SCN q,j that gives the minimum  P SCN   to the set:  J J q j  ;  S C N () N n J ;   18:   Us in g  th e  cu rr en t  se t  of   SC Ns   ,  c om pu te   th e  cu rr en t  ne tw or k  po we r  co ns um pt io n   A N - B H H e t N e t   UDN P   subject to the constraints   19:   while  S C N S C N 1 J jj e j W W N   do   20:   Temporarily add next SCN q,j with the lowest  P SCN   to the set:  J J q j  ;  () S C N N n J ;   21:   Us in g  th e  c ur re nt   se t  of   SC Ns   J ,   co mp ut e  te mp or ar y  ne tw or k  po we r  c on su mp ti on   A N - B H H e t N e t   UDN ( t e m p ) P   subject to the constraints.   22:   if   A N - B H A N - B H H e t N e t   U D N H e t N e t   UDN ( t e m p ) PP   then   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  11 , No .  1,   Febr uar y  2021  :    390   -   40 1   396   23:       Ac ce pt   th e  SC N  as   be ca us e  it   ha s  no t  in c re as ed   th e  po we r  co ns um pt io n  of     the network    A N - B H H e t N e t   UDN P   A N - B H H e t N e t   UDN ( t e m p ) P     24:   else    25:   Reject the S CN because i t has increa sed the powe r consumed b y the networ k  \ J J q j ;  S C N () N n J ;   26:   end if   27:   end while   28:       end if   29:    end for     This  al gorithm   ens ur e s  the   a dd it io n  of  sm a ll   cel ls  wh e re  need e d  with ou t  com pr om isi ng   the   power  consum ption   of  the  netw ork  and  m akes  othe r  SCs  sle e p  w hen  not  re quire d.   T he  sim ulatio n  of  the   so l ution   i s   done  i n  M ATL AB.       3.   RESEA R CH MET HO D   Si m ulati on   des cripti ons  are  presente d  he re,  wh ic h  inclu des   the  ch oice  of   par am et ers,   pe rfor m ance   m et rics and  t he  d esc riptio n of  the sce nar io s.       3 . 1 .    Sim ulat i on   of 5G  UDN   The  stu dy  involve d  dif fer e nt   backhau l  s olu ti ons  us in g  a vaila ble  te chnolo gies  in  5G  ver y  dense   netw ork ,  VDN   and   UDN  sce nar i os .  Th ere f or e ,  the  resea r ch  re qu i red   de sign   of   5G   VDN  an d  U D N  sc enar i os   and  this  was  s i m ulate d  in  MATL AB.  T he  si m ulati on   dec isi on   is  in sp ir ed  by  w ork  re viewe d  [36 - 39]   an d  recent stu dy in  5G  UDN   [ 32, 40 - 43] .   The  c hoic e o f  sim ulatio n  is becau se 5 G UDN is sti l l evo lvin g  an d do i ng  a li ve  ex pe rim ent w a s  no t a va il able.   The  sim ulati on  pa ram et ers  use d  fo ll ows   the  work  of  [ 38 ] .   The  norm al ised   hourl y  traf fic  pro file   f ro m   ci sco  was  use d  to  this  eff ect   as  pr ese nted  in  Figure  1.   The  perform ance  m et rics  us ed  a re  powe r  co ns um ptio n  in  W at ts a nd e nergy ef fici enc y i n  Mb ps / W at t.   The  full  sim ulati on   pa ram e te rs  are  as  giv e n  in   Ta ble 3.       Table  3 .  Sim ul at ion   p aram et e rs   Para m eters   Para m eters  Desc ri p tio n   Valu e   f c   Access Net wo rk C arr ie r  Fr eq u en cy   2 .0 GHz   W m   Macr o - ti er  sp ect rum   1 0  M Hz       Dy n a m i c po wer  of   m ic rocell b ase sta tio n   4 3  dB m   ,  ,    Dy n a m i c tr an s m is sio n  po wer  f o r  f e m to cell   1 7  dB m       Fix ed  po wer  co n su m p tio n  of   m ic rocel l bas e statio n   1 3 0  W   ,     Fix ed  po wer  co n su m p tio n  of  f e m to cel l   4 .8 W   ∆ m   Load - d ep en d en t Par a m e ter   4 .7   ∆s   Slo p e of  load - d ep e n d en t po wer  co n sum p tio n   8   Sp ectru m   Allo cati o n     Partition ed   Tr af f ic M o d el Cap acity     Fu ll Bu f f er   Env iron m en t     Su b - u rban       Maxi m u m  nu m b er  of  do wn lin k  interfac e   24   Α   W eig h tin g  para m e ter   0 .9       /       /       Maxi m u m  po wer c o n su m p tio n   o f  switch  /  Po wer  con su m p tio n  of  on e  d o wn lin k  interf ace  /  Po wer  con su m p t io n  of  o n e up lin k  i n terface   3 0 0  /  1  /  1  W   P m o d e m   / P DS L A M  /     Po wer  co n su m p t io n  of  VDSL 2   m o d e m /  D SLA M  /  Fibr e switch   5  /  8 5  /  3 0 0  W   P SFP   / P S FP +   / P lo w - c   /  P h i g h - c   Po wer  co n su m p t io n  of  SFP  m o d u le /  SFP+  m o d u le /  L o w /  Hig h   p o wer  co n su m p tio n  r eg io n  of  a  m icro wav e anten n a   1  /  1  /  3 7  /  9 2 .5  W       /       /   g   /   P o   Maxi m u m  po wer c o n su m p tio n  of  GE S /  Po we r  co n su m p tio n  o f   m i crowav e  switch   / Power  co n su m p ti o n  of   OLT  /  Po we r   co n su m p tio n  of  ONU   5 0  /  5 3  /  2 .9 / 5  W      /      /       /      /      Nu m b e r  o f  po rts per DS LA M  switch   / Fibre swit ch  /  G E S /  sp litter  /  m i crowav e  switch   1 6  /  2 4  /  1 2  /  2 4  /   16   Ag m ax   /     /      Maxi m u m  tr af f ic s witch  can han d le /  Maxi m u m  tr an s m i ss io n  r ate of   th e interf ace  /  Max i m u m   capacit y  of  m i crowav e  switch     2 4  /  1 0  /  3 6   Gb p s   ℎ     /  W m k   Back h au l f requ en c y  us in g   m m W av e   /  Back h au l link  bandwid th   6 0  /  1 .76  GHz   D   Leng th  of  eac h  back h au l link   1 0 0   m   L P  / L Po   / L i /  L sh   /   L a   Tolerable p ath lo ss  /  Path  los s at 1  m  d istan ce /  i m p l e m en tatio n  los s /  Sh ad o win g  los s /  Atten u atio n  los s   1 0 8  /  6 8  /4 / 1 /  3 .2 d B       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       GPO N  an d  V - band  mm W ave  in gree n ba ck haul s olu ti on f or   5G u lt r a - de ns e  network  ( Ayod ej i Ake e m Aj an i)   397   The  ch oice  of  adoptin g  norm al ise d  hourl y  l oad   tra ff ic   is  to  m ake  the  stud y  easi ly   adap ta ble  to  oth e r   sit uations .  T hi s  m eans  diff er ent  stud y  can  us e  this  with out  necessa rily   us in g  the  am o un t  of  traf fic  use d  he re  or eve n wit h di ff e ren t  hourl y prof il e.            Figure  1. N orm al ise d  t raf fic  l oad   hourl y p r of il e  [ 2]       3 . 2 .    Des cri pt i on   of the  simu lation  scen ari os   Ther e   are   2  se ts  of  sce nar i os  i m ple m ented  her e .  T he  first   set   is  the   re pro duct ion  of  t he  s olu t io n  rev ie wed   i n  V ery  De ns e  Net work  scena rio  us in g  eac h  of  t he  s olu ti ons  hi gh li ghte d  in  S ect ion   1.  T his  is  for   ver ific at io n  an d  validat io n  pur pose.  T he  ot her   set   is  to  te st  the  best  2  so luti ons  in  the  U DN   sce na rio  to   evaluate  their   perform ance.   The  sce nar io   is  m od el le d  after  an  outd oor  sit uatio n  li ke  a  pu blic  con ce rt ,     sp ort   sta diu m ,  transpo rtat ion  hub  or   a ny  oth e r  la rg e  ga therin g  w her e   the  tho usa nd   us ers  re quire   high   band width si m ultaneo us ly .      3 . 3 .    Perf orm ance   metric s   The  perf or m ance  m e tric s  us e d  a re  power  c on s um ption   i n  W at ts   per   nor m al iz ed  hour l y  traff ic   for   each  of the s ol utions   a nd en e r gy ef fici ency i n  Mb ps / Watt .       4.   RESU LT S   A ND  DI SCUS S ION S   The  re su lt s  of  t he  sim ulati on   are  bei ng   pr e se nted  in  t his  sec ti on   as  well   as  the  detai le d  discuss io n  of  the r es ults.     4 . 1.     Res ult  of  existin g  s olut i on s  in  5G  VDN   The  re viewe d  so luti ons  we re  i m ple m ented  i n  VDN  net wor k  for  ve rificat ion   a nd   vali dation  purpose .   The res ult of th e sim ulatio n  is  as prese nted  i n Fi gure  2 an d  F igure  3            Figure  2. G raph  of powe r  c on su m ption   of  t he  b ac kh a ul s ol utions    Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2088 - 8708   In t J  Elec  &  C om p  En g,   V ol.  11 , No .  1,   Febr uar y  2021  :    390   -   40 1   398   V - ba nd   m m W ave  an d  PON  so luti on  ha d  the  le ast   power  con s um ed  com par ed  to  othe r  so luti ons .   This  is  beca use   there  ar e  com po ne nts  suc h  as  Ethe r ne t  switc h,   fi br e   switc h,   DS L   acce ss  m ult i plexe r ,   m ic ro wa ve  sw it ch,   Giga bit  Ether net  switc h  in  the  pr e vi ou s  s olu ti ons   respo ns ible  f or   thei r  high - powe r  consum ption .  Con si der i ng   e nergy  eff ic ie nc y,  wh ic h  is  the  data  rate  per   power   c onsu m ed,   hi gh  power  consum ption   of  bac khaul  s olu ti on   will   resul t  in  low  ene r gy   e ff ic ie ncy  an d  lo w  data  power   c onsu m ption   will   m ean h ig h  e ne rg y e ff ic ie ncy  as sho wn in Fi gure  3.           Figure  3 .  Grap h of  e ne rg y e ffi ci ency of the  backha ul s olu ti on s         Si m il ar  to  power   c onsu m ption   gr a ph,  V - ba nd  m m W ave  an d  PON   so luti on  had  the  bette r   perform ance  in   te rm s  of   e nerg y  eff ic ie ncy  c om par e  to  ot hers.  T his  m ean  the  tw o  so l utio ns   a re  well   s uited  for   the  scena rio.   T he  te ch no l og ie s  e m plo ye d  ha d  sim il ar  tim eline  with  the  ne twork  dep l oyed  in.  T her e fore ,  it   is  i m per at ive  to  te st  the  best  s olu ti on  in  t he   ne w  netw ork   scenari o,   UDN  to  e valuate   it   per f or m ance  for   su it abili ty . Th e  r es ult o f  this e valuati on is a s  pr ese nted  in Se ct ion   4.2 .     4 . 2.     Res ult  of  th e b est tw o s olut i on s  (GP O N and  V - Ba n d mmW ave)  in 5G  VDN an d UD N  scen ar ios   The  P ON   a nd  m m W ave  so lu ti on   was  s im ul at ed  in  U D N  s cenari o  an d  w as  com par ed  t o  the  VDN  scenari o  perf orm ance  pr ese nt ed  in   4.1 .  Fi gure  4  an d  Figure  5  sho w  t he  powe r  c on su m ption   a nd  energy  eff ic ie ncy  gr a phs  of the t wo s olu ti ons i n bo t h VDN a nd  U DN scen ario s respect ively .           Figure  4. G raph  of powe r  c on su m ption   of   P ON an d  m m W ave in   V DN an d U DN       Figure  5. G raph  of powe r  c on su m ption   of   P ON an d  m m W ave in   V DN an d U DN       As  rev e al ed  i n  Table   2,  the   data  rate,   nu m ber  of  us e rs  a nd  sit es  in   U DN  are   great e r  tha n  t hat  of    the  VDN.   T hus,  there  is  an  in crease  in  the  powe r  co nsum e d  by  the  so luti on s  to  deliver  t he  increase d  da ta   rate   there by  le adin g  to  dro p  in  en erg y  ef fici ency  as  sh own  in  F igure  5.   H owe ver,  UDN  net work   is  ex pect ed  to  be   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In t J  Elec  &  C om p  En g     IS S N: 20 88 - 8708       GPO N  an d  V - band  mm W ave  in gree n ba ck haul s olu ti on f or   5G u lt r a - de ns e  network  ( Ayod ej i Ake e m Aj an i)   399   gr ee ner  tha n  VDN  [44]   tha t  is  le ss  powe r  co nsum ption  an d  hi gher  e nergy  ef fici en cy .  Th us ,  t his   open     a  resear ch  a rea   to  in vestigat e  ot he r  te ch nolo gies  li ke  NG - P ON  2  a nd  E - B and  m m W ave  in  U D N  sce nari o  to   know if  they c an deli ver the  desire d per for m ance.       5.   CONCL US I O N     GPON  a nd  V - band  m m W ave   backha ul  so l ut ion s  wer e  in ve sti gated  in  5G  U D N  scena r io .   T he  res ult  rev eal e d  that   GPON   an d  V - ba nd  m m W ave  s olu ti ons   ou t perform ed  oth e r  e xisti ng  so l ution s   in   V D N   scenari os ,  but  the  pe rfo rm ance  dro pp e d  in  U DN   sce na rio  t her e by  le adin g  to  a  sug gestio n  of  in vestigat i on   of   oth e r  te ch nolo gies  in   order  to   achie ve  gr ee ne r  perform ance  in  5G  UDN   sc enar i o.   Furthe r   res earch  is  on go i ng  on   in vestigat io n  of   NG - P ON  2  and   E - Ba nd  m m W ave  sol ution s  in  ser vi ng   as  gr e en  ba ckh a ul  so l ution   f or     5G UD N.       ACKN OWLE DGE MENTS   Sp eci al   apprec ia ti on   to  Africa n  U nion  Com m issi on   for  spon s ori ng  the  re search ,  Japa n  I nter nationa l   Cooperati on  A gen cy   (J ICA )   as  well   as  t he   sta ff  of  P A N   Africa n  U nive rsity   In sti tute   f or   Ba sic   Scie nces   Tech no l og y  a nd   Inn ovat ion,  PAUI STI,  Ken ya .   We  t hank  Dr   Kibe t  Lang et ,  c oor din at or ,  Ele ct rical   En gin eeri ng,  P AUIST I ,  Dr   A kande  Oluwol e  (Lado ke  A ki nto la   U niv e rsity   of   Te c hnology,  Ni ger ia ) ,  En gr.   Olum ide  Aj ay i  (Adeleke  U ni ver sit y,  Ni ger i a) ,   As so ci at e  P rofess or   Md  M unjure  M ow la   (Rajs ha hi  Un i ve rsity  of Enginee rin g an d  Tec hnol ogy, Ba ng la des h) ,   our fam i li es  and  fr ie nds  for t heir  s uppo rt.       REFERE NCE S     [1]   R.   Vannit h amb y   and  S.  Ta l w ar,  “ Towa rds  5G  Applic a ti ons,  R equi rement s  and   Candi da e  Tech nologi es ,”   John   Wil e y  &   Sons,  Lt d ,   201 6 .   [2]   Cisco  S y stems   I ncor pora t ion,   “ C isco  Annual  In ternet   Repor t  (201 8 – 2023)  W hit e P ape r, ”   2020.   [O nli ne] .   Avai la bl e :   htt ps:// ww w.cis c o. com/c/en/us/so lut ions/c o ll a te r al/execut iv e - per sp ec t ive s/annu al - i nte rne t - rep ort /whit e - p ape r - c11 - 7414 90. html.     [3]   J.  Saunder s  an d  N.  Marshal l ,   “ Mobile   bac k haul   opt ions  -   Spect rum   ana l ysis  and  rec om m enda ti ons , ”   G SM   Associat ion ,  201 8.   [4]   R.   Cháve z - San ti ago ,   et   al. ,   “ 5G:  The   Con ver gence  of  W ire le ss   Comm unic at ions, ”  Wirel ess   Pe rs onal   Comm un ic ati ons ,   vol .   83 ,   no .   3 ,   p p.   1617 - 1642 ,   2 015.   [5]   M.  H.  Alsharif   and  R.   Nordin ,   “ Evol uti on  towa rds  fift h  gen era t ion  (5G)  wire l e ss   net works :  Curre nt  tr ends  an d   c hallenge s  in  th e  depl o y m ent   of   m il li m et re  wav e,   m assive  MIM O,  and  sm al l  cells, ”  Tel ec omm u n ic aton   Syst ems ,  vol.   64 ,   no .   4 ,   pp .   617 - 637 ,   2017 .   [6]   M.  Agiwal,   et   a l. ,   “ Next  Gene r at ion  5GW ire le s s  Networks:  A  Com pre hensive   Surve y , ”  IEEE  Comm un ic ati ons   Surv ey   and   T u to rials ,   vol .   18 ,   no .   3 ,   pp .   1617 - 16 54,   2016 .   [7]   T.   Q.  Duong,  et  al . ,   “ Ultra - Den se  Networks  f or  5 G   a nd  Be y on d  Modell ing ,   Anal y s is,  a nd  Ap pli c at ions ,”   Joh n   Wil e y  &   Sons Lt d ,   2019 .   [8]   V.  Poirot,  e t  a l. ,   “ Ene rg y   eff ic i en t  m ult i - conne c tivit y   al gori thms   for  ult r a - dense   5 G  net works , ”   Wi rel ess   Net works ,  vol.   26 ,   no .   3 ,   pp .   2207 - 2222 ,   20 20.   [9]   C.   Dai ,  et   al. ,  “ A  Cluste r - Based   Sm al l  Cell  On/ Off  Scheme  for   Ene rg y   Eff i cie nc y   Optimiz at io n  in  Ultr a - Dens e  Networks , ”   In te r nati onal  Con fe re nce   on   Comm uni cat ions a nd   Networ ki ng  in   Chin a,   pp .   385 - 401 ,   2019 .   [10]   M.  J.  Daa s ,   “ Ene rg y   Man age m e nt  Fram ework  f or  5G  Ultra - Dense  Networks  Us i ng  Graph  The or y , ”  IEEE  Acce ss ,  vol.   7 ,   pp .   17531 3 - 175323,   20 19 .   [11]   Nokia,   “ Ultr a  D ense   Network   ( UD N)   W hit e  Pa per , ”   Nok ia ,   201 6.   [12]   R.   I.   Ron y ,   et   al . ,   “ Joint  ac ce s s - bac khaul   per s pec t ive   on  m ob il ity   m ana g ement  in  5G  net works , ”  2017  IEEE  Conf ere nc e   on   S tand ards   for   Co mm un ic ati ons a nd   Net work ing ,   pp.   115 - 120 ,   20 17.   [13]   K.  M.  S.  Huq  an d  J.  Rodriguez,   “ Bac khau li ng/Fro ntha uli ng   for  Fut ure   W ire l ess  S y stems ,”   John  W iley  &   Son s,  Ltd ,  2017 .   [14]   T.   and  I.   Ajani,  et   al. ,   “ A  Revi ew  of  Gree n  Bac khaul   Soluti ons  for  5G,”   in  8th  Inte rnational   Co nfe renc e  on  Mobil e   e - Serv i ce s ( ICoMe S) ,   pp.   49 - 52 ,   2019 .   [15]   A.  L.   Rezaa ba d,   et  al. ,   “ Ultr a - Dense  5G  S m al l  Cel l  Depl o y m ent   for  Fiber  and  W ire le s s  Bac khaul - Aw ar e   Infra struct ur es, ”   IEE E   Tr ans act io ns on   Veh ic u lar  Technol ogy ,   vo l. 67, no. 12, pp. 1 2231 - 12243,   20 18.   [16]   The   Bro adba nd   Forum ,   “ The   Fut ure   of   Pass ive   O pti c al   Ne tworkin g  is He r e  NG - PO N2,”   2018.   [17]   J.  G.  Andrews ,   et   al . ,   “ Modeli ng  and  Anal y z i ng  Mill imete r  W ave   Cel lular  S y stems , ”  IEEE   Tr an s act ions  on   Comm un ic ati ons ,   vol .   65 ,   no .   1 ,   p p.   403 - 430 ,   201 7.   [18]   Y.  Niu ,   et  a l. ,   “ Ene rg y - Eff ic i ent  Scheduling  for   m mWave   Bac kh aul ing   of  Sm al l   Cel ls  in   Het ero g ene ous  Ce ll ul ar  Networks,”   I EEE  Tr ans act ions  on   Veh ic ular   Te chnol ogy ,   vo l. 6 6,   no .   3 ,   pp .   267 4 - 2687,   2017 .   [19]   P.  Huang  and  K.  Ps ounis,  “ Optimal  b ac khau l ing  for  d ense   s m al l - cell  d ep lo y m ent s  using   m mWave   li nks, ”  Comput er   Comm un ic ati on s ,   vol .   138 ,   pp .   32 - 44 ,   2019.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.