MIMO Simulation in 5G Networks : Py5cheSim and DeepMIMO Integration.

Abstract

This article describes the integration of two software tools: Py5cheSim and DeepMIMO. The former is a Pythonbased 5G mobile network simulator specifically designed for resource allocation algorithm evaluation. It stands out as one of the few open-source simulators capable of emulating network slicing at the radio resource level, allowing the assessment of resource allocation algorithms at both slice and user levels within them. On the other hand, DeepMIMO is a data generator for mmWave/massive MIMO channels. The main contribution of this work is the integration of both systems, allowing the simulation of realistic scenarios in 5G networks. As a result of this integration, a new version of Py5cheSim was obtained. Leveraging the advantages of Py5cheSim's implementation for new resource allocation algorithms, a new MIMO-based algorithm was incorporated into the tool (functionality that was only rudimentarily supported in Py5cheSim v1.0). It is worth noting that this new development is fully compatible with the previous version of the base network simulator, ensuring easy adoption of the new features by the community. The obtained results demonstrate a significant improvement in simulation accuracy and a greater capacity to represent the challenges of 5G networks in real scenarios.

El presente artículo describe la integración de dos herramientas de software: Py5cheSim y DeepMIMO. El primero es un simulador de redes móviles 5G escrito en Python que está especialmente diseñado para la evaluación de algoritmos de asignación de recursos. Es uno de los pocos simuladores de código abierto que permite emular network slicing a nivel de recursos radio, y por lo tanto, permite evaluar algoritmos de asignación de recursos a dos niveles: slices y usuarios dentro de ellas. Por otro lado, DeepMIMO es un generador de datos para canales de banda milimétrica con soporte para MIMO masivo. La contribución principal de este trabajo es la integración de ambos sistemas permitiendo simular escenarios realistas en redes 5G. De esta integración se obtuvo como resultado una nueva versión del simulador. Explotando las ventajas en la implementación de nuevos algoritmos de asignación de recursos que provee Py5cheSim, se incorporó a la herramienta un nuevo algoritmo basado en MIMO (funcionalidad que estaba soportada de manera muy básica en Py5cheSim v1.0). Es importante destacar que el nuevo desarrollo es completamente compatible con la versión anterior del simulador base de redes, lo cual garantiza una fácil adopción de las nuevas características por parte de la comunidad. Los resultados obtenidos muestran una mejora significativa en la precisión de las simulaciones y una mayor capacidad para representar los desafíos de las redes 5G en escenarios reales.