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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 24-Jan-2019
metadata.dc.creator: GONÇALVES, Mariane de Paula da Silva
metadata.dc.contributor.advisor1: CARDOSO, Diego Lisboa
metadata.dc.contributor.advisor-co1: BARROS, Fabrício José Brito
Title: Alocação de dois níveis para uma arquitetura h-cran baseada em offloading
Other Titles: Two-tier allocation for offloading h-cran architecture
metadata.dc.description.sponsorship: CNPq - Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico
Citation: GONÇALVES, Mariane de Paula da Silva. Alocação de dois níveis para uma arquitetura h-cran baseada em offloading.2019. 51 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Tecnologia, Belém, 2019. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica. Disponível em: <http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10973>. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: O crescimento acelerado de dados e aplicativos representa desafios significativos para a próxima geração de redes móveis (5G). Dentre eles, destaca-se a necessidade de uma coexistência dc novos e antigos padrões durante a transição das arquiteturas. Assim, na coexistência de arquiteturas, o processo de offloading entre diferentes arquiteturas é essencial. Aliado a isso, processos de ofioading tradicionais, que focam apenas nos recursos de rádio, podem ser ineficazes, uma vez que o processo dinâmico de alocação de RRH-BBU influencia no resultado. Desta forma, este trabalho investigou soluções para descarregamento em uma arquitetura híbrida, também conhecida como H-CRAN (Heterogeneous Cloud –Radio Access Network ATchitecture), que centraliza o processamento e busca um melhor uso dos recursos da rede. Através de um algoritmo evolutivo, buscou-se encontrar uma solução subótima para a alocação de dois níveis (TLA) na arquitetura H-CRAN e outra baseada no FIFO (First In, First Out), para fins de benchmarking. A média SNR (Noise Interference Signal), a máxima taxa de bits, o número de usuários com ou sem conexões e o número de conexões em RRHs e macro foram usados como medidas de desempenho. Através dos resultados, percebeu-se uma melhora de aproximadamente 60% na Taxa Máxima de Bits, quando comparada à abordagem tradicional, possibilitando um melhor atendimento aos usuários.
Abstract: The accelerated data and apps growth represents significant challenges to the next generation of mobile networks. Amongst them, it is highlighted the necessity for a co-existence of new and old patterns during the transition of architectures. Thus, this paper has investigated solutions for offloading into a hybrid architecture, also known as H-CRAN (Heterogeneous Cloud Radio Access Network Architecture), that centralizes processing and searches a better use of the network resources. The strategy of optimization was analyzed through the evolutive algorithm PSO (Particle Swarm Optimization), in order to find a suboptimal solution to the allocation of two levels (TLA) in the H-CRAN architecture and another one based on FIFO (First In, First Out), for benchmarking purposes. SNR (Noise Interference Signal) average, Maximum Bit Rate, the number of users with or without connections and number of connections in RRHs and macro were used as performance measurements. Through the results, it was noticed an improvement of approximately 60% in the Maximum Bit Rate when compared to the traditional approach, enabling a better service to the users.
Keywords: Redes móveis 5G
H-CRAN
QoS
Offloading
computação em nuvem
arquitetura híbrida
TLA - Two-level allocation
Alocação de dois níveis
metadata.dc.subject.areadeconcentracao: COMPUTAÇÃO APLICADA
metadata.dc.subject.linhadepesquisa: INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Tecnologia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
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