Navegando por Assunto "Offloading"

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Acesso aberto (Open Access)
Alocação dinâmica de recursos em redes H-CRAN 5G e além baseada em offloading
(Universidade Federal do Pará, 2025-06-24) IMBIRIBA, Mariane de Paula Silva Gonçalves; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734; https://orcid.org/0000-0002-5971-3668; ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de; BARROS, Fabrício José Brito; COUTINHO, Mauro Margalho; MELLO JÚNIOR, Harold Dias de; http://lattes.cnpq.br/4001747699670004; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609; http://lattes.cnpq.br/1214312180610688; http://lattes.cnpq.br/3003315337750206; https://orcid.org/0000-0003-3514-0401; ******; https://orcid.org/0000-0002-4774-1661; ******
O aumento exponencial do tráfego de dados e a diversidade de aplicações móveis im põem novos desafios às redes sem fio, especialmente em áreas urbanas densas. Nesse cenário, as arquiteturas Heterogeneous Cloud Radio Access Network (H-CRAN) sur gem como alternativa promissora por sua flexibilidade, escalabilidade e centralização de recursos. No entanto, a orquestração eficiente de usuários e recursos ainda é um desafio em ambientes com alta variabilidade de carga e mobilidade. Esta tese propõe um framework inteligente de orquestração em redes H-CRAN, que realiza a alocação dinâmica de usuários às RRHs e a distribuição destas entre setores da BBU, com base em fatores como demanda de tráfego, perfil de QoS, mobilidade e topologia da rede. A proposta inclui offloading adaptativo, redistribuição dinâmica e avaliação contínua do estado da rede.A solução foi avaliada por meio de simulações, considerando 24 cenários realistas com variações de carga (efeito de maré). Os resultados mostram ganhos expressivos frente ao modelo TLA tradicional, como mais usuários atendidos, melhor balanceamento de carga, menor bloqueio e maior estabilidade computacional. A pesquisa contribui com uma abordagem replicável e adptativa para redes móveis de próxima geração, alinhada às exigências de QoS e escalabilidade.
Acesso aberto (Open Access)
Estratégia para otimização de offloading entre as redes móveis VLC e LTE baseada em q-learning
(Universidade Federal do Pará, 2018-08-31) SOUTO, Anderson Vinicius de Freitas; OLIVEIRA, Edvar da Luz; http://lattes.cnpq.br/1840754571733900; FRANCÊS, Carlos Renato Lisboa; http://lattes.cnpq.br/7458287841862567
O aumento no consumo de tráfego de dados é motivado pelo aumento do número de dispositivos como smartphone e tablets, já que há uma necessidade de estar conectado com tudo e com todos. As aplicações como streaming de vídeo e jogos online demandam por maior taxa de transmissão de dados, essa alta demanda corrobora para um a sobrecarga das redes móveis baseadas por radiofrequência, de modo a culminar em uma possível escassez do espectro RF. Por tanto, este trabalho busca otimizar o offloading entre LTE e VLC, e para isso é utilizado uma metodologia baseado em aprendizado por reforço denominada de Q-Learning. O algoritmo utiliza como entrada as variáveis do ambiente que estão relacionadas à qualidade do sinal, densidade e velocidade do usuário para aprender e selecionar a melhor conexão. Por tanto, os resultados da simulação mostram a eficiência da metodologia proposta em comparação com o esquema RSS predominante na literatura da área. já que provou por métricas de QoS, suportar maiores taxas de transmissão de dados, assim como, garantiu uma melhoria de 18% em relação as interrupções de serviço a medida que o número de usuários aumenta no sistema.