Navegando por Assunto "Tecnologia 5G"

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Acesso aberto (Open Access)
Heurística para provisionamento dinâmico de recursos de hardware em redes híbridas de acesso via rádio considerando o efeito de maré
(Universidade Federal do Pará, 2020-03-06) FALCÃO, Igor Wenner Silva; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734
O aumento no volume de serviços e aplicações, além do crescimento acelerado das demandas de acesso sem fio, representam desafios significativos para a quinta geração de redes móveis, a rede 5G. Esse aumento no volume de aplicações é reflexo do crescente número de dispositivos que estão se conectando à rede, consumindo dados de maneira expansiva, gerando alta carga de dados. Outro ponto de grande impacto é a migração diária em larga escala de pessoas nos centros urbanos, causando o chamado Efeito de Maré. Este promove a flutuação espaço-temporal do tráfego ao longo do dia, dificultando o controle e gerenciamento da rede (baixa eficiência no uso dos recursos de hardware, o desbalanceamento de carga, a subutilização e ociosidade de recursos). Com base nestas indicações e considerando o conhecimento das operadoras de serviços, dados do movimento de usuários da cidade de Nova York, foram extraídos através de uma LBSN (Location-Based Social Network). Considerando a alta demanda de tráfego esperada para o 5G e os problemas oriundos do Efeito de Maré, nesta dissertação é proposta uma heurística com duas abordagens de provisionamento de recursos de hardware (uma baseada na taxa de transferência agregada e outra no número de usuários conectados). Os resultados apontam que o provisionamento de rede atendeu à variabilidade do tráfego do cenário utilizado, reduzindo a Probabilidade de Bloqueio em 3,7%, maximizando a eficiência da Unidade de Banda Base (BBU) e quantificando as Small Cells (SCs) necessárias para atender à demanda dos usuários.
Acesso aberto (Open Access)
Hybrid CAVIAR Simulations and Reinforcement Learning Applied to 5G Systems: Experiments with Scheduling and Beam Selection
(Universidade Federal do Pará, 2022-01-28) BORGES, João Paulo Tavares; KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha; http://lattes.cnpq.br/1596629769697284
Aprendizado por reforço, do inglês Reinforcement Learning (RL), é um paradigma de aprendizagem adequado para problemas em que um agente tem que maximizar uma determinada recompensa, enquanto interage com um ambiente em constante mudança. Esta classe de problema aparece em diversos tópicos de pesquisa da 5a Geração (5G) e da 6a Geração (6G) das redes móveis. No entanto, a falta de conjuntos de dados ou ambientes disponíveis gratuitamente para treinar e avaliar os agentes de RL é um obstáculo prático que atrasa a adoção de RL em redes 5G e futuras. Esses ambientes devem ser capazes de fechar o chamado reality gap, onde os agentes de aprendizagem por reforço, treinados em ambientes virtuais, são capazes de generalizar suas decisões quando expostos a situações reais, nunca antes vistas. Portanto, este trabalho descreve uma metodologia de simulação denominada CAVIAR, ou Communication Networks, Artificial Intelligence and Computer Vision with 3D Computer-Generated Imagery, voltada para pesquisa sobre métodos de RL aplicados à camada física (PHY) dos sistemas de comunicações sem fio. Neste trabalho, essa metodologia de simulação é utilizada para gerar um ambiente para as tarefas de escalonamento de usuários e seleção de feixes, onde, a cada passo, o agente RL precisa escalonar um usuário e então escolher o índice de um codebook de beamforming para atendê-lo. Um aspecto fundamental desta proposta é que a simulação do sistema de comunicação e o software de inteligência artificial devem estar intimamente integrados, de modo que as ações realizadas pelo agente possam refletir de volta no loop de simulação. Esse aspecto torna a compensação de tempo de processamento versus realismo da simulação, um elemento a ser considerado. Este trabalho também descreve a modelagem dos sistemas de comunicação e agentes RL usados para experimentação, e apresenta estatísticas sobre a dinâmica do ambiente, como tráfego de dados, bem como resultados para sistemas baseline. Por fim, é discutido como os métodos descritos neste trabalho podem ser aproveitados no contexto do desenvolvimento de gêmeos digitais.
Acesso aberto (Open Access)
Meta-heurística para mapeamento BBU-RRH e balanceamento de carga entre BBUs, aplicada a redes de acesso centralizado
(Universidade Federal do Pará, 2022-08-19) CUNHA, Rita de Cássia Porfírio da; CARDOSO, Diego Lisboa; http://lattes.cnpq.br/0507944343674734
O crescimento da demanda por acesso à informação, gerado por aplicativos multimídia, é um dos desafios da nova geração de redes móveis. A quinta geração (5G) visa atender requisitos cada vez mais estritos dos usuários, tais como latências e baixo consumo de energia. Uma das arquiteturas proposta para suprir as demandas que surgem com o 5G e suportar esse tráfego é a Cloud Radio Access Network (C RAN), a qual centraliza o poder de processamento para resolver o desbalanceamento de carga, alocando recursos de acordo com a demanda da rede. Essa arquitetura propõe o compartilhamento de recursos enquanto aborda questões de escalabilidade de processamento. Recentemente, os algoritmos de otimização meta-heurísticos vêm sendo amplamente empregados para resolver problemas dessa natureza. As meta heurísticas são utilizadas por serem mais poderosas que os métodos convencionais, que se baseiam nas lógicas formais ou na programação matemática, além de o tempo necessário para execução ser menor que o dos algoritmos exatos. Neste contexto, objetiva-se com este estudo, desenvolver um modelo de alocação de recursos otimizado que realiza o balanceamento de carga entre Baseband Units (BBUs) e Remote Radio Heads (RRHs), baseado em método de Otimização por Enxame de partículas (PSO). Para este fim, foi usado uma variação do algoritmo PSO, o Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO), que otimiza a função objetivo proposta. Resultados apontam desempenho superior desta função objetivo em comparação ao benchmarking utilizado, tanto em cenários de alta, como em baixa densidade de tráfego
Acesso aberto (Open Access)
Sistemas fotovoltaicos aplicados em cenário de rede 5G
(Universidade Federal do Pará, 2020-01-31) OLIVEIRA, Carmela Souza; COSTA, João Crisóstomo Weyl Albuquerque; http://lattes.cnpq.br/9622051867672434
Com a implantação da próxima geração de redes móveis, é estimado um significativo aumento no consumo de dados e, analogamente, um substancial impacto no consumo energético. Com este cenário, é interessante pensar em fontes alternativas que possam suprir essa demanda energética e adicionalmente mitigar maiores impactos ambientais. Com base nesta perspectiva econômica e ambiental, este trabalho propõe a utilização de um sistema fotovoltaico como estratégia para a potencialização do consumo de energia de forma menos agressiva ao meio ambiente. Os experimentos realizados avaliam a viabilidade da proposta a partir da implantação em duas arquiteturas RAN (Radio Access Network) que podem ser empregadas à nova geração (5G). Os resultados demonstram a viabilidade financeira na implantação de um sistema fotovoltaico, quando comparada a fontes convencionais de geração de energia.