Alocação dinâmica de recursos em redes H-CRAN 5G e além baseada em offloading

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.