Mitigação de interferência em redes de próxima geração utilizando técnicas de clusterização e inteligência computacional

Devido ao sucesso das redes de banda larga e ao crescente uso dos smartphones, as operadoras de telefonia móvel estão na busca de oferecer o mesmo padrão dos serviços das redes cabeadas, como velocidade e estabilidade, aos usuários das redes sem fio e desta forma, novas tecnologias surgiram, dentre elas as Small Cells. Estas são pequenas estações rádio base que em relação as macro-células apresentam um custo muito inferior, entretanto, oferecem um menor espaço de cobertura. Por isso, em um cenário onde uma grande quantidade deste equipamento será instalada, geralmente denominado DenseNets ou redes densas, e esta implementação não for realizada com base em um planejamento adequado, inúmeros problemas podem surgir, dentre eles a interferência co-canal, que em algumas situações, inviabiliza qualquer tipo de troca de informações. Por este motivo o modelo proposto nesta dissertação pretende auxiliar os analistas de projetos e arquitetos de soluções no planejamento de redes densas oferecendo, a partir das informações sobre as localizações das Small Cells, quais serão as faixas de frequências adequadas ao uso de cada uma, a fim de que as novas aplicações, suportadas pelos smartphones, não sofram uma degradação de sinal a ponto de que suas funções não sejam executadas e haja um aumento na qualidade dos serviços que são oferecidos aos usuários destas redes. Nos testes realizados, o modelo apresentou uma melhora no tráfego em mais de 80% das Small Cells, reduziu o valor do atraso dos pacotes comutados e ainda colaborou para a diminuição do número de pacotes descartados. Não obstante, também analisou-se o desempenho dos módulos de bateria dos dispositivos móveis quando o modelo foi empregado e percebeu-se que ele não aumentou o consumo de bateria destes equipamentos.