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https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16570
Tipo: | Dissertação |
Data do documento: | 19-Ago-2022 |
Autor(es): | CUNHA, Rita de Cássia Porfírio da |
Afiliação do(s) Autor(es): | CIABA - Centro de Instrução Almirante Braz de Aguiar |
Primeiro(a) Orientador(a): | CARDOSO, Diego Lisboa |
Título: | Meta-heurística para mapeamento BBU-RRH e balanceamento de carga entre BBUs, aplicada a redes de acesso centralizado |
Citar como: | CUNHA, Rita de Cássia Porfírio da. Meta-heurística para mapeamento BBU-RRH e balanceamento de carga entre BBUs, aplicada a redes de acesso centralizado. Orientador: Diego Lisboa Cardoso. 2022.75 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2022. Disponível em:https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16570 . Acesso em:. |
Resumo: | 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 |
Abstract: | The growing demand for information access, generated by multimedia applications, is one of the challenges of the new generation of mobile networks. The fifth generation (5G) aims to meet increasingly stringent user requirements, such as latencies and low power consumption. One of the proposed architectures to supply the demands that arise with 5G and to support this traffic is the Cloud Radio Access Network (C-RAN), which centralizes processing power to solve the load imbalance, allocate resources accordingly based on network demand. This architecture proposes resource sharing while addressing processing scalability issues. Recently, metaheuristic optimization algorithms have been widely used to solve problems of this nature. Meta-heuristic algorithms are used because they are more powerful than conventional methods, which are to on formal logic or mathematical programming, in addition to the fact that the time required for execution is less than the exact algorithms’ one. In this context, the objective of this study is to develop an optimized resource allocation model that performs load balancing between Baseband Units (BBUs) and Remote Radio Heads (RRHs), based on the Particle Swarm Optimization (PSO) method. For this purpose, a variation of the PSO algorithm, the Discrete Particle Swarm Optimization (DPSO) was used, to optimize the proposed objective function. Results indicated a point to superior performance of this objective function in comparison to the adopted benchmarking, both in high and low traffic densities. |
Palavras-chave: | Metaheuristica Tecnologia 5G C-RAN (Cloud radio access network) DPSO Discrete particle swam optimization Balanceamento BBU-RRH |
Área de Concentração: | COMPUTAÇÃO APLICADA |
Linha de Pesquisa: | INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL |
CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA |
País: | Brasil |
Instituição: | Universidade Federal do Pará |
Sigla da Instituição: | UFPA |
Instituto: | Instituto de Tecnologia |
Programa: | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica |
Tipo de Acesso: | Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil |
Fonte URI: | Disponível na internet via correio eletrônico:bibliotecaitec@ufpa.br |
Aparece nas coleções: | Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC |
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