Alocação de dois níveis para uma arquitetura h-cran baseada em offloading

• Ano de defesa: 2019
• Autor(a) principal: GONÇALVES, Mariane de Paula da Silva
• Orientador(a): CARDOSO, Diego Lisboa
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
• Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
• Departamento: Instituto de Tecnologia
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Redes móveis 5G; H-CRAN; QoS; Offloading; computação em nuvem; arquitetura híbrida; TLA - Two-level allocation; Alocação de dois níveis
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10973

O crescimento acelerado de dados e aplicativos representa desafios significativos para a próxima geração de redes móveis (5G). Dentre eles, destaca-se a necessidade de uma coexistência dc novos e antigos padrões durante a transição das arquiteturas. Assim, na coexistência de arquiteturas, o processo de offloading entre diferentes arquiteturas é essencial. Aliado a isso, processos de ofioading tradicionais, que focam apenas nos recursos de rádio, podem ser ineficazes, uma vez que o processo dinâmico de alocação de RRH-BBU influencia no resultado. Desta forma, este trabalho investigou soluções para descarregamento em uma arquitetura híbrida, também conhecida como H-CRAN (Heterogeneous Cloud –Radio Access Network ATchitecture), que centraliza o processamento e busca um melhor uso dos recursos da rede. Através de um algoritmo evolutivo, buscou-se encontrar uma solução subótima para a alocação de dois níveis (TLA) na arquitetura H-CRAN e outra baseada no FIFO (First In, First Out), para fins de benchmarking. A média SNR (Noise Interference Signal), a máxima taxa de bits, o número de usuários com ou sem conexões e o número de conexões em RRHs e macro foram usados como medidas de desempenho. Através dos resultados, percebeu-se uma melhora de aproximadamente 60% na Taxa Máxima de Bits, quando comparada à abordagem tradicional, possibilitando um melhor atendimento aos usuários.