GestÃo de recursos de rÃdio para otimizaÃÃo da qualidade de experiÃncia em sistemas sem fio - Victor Farias Monteiro (2015)
Uma nova geraÃÃo de sistemas de comunicaÃÃes sem fio, 5a GeraÃÃo (5G), Ã prevista para 2020. Para a 5G, Ã esperado o surgimento de diversos serviÃos baseados em comunicaÃÃes mÃquina Ã mÃquina em diferentes Ãreas, como assistÃncia mÃdica, seguranÃa e redes de mediÃÃo inteligente. Cada um com diferentes requerimentos de taxa de transmissÃo, latÃncia, capacidade de processamento, eficiÃncia energÃtica, etc. Independente do serviÃo, os clientes precisam ficar satisfeitos. Isto estÃ impondo uma mudanÃa de paradigmas em direÃÃo Ã priorizaÃÃo do usuÃrio como fator mais importante no gerenciamento de redes sem fio. Com esta mudanÃa, criou-se o conceito de qualidade de experiÃncia (do inglÃs, Quality of Experience (QoE)), que descreve de forma subjetiva como o serviÃo Ã percebido pelo usuÃrio. A QoE normalmente Ã avaliada por uma nota entre 1 e 5, chamada nota mÃdia de opiniÃo (do inglÃs, Mean Opinion Score (MOS)). Neste contexto, conceitos de QoE podem ser considerados com diferentes objetivos, como: aumentar a vida Ãtil de baterias, melhorar a seleÃÃo para acesso Ã rede e aprimorar a alocaÃÃo dos recursos de rÃdio (do inglÃs, Radio Resource Allocation (RRA)). Com relaÃÃo Ã RRA, nesta dissertaÃÃo consideram-se requerimentos de QoE na gestÃo dos recursos disponÃveis em um sistema de comunicaÃÃes sem fio, como espectro de frequÃncia e potÃncia de transmissÃo. Mais especificamente, estuda-se um problema de assinalamento de recursos de rÃdio e de alocaÃÃo de potÃncia que objetiva maximizar a mÃnima MOS do sistema sujeito a satisfazer um nÃmero mÃnimo de usuÃrios prÃ-estabelecido. Inicialmente, formula-se um novo problema de otimizaÃÃo considerando restriÃÃes quanto Ã potÃncia de transmissÃo e quanto Ã fraÃÃo de usuÃrios que deve ser satisfeita, o que Ã um importante tÃpico do ponto de vista das operadoras. Este Ã um problema nÃo linear e de difÃcil soluÃÃo. Ele Ã entÃo reformulado como um problema linear inteiro e misto, que pode ser resolvido de forma Ãtima usando algoritmos conhecidos de otimizaÃÃo. Devido Ã complexidade da soluÃÃo Ãtima obtida, propÃe-se uma heurÃstica chamada em inglÃs de Power and Resource Allocation Based on Quality of Experience (PRABE). O mÃtodo proposto Ã avaliado por meio de simulaÃÃes e os resultados obtidos mostram que sua performance Ã superior Ã de outros existentes, sendo prÃxima Ã da Ãtima.