Thesis
Novo Autômato celular multicamadas para posicionamento de células voadoras em redes móveis 5G auto-organizáveis.
Registro en:
Autor
CARDOSO, Evelin Helena Silva
Institución
Resumen
A quinta geração de redes móveis celulares (5G) terá um impacto profundo no desenvolvi mento de cidades inteligentes. Devem ser consideradas questões como “Como as operadoras
de telecomunicações fornecerão infraestrutura de rede com eficiência", "Quando e onde
os parâmetros de qualidade do serviço estão degradados ou abaixo do esperado". Nesse
contexto, tem chamado a atenção o uso de estações base transportadas por Veículos Aéreos
Não Tripulados (UAV) atuando como células voadoras para compensar o serviço de redes
móveis em áreas onde os sistemas de telecomunicações estão sendo desafiados por condições
anormais durante sua operação. Esta tese apresenta uma solução inteligente baseada em
um novo Autômato Celular Multicamada para resolver o problema do posicionamento
eficiente de células voadoras em redes sem fio e, consequentemente, aumentar a capacidade
da rede durante situações temporárias de tráfego pesado, tais como ao longo de avenidas
congestionadas durante algumas horas do dia, eventos sobrelotados, situações de desastres
ou tráfego de hotspot. Nesta nova abordagem distribuída, todas as estações base transpor tadas por UAVs operam em paralelo. A auto-organização surge de um padrão emergente
baseado na aplicação de regras simples em uma vizinhança local definida. A metodologia
proposta considera restrições de backhaul sem fio e de recursos de rádio. O modelo é
descrito para suportar múltiplos UAVs e múltiplos usuários, com diferentes características
de mobilidade e requisito de qualidade de serviço. A avaliação de desempenho do método
proposto é realizada por meio de simulação computacional discreta, utilizando o software
MATLAB. O algoritmo proposto foi comparado com outros dois algoritmos baseados em
Algoritmo Genético e um esquema de posicionamento fixo. Os resultados mostraram que
o método proposto tem um desempenho favorável em comparação com os outros métodos
testados em termos das métricas de desempenho consideradas. Assim, os experimentos
simulados mostram os benefícios da solução proposta para o posicionamento rápido e
eficiente de um enxame de UAVs para responder em tempo real a mudanças urgentes na
rede. The fifth generation of cellular mobile networks (5G) will have a profound impact on
the development of smart cities. Issues such as "How telecommunications operators will
efficiently provide network infrastructure", "When and where service quality parameters
are degraded or below expectations" should be considered. In this context, the use of base
stations carried by Unmanned Aerial Vehicles (UAV) acting as flying cells to compensate
the service of mobile networks in areas where telecommunications systems are challenged
by abnormal conditions during their operation has attracted attention. This thesis presents
an intelligent solution based on a new Multilayer Cellular Automaton to solve the problem
of efficient positioning of flying cells in wireless networks and, consequently, increase the
capacity of the network during temporary situations of heavy traffic, such as in congested
avenues during some hours of the day, overcrowded events, disaster situations or hotspot
traffic. In this new distributed approach, all base stations carried by UAVs operate in
parallel. Self-organization arises from an emerging pattern based on the application of
simple rules in a defined neighborhood. The proposed methodology considers restrictions
on wireless backhaul and radio resources. The model is described to support multiple UAVs
and multiple users, with different mobility characteristics and quality of service requirement.
The performance evaluation of the proposed method is performed by means of discrete
computer simulation, using MATLAB software. The proposed algorithm was compared
with two other algorithms based on Genetic Algorithm and a fixed positioning scheme.
Results showed that the proposed method has a favorable performance in comparison
with the other tested methods in terms of the performance metrics considered. Thus, the
simulated experiments show the benefits of the proposed solution for the fast and efficient
positioning of several flying base stations to respond in real time to urgent changes in the
network.