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Title: Soluções para coexistência de sistemas LTE e wi-fi em ambientes multicelulares
Authors: Castro Neto, José Martins
Keywords: LTE-U;Multicelular;Wi-Fi;Aprendizado por reforço
Issue Date: 10-Aug-2020
Publisher: Universidade Federal do Rio Grande do Norte
Citation: CASTRO NETO, José Martins. Soluções para coexistência de sistemas LTE e wi-fi em ambientes multicelulares. 2020. 83f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Rio Grande do Norte, Natal, 2020.
Portuguese Abstract: O crescimento do acesso à internet por meio dos dispositivos móveis de quarta geração (4G), aliado ao crescimento da utilização de smartphones, o uso massivo de serviços de streaming por parte destes dispositivos e a chegada da quinta geração (5G), faz com que a demanda por transmissão móvel de dados atinja altos patamares, e requeira mais largura de banda. Entretanto, o espectro eletromagnético utilizado para essas aplicações é limitado, acarretando escassez frente à demanda, além dos altos custos e burocracia para outorga de novas bandas. Uma das soluções encontradas para tal problema é a utilização do espectro não-licenciado, uma vez que é gratuito e possui, em certas faixas, largura de banda maior que o licenciado, além de possuir porções com subutilização, indicando menos possibilidade de interferência entre tecnologias. Nesse contexto, surgem as tecnologias LTE-LAA e LTE-U para o uso do espectro não-licenciado na banda Industrial, Scientific and Medical (ISM) em 5 GHz, com modificações no mecanismo de acesso ao meio do LTE. Essas tecnologias devem coexistir com a já consolidada e bem-sucedida tecnologia Wi-Fi, que utiliza o espectro não-licenciado desde sua criação. Entretanto, como cada tecnologia implementa um mecanismo de acesso ao meio diferente, estudos devem ser realizados para indicar os impactos que cada sistema tem nos demais quando coexistem. Além do estudo da coexistência, surge a oportunidade da aplicação de técnicas de Machine Learning para o ajuste automático dos parâmetros de acesso ao meio, controlando o impacto gerado de uma tecnologia em outra. Estudos de tal cenário em ambientes de uma única célula foram bastante explorados na literatura, restando como desafio o estudo e a concepção de soluções para o ambiente multicelular. Por tudo supracitado, este trabalho tem como objetivos: (1) o estudo da coexistência entre as tecnologias LTE-U e Wi-Fi em um cenário multicelular, com interferência co-canal e inter-RAT (mesma tecnologia); (2) aplicação de algoritmos de Machine Learning (aprendizado por reforço) para ajuste de parâmetros, visando otimizar o acesso ao meio de uma, ou ambas tecnologias, e consequentemente atingir melhoria na coexistência na forma de aumento de taxa e diminuição de perdas de pacotes.
Abstract: The growth of mobile internet access from fourth generation (4G) devices, combined with increasing usage of smartphones, the upcoming fifth generation (5G) and massive usage of multimedia services, make the demand for mobile traffic reach high levels and the need for bandwidth grows. However, the electromagnetic spectrum utilized by these applications is limited, creating scarcity in the face of demand, besides the high costs and bureaucracy for granting new bands. To overcome this problem, one of the solutions is to leverage the unlicensed spectrum, for it is free of charges, presents some of its portions with bandwidth higher than the licensed spectrum, and portions with underused profile, indicating less probability of interference between technologies. In this context rises the LTE-U and LTE-LAA technologies with modifications in the medium access mechanism of LTE for leveraging the unlicensed spectrum in the Industrial, Scientific and Medical (ISM) 5 GHz band. These technologies must coexist with the most successful and consolidated technology already using this portion of the spectrum, the Wi-Fi. However, each technology implements its access mechanism, then studies must be done to point out impacts that each of these technologies has when coexist. Besides the coexistence study, the application of machine learning techniques to automatically adjust the medium access parameters, controlling the generated impact of one technology into another must be realized. Studies in such a scenario and with single-cell environments have already been explored in literature, remaining the challenge of new solutions targeting multi-cell environments. For all it has been exposed, this work has the following goals: (1) The coexistence study of LTE-U and Wi-Fi technologies in a multi-cell scenario, with co-channel and inter-RAT (same technology) interference; (2) The application of machine learning algorithms (reinforcement learning) to adjust the parameters targeting optimizing the medium access for one, or both technologies, and consequently reach improvements in the coexistence measured in the form of data rates and decreasing packet losses.
URI: https://repositorio.ufrn.br/jspui/handle/123456789/29947
Appears in Collections:PPGEE - Mestrado em Engenharia Elétrica e de Computação

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