Meta-heurÍstica para mapeamento BBU-RRH e balanceamento de carga entre BBUs,
aplicada a Redes de Acesso Centralizado
5G, C-RAN, Alocação de Recursos, DPSO, Balanceamento BBU-RRH.
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 contesto, 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 proposto, tanto em cenários de alta, como em
baixa densidade de tráfego.