Banca de QUALIFICAÇÃO: RODRIGO DIAS ALFAIA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: RODRIGO DIAS ALFAIA
DATA: 27/11/2020
HORA: 09:00
LOCAL: GOOGLE MEET
TÍTULO:

GERENCIAMENTO DE RECURSOS EM REDES 5G ASSISTIDO POR UAV-BSS: USO DE MACHINE LEARNING EM CASCATA PARA PREVISÃO DE ESTAÇÃO RÁDIO BASE SOBRECARREGADAS

PALAVRAS-CHAVES:

ERBs, UAV-BSs, Machine learning, QoS

PÁGINAS: 70
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

Devido ao aumento exponencial do número de dispositivos que necessitam de conexão estável para manter o mínimo de comunicação, uma enorme quantidade de largura de banda e cobertura universal fazem-se necessárias, no entanto, essa demanda ainda não consegue ser atendida pelas operadoras. Além disso, uma parte dessas infraestruturas usadas para prover comunicação em grandes cidades foram desenvolvidas para um contexto diferente do atual. A implantação de novas ERBs (Estação Rádio Base) tem um custo elevado e mobilidade limitada, por isso não é a opção mais viável em regiões onde há uma demanda de tráfego flutuante. Neste sentido, novas pesquisas são propostas com objetivo de encontrar soluções mais eficientes, como a UAV-BSs (base stations mounted on an unmanned aerial vehicle), que facilitará a implantação em cenários críticos, tais como grandes eventos, demandas flutuantes e desastres naturais. Vantagens no custo e tempo de implantação de UAV-BSs são relatadas, por isso podem ser consideradas alternativas apropriadas para cenários de emergência, nos quais existe a necessidade de restabelecer a disponibilidade de serviços perdidos ou solucionar problemas de sobrecargas nas ERBs. Diante desse contexto, a proposta dessa tese é desenvolver uma metodologia baseada em machine learning para prever ERBs sobrecarregadas com demandas flutuantes. A metodologia proposta incluí a previsão de um conjunto de ERBs com problemas de sobrecarga e avaliação da quantidade de UAV-BSs necessários para restabelecer a qualidade da rede baseado no QoS (quality of service) das ERBs sobrecarregadas. Em um cenário de UAV- BSs não suficientes, uma nova previsão será realizada com o conjunto de dados da etapa anterior com a finalidade de selecionar ERBs prioritárias. Por fim, os recursos serão distribuídos e gerenciados conforme a necessidade de cada área melhorando o QoS da rede. 

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1353026 - CARLOS RENATO LISBOA FRANCES
Interno - 3439716 - DIEGO LISBOA CARDOSO
Interno - 2522772 - JASMINE PRISCYLA LEITE DE ARAUJO
Externo ao Programa - 2244883 - JOSE JAILTON HENRIQUE FERREIRA JUNIOR
Externo à Instituição - CARLOS NATALINO DA SILVA