ESTRATÉGIAS CONJUNTAS DE ASSOCIAÇÃO DE USUÁRIOS E ALOCAÇÃO DE RECURSOS EM REDES HETEROGÊNEAS ULTRA DENSAS
Associação de usuários, alocação de recursos, redes heterogêneas ultra densas, Inteligência Computacional.
A demanda de tráfego em sistemas de comunicação sem fio tem se tornado uma questão importante nas últimas décadas. Projeta-se uma tendência cada vez maior para os próximos anos, com a expectativa de que o tráfego de dados explosivo se materialize e os usuários móveis imponham novos requisitos de qualidade de serviço. Essa crescente demanda de tráfego, combinada com cenários de rede heterogênea cada vez mais complexos e densos (HetNet), apresenta cada vez mais desafios para as operadoras de rede móvel em termos de serviço, cobertura, balanceamento de carga e qualidade de serviço. Considerando o mecanismo de associação tradicional com base na potência máxima recebida, as HetNets tendem a permanecer desequilibradas, tornando um desafio atender aos requisitos de tráfego dos usuários móveis. Além disso, esta proposta de tese propõe uma abordagem baseada em aprendizado de máquina para orquestrar conjuntamente a associação de usuários e mecanismos de balanceamento de carga em HetNets. A abordagem proposta consiste em um otimizador de duas fases, onde ao invés de tentar maximizar a taxa de downlink alcançável por usuário, indicadores chave de desempenho como a satisfação da UE e perfis de QoS prioritários são considerados. A primeira fase acopla algoritmos de inteligência de enxame com métodos de agrupamento dinâmico para detectar e agrupar usuários com condições de canal ruins. Além disso, a segunda fase explora a adoção de técnicas de aprendizagem por reforço profundo para ajustar o processo de associação de usuários, para fornecer melhores condições de tráfego aos UEs. Esta fase considera as cargas das estações base e a relação sinal-interferência-mais-ruído (SINR) do equipamento do usuário, para influenciar de forma distribuída o comportamento da rede e otimizar o equilíbrio da rede. Ao considerar o uso de ferramentas de simulação, essa abordagem orientada a objetivos pode representar uma solução promissora para fornecer melhores níveis de satisfação do usuário a longo prazo.