Compressão de Sinais para fronthaul de Redes CRAN usando Algoritmo Evolutivo
Algoritmo de compressão, Compressão de sinais, Quantização vetorial, Algoritmo genético.
As redes de acesso por rádio centralizado apresentam-se como uma potencial alternativa para a próxima geração de telefonia celular, pois são capazes de prover grandes taxas de dados e permitem a redução dos gastos estruturais e operacionais na rede. A arquitetura centralizada implementa o conceito de fronthaul, mas aponta o desafio para aumento da capacidade de transmissão de dados nesses enlaces. Desta forma o estudo de técnicas de compressão de sinais digitais apresenta-se como uma alternativa para reduzir o custo de implantação das redes de acesso por rádio centralizado. Este trabalho investiga o uso de métodos de quantização vetorial na compressão de amostras complexas de sinais de LTE em banda-base. Propõe-se o uso de Algoritmos Genéticos no treinamento de dicionários sub-ótimos para o processo de quantização vetorial com objetivo de reduzir os erros impostos neste processo e consequente aumento na capacidade do fronthaul. Resultados mostraram que o algoritmo de compressão proposto permite redução de taxas de dados em fronthaul associados a erros aceitáveis. Demonstrou-se muito eficaz visto que consegue comprimir as taxas de dados de 3 a 12 vezes, com erros de aproximadamente 1% a 2% , respectivamente, comprovando-se a efetividade do método de treinamento de livros código de LTE no downlink das redes de acesso por rádio centralizado.