Rodrigues, A. B. Alocação de recursos de rádio para sistemas sc-fdma baseado em relaxamento e programação linear. 2016. 73 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2016. / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-03-06T21:14:14Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_abrodrigues.pdf: 1200876 bytes, checksum: 65bf4b1452b81c2dd6e5c26b0ab5bbc4 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Márcia Sousa (marciasousa@ufc.br) on 2017-03-07T11:23:43Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_abrodrigues.pdf: 1200876 bytes, checksum: 65bf4b1452b81c2dd6e5c26b0ab5bbc4 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-07T11:23:43Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_abrodrigues.pdf: 1200876 bytes, checksum: 65bf4b1452b81c2dd6e5c26b0ab5bbc4 (MD5) Previous issue date: 2017-03 / In this work, we study the maximization problem of the sum of the weighted data rates in the wireless system’s uplink that uses SC-FDMA. The SC-FDMA multiple access scheme was adopted in the LTE uplink especially because it eases the power amplifier design in the mobile terminals. However, SC-FDMA presents an important restriction in radio resource allocation that is not present in OFDMA that was adopted in the LTE downlink: the resource adjacency or contiguity. With the resource adjacency constraint, the blocks of frequency resources assigned to each mobile terminal should be adjacent in the frequency domain. From the resource allocation point of view, this new constraint not only makes ineffective all previous resource allocation solutions proposed for OFDMA but also turns the problems even more harder in terms of computational complexity. In this work, we study the total data rate maximization problem in uplink SC-FDMA systems. Firstly, we discuss about the optimal solution of the problem that can be obtained through the use of integer optimization techniques. Motivated by the high computational complexity of this solution, we propose an alternative solution based on integer optimization relaxation and application of linear programming. The simulation results show that our proposed scheme is able to achieve the optimal solution in 55% (at least) of the simulations with a much lower computational complexity. For the cases where the solution obtained by continuous linear programming is not integer, the study proposes an algorithm that obtains an integer solution through rounding techniques. We also present a performance analysis comparing the algorithm developed with algorithms present in the literature. / Neste trabalho, estudamos o problema de maximização do somatório das taxas de dados ponderadas no enlace reverso de um sistema sem fio que emprega Single Carrier - Frequency Division Multiple Access (SC-FDMA). O esquema de múltiplo acesso SC-FDMA apresenta uma importante restrição quanto a alocação de recursos que não está presente em sistemas Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) (esquema utilizado no enlace direto de sistemas Long Term Evolution (LTE)): a contiguidade ou adjacência de blocos de recursos na frequência. A restrição de adjacência implica que a alocação dos blocos de recursos a cada terminal móvel deve ser feita de forma contígua na frequência. Na ótica de alocação de recursos em redes móveis, essa nova restrição não só inviabiliza o uso das soluções desenvolvidas para OFDMA encontradas na literatura, mas também torna o problema bem mais desafiador do ponto de vista matemático e computacional. Primeiramente, nós discutimos sobre a solução ótima desse problema que pode ser obtida através de programação inteira. Motivado pela alta complexidade computacional desta solução, propomos o uso de técnicas de relaxamento do problema de otimização inteiro e aplicação de programação linear (contínua). Através de simulações computacionais, demonstramos que o esquema proposto é capaz de encontrar a solução ótima em pelo menos 55% das simulações realizadas com uma complexidade computacional muito menor. Para os casos em que a solução obtida pela programação linear contínua não é inteira, o estudo propõe um algoritmo que obtém uma solução inteira através de técnicas de arredondamento. Apresentamos também uma análise de desempenho comparando o algoritmo desenvolvido com algoritmos presentes na literatura.

Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2016-10-25T16:02:16Z No. of bitstreams: 1 2016_dis_lrdacosta.pdf: 1303267 bytes, checksum: 441205cd7649e4c8239fe38f80a80386 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Márcia Sousa (marciasousa@ufc.br) on 2016-10-25T18:53:01Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_dis_lrdacosta.pdf: 1303267 bytes, checksum: 441205cd7649e4c8239fe38f80a80386 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-10-25T18:53:01Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_dis_lrdacosta.pdf: 1303267 bytes, checksum: 441205cd7649e4c8239fe38f80a80386 (MD5) Previous issue date: 2016 / Fundação cearense de apoio ao desenvolvimento científico e tecnológico / The popularization of mobile communications leads to the continuous increase of Quality of Service (QoS) demands. Modern networks offer many service types that need to be considered to a fair distribution of the available radio resources. One of the main strategies of the next generation of mobile communications in order to deal with that traffic increase is the densification of Acess Points (PA). This approach consists in reducing the distances between transmitters and receivers in order to maximize the available channels per area. However, the PA densification also comes with a drawback: the increase in the interference that should be appropriately managed. This work proposes an optimal solution to the Physical Resource Block (RB) distribution in order to maximize the sum rate in a multicell and multiservice system constrained to a percentage of users that should be satisfied per service. The nature of this kind of problem usually gives priority for terminals in better channel qualities that leads to an unfair solution to terminals in the edge of hexagonal cells. The proposed formulation allows that the same criteria of quality can be applied in the edge of cell. A variation of this problem considering stochastic geometry is also proposed with small performace loss. / A popularização das comunicações móveis têm aumentado as exigências de QoS (do inglês, Quality of Service). Redes modernas oferecem diferentes tipos de serviços com necessidades não homogêneas que devem ser consideradas para uma distribuição justa dos recursos de rádio disponíveis no sistema. Para atender grandes demandas de tráfego, uma das principais técnicas para a próxima geração de comunicação móvel é a densificação de PAs (Pontos de Acesso). Esta técnica tem como objetivo o aumento na disponibilidade de canais de comunicação por área através da diminuição da distância entre APs. Porém com a densificação, a interferência gerada no sistema se mostra um dos principais limitantes e seu gerenciamento deve ser feito de forma adequada. Este trabalho propõe soluções ótimas para distribuição de PRB (do inglês, Physical Resource Block) com o objetivo de maximizar a soma da taxa de dados total de um sistema multicelular com múltiplos serviços e restrições que assegurem um percentual mínimo de usuários satisfeitos para cada serviço. A natureza deste tipo de problema tende a privilegiar usuários com melhores qualidades de canais, levando a obtenção de baixas taxas de dados para terminais próximo a borda da área de cobertura em células hexagonais. A formulação proposta permite que os mesmos critérios de qualidade sejam alcançados na borda da célula. Também é proposta uma variação para problemas em redes com geometria estocástica. Devido a complexidade exponencial das soluções ótimas dos problemas estudados é proposta uma solução heurística de baixa complexidade com uma perda para solução ótima reduzida.

Mauricio, W. V. F. Alocação de recursos de rádio para maximização da eficiência espectral e eficiência energética em redes de multisserviços com restrições de QoS. 2017. 96 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2017. / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-08-28T22:22:19Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_wvfmauricio.pdf: 2216586 bytes, checksum: 36a66a038efdc7bed7d9dd1ac881d3be (MD5) / Approved for entry into archive by Djeanne Costa (djeannecosta@gmail.com) on 2017-09-01T11:46:46Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_wvfmauricio.pdf: 2216586 bytes, checksum: 36a66a038efdc7bed7d9dd1ac881d3be (MD5) / Made available in DSpace on 2017-09-01T11:46:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_dis_wvfmauricio.pdf: 2216586 bytes, checksum: 36a66a038efdc7bed7d9dd1ac881d3be (MD5) Previous issue date: 2017-08 / We formulate the frequency resource assignment and power assignment allocation of maximizing the spectral eficiency in a wireless system subject to user satisfaction constraints in the multiservice scenario. We show that although this optimization problem is nonlinear, it can be converted into an integer linear program. In this way, standard techniques can be used to obtain the optimal solution. Motivated by the high computational complexity of the optimal solution, we propose a suboptimal algorithm with polynomial complexity in the worst case. Simulation results show that our proposal achieves near-optimal performance in low and medium loads with a much lower computational complexity compared with the algorithm used to obtain the optimal solution. Therefore, our proposed algorithm achieves a good tradeoff between performance and computational complexity. We also show that the addition of adaptive power allocation renders significant performance gains in the considered scenario. In this dissertation we also propose some energy eficiency problems to a wireless system using power and resource allocation subject to user satisfaction constraint. More specificaly, we formulate the PMEE, PMP and PMDTP problems. We show that although those optimizations problems are non linear, the PMEE, problem can be converted to an MILP problem while PMP and PMDTP are converted to ILP problems. In this way, standard techniques can be used to obtain the optimal solution to these problems. Motivated by the high computational complexity of the optimal solution, we propose a suboptimal algorithm with polynomial complexity in the worst case. Simulation results show that PMEE presents the best tradeoff transmited data rate and power economy when compared to the PMP and PMDTP solutions. We also show that our proposal achieves near-optimal performance in low and medium loads with a much lower computational complexity compared with the algorithm used to obtain the optimal solution. Therefore, our proposed algorithm achieves a good tradeoff between performance and computational complexity. / Nesta dissertação, primeiramente formulamos o problema de maximização da eficiência espectral para um sistema sem fio utilizando alocação de recursos de rádio na forma de blocos de recursos frequência e potência de transmissão sujeito a restrições de satisfação do usuário em cenários multisserviços. Mostramos que apesar deste problema de otimização ser não linear, ele pode ser convertido em um problema de programação linear. Deste modo, técnicas padrões podem ser usadas para obter a solução ótima. Motivado pela alta complexidade computacional da solução ótima, propomos um algoritmo subótimo com complexidade de pior caso polinomial. Resultados de simulação mostraram que nossa proposta alcança um desempenho próximo ao ótimo em cargas leves e moderadas com uma complexidade computacional muito menor comparada ao algoritmo utilizado para obter a solução ótima. Portanto, o algoritmo proposto para essa solução alcança uma boa troca entre desempenho e complexidade computacional. Também mostramos que a adição de alocação de potência adaptativa proporciona ganhos significantes de desempenho no cenário considerado. Nesta dissertação de mestrado também formulamos diferentes problemas de eficiência energética para sistemas de comunicação sem fio através da alocação de blocos de recursos na frequência e potência de transmissão sujeito a restrições de satisfação do usuário em cenários multisserviços. Mais especificamente, formulamos os problemas PMEE (Problema de Maximização da Eficiência Energética), PMP (Problema de Minimização da Potência) e PMDTP (Problema de Maximização da Diferença entre Taxa e Potência). Mostramos que apesar destes problemas de otimização serem não lineares, o problema PMEE pode ser convertido em um problema MILP (do inglês, Mixed Integer Linear Problem), enquanto que os problemas PMP e PMDTP podem ser convertidos em problemas ILP (do inglês, Integer Linear Problem). Deste modo, técnicas padrões podem ser usadas para obter as soluções ótimas. Motivado pela alta complexidade computacional das soluções ótima, propomos um algoritmo subótimo para o problema PMEE com complexidade polinomial no pior caso. Resultados de simulação mostram que a solução PMEE apresenta-se como o melhor compromisso em relação a taxa de dados transmitida e economia de potência quando comparada às soluções PMP e PMDTP. Verificamos também que nossa proposta atinge um desempenho próximo ao da solução ótima do problema PMEE em cargas leves e moderadas porém com uma complexidade computacional muito menor. Portanto, o algoritmo proposto para essa solução alcança uma boa troca entre desempenho e complexidade computacional.