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
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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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.repositorio.ufc.br:riufc/25383 |
| Date | 08 1900 |
| Creators | Mauricio, Weskley Vinicius Fernandes |
| Contributors | Lima, Francisco Rafael Marques |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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