[pt] Desde sua introdução, a comunicação móvel sem fio cresceu e se modificou
severamente. Seu crescimento acentuado significa que a alocação de diferentes
parâmetros para rádios ou estações-base ganhou diversos graus de complexidade.
Um parâmetro é o Root Sequence Index (RSI), relacionado com os
preâmbulos do Random Access Channel (PRACH), usado para alocar canais
de upload entre o equipamento do usuário e a estação rádio-base. A alocação
de RSIs próximos a radios ou antenas vizinhas pode causar colisões, que
são responsáveis por falhas no estabelecimento do serviço de comunicação e,
portanto, degradação no desempenho da rede. Em geral, tais problemas de
alocação são modelados como um Problema de Coloração de Grafos, incluindo
diversas restrições. Contudo, não há estudos que foquem na alocação de RSI e
colisões. O objetivo deste estudo é explorar e comparar modelos exatos e heurísticos
para esse problema. Para isso, diversos modelos matemáticos foram
elaborados, além de um algoritmo genético de chaves aleatórias viciadas. Os
resultados apontam que a utilização de uma estratégia baseada nas relações
de vizinhança é eficaz para a obtenção de boas soluções. / [en] Since its introduction, mobile wireless communication has grown and
changed substantially. This massive growth leads to different levels of complexity,
mainly concerned with the assignment of different parameters to radio
or base stations. One parameter is the Root Sequence Index (RSI), related
to the Physical Random Access Channel (PRACH) preambles, used to allocate
uplink channels between the user equipment and the base station. The
assignment of RSIs close-in-range to neighbor antennas may cause collisions,
which are responsible for failures on service establishment, and therefore, performance
degradation. Such allocation problems can be modeled as Graph Coloring
Problems, including several additional constraints. However, few studies
focus on RSI allocation and collisions from the optimization perspective. The
objective of this study is to develop methods for allocating the RSI, trying
to lessen the risk of collision, and obeying other constraints. In this study,
both exact and heuristics methods are explored and compared. For this, several
mathematical models were made, alongside a biased random key genetic
algorithm. The results show that the utilization of an allocation strategy based
on neighbor relations is efficient for finding good solutions.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:53566 |
| Date | 06 July 2021 |
| Creators | MARIANA ALVES LONDE |
| Contributors | LUCIANA DE SOUZA PESSOA, LUCIANA DE SOUZA PESSOA |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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