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Ondas milimétricas e MIMO massivo para otimização da capacidade e cobertura de redes heterogeneas de 5G
Today's Long Term Evolution Advanced (LTE-A) networks cannot support
the exponential growth in mobile traffic forecast for the next decade. By
2020, according to Ericsson, 6 billion mobile subscribers worldwide are projected
to generate 46 exabytes of mobile data traffic monthly from 24 billion
connected devices, smartphones and short-range Internet of Things (IoT)
devices being the key prosumers. In response, 5G networks are foreseen
to markedly outperform legacy 4G systems. Triggered by the International
Telecommunication Union (ITU) under the IMT-2020 network initiative, 5G
will support three broad categories of use cases: enhanced mobile broadband
(eMBB) for multi-Gbps data rate applications; ultra-reliable and low latency
communications (URLLC) for critical scenarios; and massive machine
type communications (mMTC) for massive connectivity. Among the several
technology enablers being explored for 5G, millimeter-wave (mmWave)
communication, massive MIMO antenna arrays and ultra-dense small cell
networks (UDNs) feature as the dominant technologies. These technologies
in synergy are anticipated to provide the 1000_ capacity increase for 5G
networks (relative to 4G) through the combined impact of large additional
bandwidth, spectral efficiency (SE) enhancement and high frequency reuse,
respectively. However, although these technologies can pave the way towards
gigabit wireless, there are still several challenges to solve in terms of
how we can fully harness the available bandwidth efficiently through appropriate
beamforming and channel modeling approaches. In this thesis, we
investigate the system performance enhancements realizable with mmWave
massive MIMO in 5G UDN and cellular infrastructure-to-everything (C-I2X)
application scenarios involving pedestrian and vehicular users. As a critical
component of the system-level simulation approach adopted in this thesis,
we implemented 3D channel models for the accurate characterization of the
wireless channels in these scenarios and for realistic performance evaluation.
To address the hardware cost, complexity and power consumption of the
massive MIMO architectures, we propose a novel generalized framework for
hybrid beamforming (HBF) array structures. The generalized model reveals
the opportunities that can be harnessed with the overlapped subarray structures
for a balanced trade-o_ between SE and energy efficiently (EE) of 5G
networks. The key results in this investigation show that mmWave massive
MIMO can deliver multi-Gbps rates for 5G whilst maintaining energy-efficient operation of the network.As redes LTE-A atuais não são capazes de suportar o crescimento exponencial
de tráfego que está previsto para a próxima década. De acordo
com a previsão da Ericsson, espera-se que em 2020, a nível global, 6 mil
milhões de subscritores venham a gerar mensalmente 46 exa bytes de tráfego
de dados a partir de 24 mil milhões de dispositivos ligados à rede móvel,
sendo os telefones inteligentes e dispositivos IoT de curto alcance os principais
responsáveis por tal nível de tráfego. Em resposta a esta exigência,
espera-se que as redes de 5a geração (5G) tenham um desempenho substancialmente
superior às redes de 4a geração (4G) atuais. Desencadeado pelo
UIT (União Internacional das Telecomunicações) no âmbito da iniciativa
IMT-2020, o 5G irá suportar três grandes tipos de utilizações: banda larga
móvel capaz de suportar aplicações com débitos na ordem de vários Gbps;
comunicações de baixa latência e alta fiabilidade indispensáveis em cenários
de emergência; comunicações massivas máquina-a-máquina para conectividade
generalizada. Entre as várias tecnologias capacitadoras que estão a ser
exploradas pelo 5G, as comunicações através de ondas milimétricas, os agregados
MIMO massivo e as redes celulares ultradensas (RUD) apresentam-se
como sendo as tecnologias fundamentais. Antecipa-se que o conjunto
destas tecnologias venha a fornecer às redes 5G um aumento de capacidade
de 1000x através da utilização de maiores larguras de banda, melhoria da
eficiência espectral, e elevada reutilização de frequências respetivamente.
Embora estas tecnologias possam abrir caminho para as redes sem fios
com débitos na ordem dos gigabits, existem ainda vários desafios que têm
que ser resolvidos para que seja possível aproveitar totalmente a largura de
banda disponível de maneira eficiente utilizando abordagens de formatação
de feixe e de modelação de canal adequadas. Nesta tese investigamos a
melhoria de desempenho do sistema conseguida através da utilização de
ondas milimétricas e agregados MIMO massivo em cenários de redes celulares
ultradensas de 5a geração e em cenários 'infraestrutura celular-para-qualquer
coisa' (do inglês: cellular infrastructure-to-everything) envolvendo
utilizadores pedestres e veiculares. Como um componente fundamental das
simulações de sistema utilizadas nesta tese é o canal de propagação, implementamos modelos de canal tridimensional (3D) para caracterizar de
forma precisa o canal de propagação nestes cenários e assim conseguir uma
avaliação de desempenho mais condizente com a realidade. Para resolver os
problemas associados ao custo do equipamento, complexidade e consumo
de energia das arquiteturas MIMO massivo, propomos um modelo inovador
de agregados com formatação de feixe híbrida. Este modelo genérico revela
as oportunidades que podem ser aproveitadas através da sobreposição
de sub-agregados no sentido de obter um compromisso equilibrado entre
eficiência espectral (ES) e eficiência energética (EE) nas redes 5G. Os principais
resultados desta investigação mostram que a utilização conjunta de
ondas milimétricas e de agregados MIMO massivo possibilita a obtenção, em
simultâneo, de taxas de transmissão na ordem de vários Gbps e a operação
de rede de forma energeticamente eficiente.Programa Doutoral em Telecomunicaçõe
A Cognitive Routing framework for Self-Organised Knowledge Defined Networks
This study investigates the applicability of machine learning methods to the routing protocols for achieving rapid convergence in self-organized knowledge-defined networks. The research explores the constituents of the Self-Organized Networking (SON) paradigm for 5G and beyond, aiming to design a routing protocol that complies with the SON requirements. Further, it also exploits a contemporary discipline called Knowledge-Defined Networking (KDN) to extend the routing capability by calculating the “Most Reliable” path than the shortest one.
The research identifies the potential key areas and possible techniques to meet the objectives by surveying the state-of-the-art of the relevant fields, such as QoS aware routing, Hybrid SDN architectures, intelligent routing models, and service migration techniques. The design phase focuses primarily on the mathematical modelling of the routing problem and approaches the solution by optimizing at the structural level. The work contributes Stochastic Temporal Edge Normalization (STEN) technique which fuses link and node utilization for cost calculation; MRoute, a hybrid routing algorithm for SDN that leverages STEN to provide constant-time convergence; Most Reliable Route First (MRRF) that uses a Recurrent Neural Network (RNN) to approximate route-reliability as the metric of MRRF. Additionally, the research outcomes include a cross-platform SDN Integration framework (SDN-SIM) and a secure migration technique for containerized services in a Multi-access Edge Computing
environment using Distributed Ledger Technology.
The research work now eyes the development of 6G standards and its compliance with Industry-5.0 for enhancing the abilities of the present outcomes in the light of Deep Reinforcement Learning and Quantum Computing