Inteligência Swarm e Equilíbrio de Verhulst Aplicados à Alocação de Potência em Redes Ópticas CDMA Particionadas

A utilização da técnica de acesso múltiplo por divisão de códigos (CDMA) em redes puramente ópticas foi proposta levando-se em consideração sua ampla largura de banda óptica. O CDMA óptico é uma técnica que permite a múltiplos usuários compartilharem simultaneamente o mesmo canal de fibra de modo assíncrono sem \textit{delay} e sem a necessidade de gerenciamento de recursos (\textit{scheduling}). No entanto, os níveis de interferência de múltiplo acesso (MAI) são significativos nesses sistemas devido à natureza da detecção de potência incoerente. A redução desse efeito de interferência é crucial na melhoria de desempenho dos sistemas CDMA ópticos. Neste sentido, propõe-se a utilização de mecanismos de alocação de recursos, particularmente de potência, que garantam a cada usuário um desempenho mínimo aceitável em termos de taxa de erro de bit (BER). No estratégia de controle de potência centralizado é necessário que um nó central tenha informações sobre o ganho de todos os links. Por sua vez, no controle de potência particionado (rede de acesso e rede de \textit{broadcast}) verifica-se que os sinais ópticos após o acoplador estrela não contribuem na determinação da MAI e por conseguinte não afetam o balanço de potência associado a cada laser. Neste trabalho, analisa-se o problema do controle de potência para redes ópticas CDMA particionadas (p-OCDMA), sob dois pontos de vista distintos: a) modelo matemático de crescimento populacional de Verhulst, discutido em [1]; b) abordagem heurística denominada inteligência \emph{swarm} (PSO -- \textit{particle swarm optimization}). Extensivas simulações e resultados numéricos indicaram que tanto o modelo de Verhulst quanto o PSO são adequados para resolver o problema do controle de potência em redes p-OCDMA, sob o ponto de vista da otimização uni-objetivo, com resultados de convergência satisfatórios para uma variedade de cenários de operação para o sistema p-OCDMA. Finalmente, uma análise de complexidade em termos de número de operações, é realizada no sentido de obter uma quadro comparativo mais realista para as duas metodologias de otimização, indicando claramente a superioridade da abordagem analítica-iterativa da abordagem de Verhulst