Artificial intelligence techniques to enable massive connectivity and XL-MIMO in the future wireless communication networks
Arquivos
Data
Autores
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Resumo
Resumo: As redes de comunicação sem-fio enfrentam um aumento exponencial da demanda dos usúarios, além de um rápido crescimento no número de dispositivos conectados, impulsionado principalmente pela revolução da Internet das coisas Visando atender à segunda necessidade, as redes sem-fio da quinta geração (5G) implementação o serviço masssive machine-type communications (mMTC), projetado para fornecer conectividade massiva para dispositivos que possuem atividade esporádica, são equipados com hardware simples, e são alimentados por baterias de baixa capacidade Por outro lado, as crescentes demandas por maior capacidade e taxa de dados serão assistidas por estações rádio-base equipadas com transceptores de múltiplas antenas Atender a estes cenários é uma tarefa desafiadora devido à escassez de recursos de rádio combinada com as dificuldades técnicas enumeradas a seguir Os esquemas de acesso à rede convencionais são extremamente ineficientes ao lidar com grandes números de tentativas de conexão Ao mesmo tempo, estações rádio-base equipadas com grandes números de antenas apresentam gargalos de implementação decorrentes da alta largura de banda de interconexão e da complexidade computacional Considerando os desafios mencionados, nesta Dissertação de Mestrado nós investigamos protocolos de acesso aleatório e o transceptor extra-large scale massive MIMO (XL-MIMO) para viabilizar, respectivamente, a conectividade massiva no serviço mMTC e a implementação de transceptores de múltiplas antenas Adicionalmente, examinamos técnicas de inteligência artificial para projetar protocolos de acesso aleatório livres de concessão e algoritmos de alocação de recursos Nossas contribuições são enumeradas a seguir Propomos protocolos de acesso livres de concessão baseados nas redes neurais convolucionais que atingem alta performance com baixa complexidade computational na detecção de dispositivos ativos Ao mesmo tempo, elaboramos uma análise compreensiva dos protocolos de acesso livres de concessão disponíveis na literatura Em se tratando do transceptor XL-MIMO, propomos procedimentos distribuídos e centralizados baseando-se nos algoritmos genéticos para, conjuntamente, selecionar as antenas ativas e alocar potência visando maximizar a eficiência espectral do sistema Os procedimentos propostos são adequados para implementações com número limitado de transceptores de rádio-frequência, atingindo largura de banda de interconexão e complexidade computacional reduzidas, quando comparados com os métodos de referência
Descrição
Palavras-chave
Engenharia elétrica, Sistemas de telecomunicação, Inteligência artificial, Electrical engineering, Telecommunications Systems, Artificial intelligence