Alocação de blocos de recurso em redes LTE sensível à heterogeneidade dos fluxos de dados

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2020.A alocação de blocos de recurso constitui uma área marcante dentro de redes sem fio com modulação Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDM), em especial a LTE 4G. Os blocos de recurso definem como acomodar os usuários da rede, permitindo maior vazão e atendimento aos usuários da célula, a partir de uma boa alocação dos recursos disponíveis. A proliferação de dispositivos para a Internet das Coisas pode aumentar a demanda das redes LTE, trazendo à tona a necessidade de mecanismos mais adaptados aos tráfegos com requisitos voltados para esses dispositivos. Esta pesquisa apresenta a proposta de alocação para redes LTE sensível à heterogeneidade dos tipos de fluxos de dados, o mecanismo possui duas camadas e apoia-se em teoria de controle e priorização por latência, obtendo um melhor desempenho para vazão, índice de justiça e taxa de perda de pacotes quando comparado a outras soluções presentes na literatura. A saber, para o cenário em que ocorre uma proporção de 75% de tráfego classificado como tempo real, contra 25% como não tempo real, refletindo um caso comum para ambientes reais, atingiu-se um desempenho de vazão 46 vezes maior para o tráfego web quando comparado ao escalonador Frame Level Scheduler, mantendo níveis equiparados para o tráfego de vídeo, já comparado à estratégia Exponential Rule obtém um resultado 75% maior, menos expressivo, mas ainda considerável.Resource block scheduling composes a memorable area within OFDM modulated wireless networks, such as LTE 4G. A good distribution of resource blocks enables a better fit for the network, enhancing metrics like throughput, fairness, packet loss ratio and others. Internet of Things (IoT) devices are experiencing an unending increase, and are demanding more of the networks, such a rapid growth makes need for newer mechanisms that are better suited for such tra c. This work presents a resource block allocation mechanism in two levels, supported by control theory and latency prioritization, intended to better accommodate both types of tra c and obtaining better results for those cited metrics in comparison to other solutions commonly available. For instance, in a scenario where a proportion between real time tra c and non real time tra c assume values of 75% and 25%, respectively, a 46 times increase in throughput has been achieved in comparison to Frame Level scheduler, and about 75% increase in relation to Exponential Rule scheduler, for non real time tra cs, whilst maintaning similar metrics to other schedulers for real time