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Metadados | Descrição | Idioma |
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Autor(es): dc.contributor | Marinello Filho, Jose Carlos | - |
Autor(es): dc.contributor | https://orcid.org/0000-0002-0980-8220 | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/0539500854426508 | - |
Autor(es): dc.contributor | Goedtel, Alessandro | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/1920650157123774 | - |
Autor(es): dc.contributor | Marinello Filho, Jose Carlos | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/0539500854426508 | - |
Autor(es): dc.contributor | Scalassara, Paulo Rogerio | - |
Autor(es): dc.contributor | http://lattes.cnpq.br/5016119298122922 | - |
Autor(es): dc.contributor | Abrao, Taufik | - |
Autor(es): dc.creator | Bueno, Felipe Augusto Dutra | - |
Data de aceite: dc.date.accessioned | 2025-08-29T11:49:44Z | - |
Data de disponibilização: dc.date.available | 2025-08-29T11:49:44Z | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2023-03-28 | - |
Data de envio: dc.date.issued | 2022-12-19 | - |
Fonte completa do material: dc.identifier | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30959 | - |
Fonte: dc.identifier.uri | http://educapes.capes.gov.br/handle/capes/1083997 | - |
Descrição: dc.description | The number of fifth-generation (5G) cellular network devices is growing at an unprecedented rate. 5G technology is characterized by the ability to provide three types of essential services: enhanced Mobile Broadband (eMBB), Ultra-reliable Low Latency Communication (URLLC), and massive MTC (mMTC). These services support many types of applications such as virtual reality, augmented reality, traffic control, Internet of Things (IoT), industrial IoT, and others. To meet these demands, several technologies to support 5G and beyond (B5G) have been developed in recent years. Among these technologies are Intelligent Reflecting Surfaces (IRS), non-orthogonal multiple access (NOMA), millimeter-wave (mmWave), and massive multiple-input multipleoutput (MIMO). Of all these technologies, massive MIMO is the most successful. Massive MIMO is a major enabler for the implementation of mMTC technology, whose devices will be available in massive numbers and will require low power consumption and high connectivity. However, since the time and frequency resources provided by Base stations (BSs) are scarce, and the number of devices keeps increasing, it is likely that in the future, there will be a lack of pilot signals to serve all devices in the network, leading to a performance bottleneck in the system. To solve this problem, some random access protocols have been developed. This is the case of the strongest-user collision resolution (SUCRe) protocol, a grant-based (GB) protocol that grants access to network resources only to users that are the strongest contender for a particular pilot. Other protocols of the grant-free (GF) type, which is more suitable for supporting mMTC systems, are also proposed. In this work, three random access protocols are proposed. The first one is based on the SUCRe protocol and aims to optimize the decision step of the SUCRe protocol through a Bayesian classifier. This first protocol shows better results than SUCRe, and, interestingly, the effect of using the Bayesian Classifier (BC) only changes the decision criteria of the protocol to a more effective one. The second protocol is similar to the first but uses a classifier based on a Multilayer perceptron (MLP) Neural Network (NN) instead of a Bayesian classifier, presenting slightly better results. The third protocol is a GF Random-Access (RA) procedure and uses a reinforcement learning algorithm called Q-Learning to guide devices toward pilot signals that are less congested. The congestion levels are obtained in a massive MIMO simulation scenario with the realistic propagation effects considered. The algorithm stood out compared to traditional methods and comparison references, showing better results in metrics such as network throughput, per-user throughput, and latency. The three protocols presented also showed robustness in relation to variations of some parameters, reinforcing their efficacy. | - |
Descrição: dc.description | O número de dispositivos da quinta geração (5G) de redes celulares está crescendo em um ritmo sem precedentes. A tecnologia 5G é caracterizada pela capacidade de prover três serviços essenciais: banda larga móvel aperfeiçoada (eMBB do inglês: enhanced Mobile Broadband), comunicação ultra-confiável e com baixa latência (URLLC do inglês: Ultra-Reliable LowLatency Communication), e comunicação máquina-máquina (MTC do inglês: Machine-ToMachine) em massa (mMTC do inglês: massive MTC). Para suprir essas demandas, diversas tecnologias de suporte para o 5G e seus sucessores (B5G do inglês: Beyond 5G) estão sendo desenvolvidas nos últimos anos. Entre essas tecnologias estão as superfícies refletoras inteligentes (IRS do inglês: Intelligent Reflecting Surface), acesso múltiplo não ortogonal (NOMA do inglês: Non-Orthogonal Multiple Access), ondas milimétricas (mmWave do inglês: Millimeter-wave) e múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO do inglês: Multiple-Input Multiple-Output) massivo. Entre todas essas tecnologias, o MIMO massivo é a mais bem sucedida. A tecnologia MIMO massivo é um dos grandes facilitadores da implementação de tecnologia mMTC, cujos dispositivos estarão disponíveis em quantidade massiva e deverão exigir baixo consumo de energia e alta conectividade. Entretanto, visto que os recursos de tempo e frequência fornecidos pelas estações de base (BSs do inglês: base-station) são escassos, e a quantidade de dispositivos continua aumentando, é provável que no futuro haverá falta de sinais piloto para atender a todos os dispositivos de uma rede, gerando possíveis gargalos de desempenho no sistema. Para resolver esse problema, alguns protocolos de acesso aleatório vêm sendo desenvolvidos. Este é o caso do protocolo de resolução de colisão de usuário mais forte (SUCRe do inglês: StrongestUser Collision Resolution), um protocolo baseado em concessão de acesso (GB do inglês: grant-based). Outros protocolos livres de concessão de acesso (GF do ingês: grant-free) mais adequados ao suporte de sistemas mMTC também são propostos. Nete trabalho, três protocolos de acesso aleatório foram propostos. O primeiro é baseado no protocolo SUCRe e tem por objetivo otimizar a etapa de decisão deste protocolo através de um classificador Bayesiano. Este primeiro protocolo apresenta resultados superiores ao SUCRe e de maneira interessante, o efeito de utilizar o classificador Bayesiano somente troca o critério de decisão do protocolo para um mais efetivo. O segundo protocolo é similar ao primeiro, porém utiliza um classificador baseado em uma rede neural perceptron de múltiplas camadas ao invés de um classificar Bayesiano, apresentando resultados ligeiramente superiores. O terceiro protocolo é do tipo GF e utiliza o algoritmo de aprendizado por reforço chamado Q-Learning para guiar os dispositivos em direção a sinais piloto que estejam menos congestionados. Os níveis de congestionamento são obtidos em um cenário de simulação de um sistema MIMO massivo onde os efeitos de propagação realísticos são considerados. O algoritmo se destacou em relação aos métodos tradicionais e às referências de comparação, apresentando melhores resultados nas métricas de taxa de dados de rede, taxa de dados por usuário e latência. Os três protocolos apresentados demonstraram robustez em relação a variação de alguns parâmetros, reafirmando sua eficácia. | - |
Formato: dc.format | application/pdf | - |
Idioma: dc.language | en | - |
Publicador: dc.publisher | Universidade Tecnológica Federal do Paraná | - |
Publicador: dc.publisher | Cornelio Procopio | - |
Publicador: dc.publisher | Brasil | - |
Publicador: dc.publisher | Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica | - |
Publicador: dc.publisher | UTFPR | - |
Direitos: dc.rights | openAccess | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia elétrica | - |
Palavras-chave: dc.subject | Estatísticas | - |
Palavras-chave: dc.subject | Aprendizagem | - |
Palavras-chave: dc.subject | Electric engineering | - |
Palavras-chave: dc.subject | Statistics | - |
Palavras-chave: dc.subject | Learning | - |
Palavras-chave: dc.subject | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA | - |
Palavras-chave: dc.subject | Engenharia Elétrica | - |
Título: dc.title | Massive mimo: random access protocols based on statistical inference and machine learning techniques | - |
Título: dc.title | Mimo massivo: protocolos de acesso aleatório baseados em técnicas de inferência estatística e aprendizagem de máquina | - |
Tipo de arquivo: dc.type | livro digital | - |
Aparece nas coleções: | Repositorio Institucional da UTFPR - RIUT |
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