Compressão de sinais para fronthaul em arquitetura CRAN utilizando algoritmo evolutivo

SOUZA, Vitória Alencar de

Dissertação

Compressão de sinais para fronthaul em arquitetura CRAN utilizando algoritmo evolutivo

Centralized radio access networks are present as a potential alternative for next generation of wireless networks, because they are able to provide high data rates and allow the reduction of structural and operational costs in the network. The centralized architecture implements the concept of front...

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Autor principal:	SOUZA, Vitória Alencar de
Grau:	Dissertação
Idioma:	por
Publicado em:	Universidade Federal do Pará 2019
Assuntos:	Algoritmo de compressão Compressão de sinais Quantização vetorial Algoritmos genéticos CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL TELECOMUNICAÇÕES
Acesso em linha:	http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11955

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spelling	ir-2011-119552025-02-19T15:04:58Z Compressão de sinais para fronthaul em arquitetura CRAN utilizando algoritmo evolutivo Signal compression for CRAN architecture fronthaul using algorithm evolutionary SOUZA, Vitória Alencar de COSTA, João Crisóstomo Weyl Albuquerque http://lattes.cnpq.br/9622051867672434 Algoritmo de compressão Compressão de sinais Quantização vetorial Algoritmos genéticos CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA INTELIGÊNCIA COMPUTACIONAL TELECOMUNICAÇÕES Centralized radio access networks are present as a potential alternative for next generation of wireless networks, because they are able to provide high data rates and allow the reduction of structural and operational costs in the network. The centralized architecture implements the concept of fronthaul, and enables the challenge to increase the capacity of data transmission in hese links. In this way, the study of digital signal compression techniques presents itself as an alternative to reduce the cost of implementing centralized radio access networks.This work investigates the use of vector quantization methods in the compression of complex samples of baseband LTE signals. We propose the use of Genetic Algorithms in the training of sub-optimal dictionaries for the process of vector quantization in order to reduce the errors imposed in this process and consequent increase in fronthaul capacity. Results showed that the proposed compression algorithm allows reduction of fronthaul data rates associated with acceptable errors. It has been shown to be possible data rate compression factors of 5:4 times, with errors of approximately 4:4%, proving the effectiveness of codebook training process in LTE signals present in the downlink of centralized radio access networks. CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior As redes de acesso por rádio centralizado apresentam-se como uma potencial alternativa para a próxima geração de telefonia celular, devido à sua capacidade de prover grandes taxas de dados e permitir a redução dos gastos estruturais e operacionais na rede. A arquitetura centralizada implementa o conceito de fronthaul, mas aponta o desafio para aumento da capacidade de transmissão de dados nesses enlaces. Desta forma, o estudo de técnicas de compressão de sinais digitais apresenta-se como uma alternativa para reduzir o custo de implantação das redes de acesso por rádio centralizado. Nesse contexto, este trabalho investiga o uso de métodos de quantização vetorial na compressão de amostras complexas de sinais de LTE em bandabase. Propõe-se o uso de Algoritmos Genéticos no treinamento de dicionários sub-ótimos para o processo de quantização vetorial com objetivo de reduzir os erros impostos neste processo e consequente aumento na capacidade do fronthaul. Os resultados mostram que o algoritmo de compressão proposto permite redução de taxas de dados em fronthaul associados a erros aceitáveis. Demonstra-se ser possível fatores de compressão de taxa de dados de 5; 4 vezes, com erros de, aproximadamente, 4; 4%,comprovando-se a efetividade do método de treinamento de dicionários de LTE no downlink das redes de acesso por rádio centralizado. 2019-10-25T12:10:59Z 2019-10-25T12:10:59Z 2019-06-28 Dissertação Souza, Vitória Alencar de. Compressão de sinais para fronthaul em arquitetura CRAN utilizando algoritmo evolutivo. Orientador: .João Crisóstomo Weyl Albuquerque Costa. 2019. 92 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2019. Disponível em:http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/11955 . Acesso em:. http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11955 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Pará Brasil Instituto de Tecnologia UFPA Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica 1 CD-ROM
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