Keeping all devices connected with satisfactory quality of service is a challenge for future mobile access technologies. The improvement in the coverage area of base stations can offer conditions to connect more challenges. In this context, this work aims to present a simulation of azimuth antenna control system using fuzzy logic, in order to increase the capacity of network connections while maintaining quality of service. We used the ITU-R M. [IMT-2020.EVAL] test scenario, and the results showed an increase in the capacity of base stations, based on the signal interferenceto-noise ratio (SINR) and we found that the levels quality of service were met. From the fuzzy logic employed, SINR values were obtained that indicate the signal quality. These results are important, as the demand for high data rates from current mobile networks (4G) will be inherited by its successor (5G).
Espera-se que mais de 50 bilh~oes de dispositivos estejam conectados ate o nal deste ano [Nis15], e atender as demandas de conectividade e um dos desa os para diversos grupos de pesquisa. O aumento cont nuo da alta demanda de trafego de dados e o fornecimento de diferentes Qualidades de Servicos (QOS) ao cliente tambem e um desses desa os. Especialistas apontam que o 4G e o 5G poder~ao coexistir, isso porque algumas caracter sticas espec cas ajudar~ao as operadoras a transacionarem para a nova rede sem pressionar os usuarios. A tecnologia 5G prev^e uma grande melhoria na velocidade e na cobertura de internet movel, podendo ser ate 100 vezes mais rapida que uma conex~ao 4G comum. Alem disso, o recurso possibilitaria uma resposta mais veloz do que a de uma rede WiFi, por exemplo [Sas17],[Abb20].
O 5G n~ao deve substituir completamente o 4G, em vez disso, ira se basear na conex~ao LTE para funcionar. Segundo o relatorio mais atual do GSMA Intelligence, apenas 15% da populac~ao mundial estar~ao usando 5G em 2025. No mesmo ano, 59% das pessoas estar~ao usando LTE, sendo que em 2018 essa porcentagem correspondia a 43%. No documento tambem consta que o LTE servira como base para muitas operadoras por pelo menos 10 anos [The Mobile Economy 2020 GSM Association] [Sas17],[Abb20],[Lin17].
No entanto, ainda ha problemas a serem resolvidos, referente a melhoria das redes 5G, onde pode-se destacar a area de cobertura das Estac~oes Radio Base (ERBs). Partindo do pressuposto de que frequ^encia e dist^ancia s~ao inversamente proporcionais, quanto mais altas s~ao as frequ^encia mais baixas s~ao as dist^ancias.
O relatorio ITU-R M.[IMT-2020.EVAL] [Int17] prev^e uma separac~ao de 200 metros entre cada ERB para a con gurac~ao de um ambiente urbano denso de banda larga movel aprimorada (Dense Urban Enhanced Mobile Broadband - eMBB) [Int17], e esperado que o sinal dos transmissores tenha uma otima distribuic~ao em relac~ao a sua area de cobertura. Tecnicas baseadas em algoritmos de otimizac~ao e controle tem sido aplicada para auxiliar no processo de otimizac~ao das areas de cobertura. Por exemplo: a logica fuzzy, tem como principal vantagem em relac~ao a algoritmos meta heur sticos a aus^encia de treinamento [Sim69][Gog73], gerando respostas que satisfazem a necessidade de sistemas em tempo real.
Este trabalho prop~oe otimizar a area de cobertura para redes 5G, utilizando logica fuzzy aplicada ao controle de azimute das antenas transmissoras em ERBs. Foram consideradas as recomendac~oes do ITU-R M. [IMT-2020.EVAL] e ITU-R P-2135 [Int17][Gog73] para a criac~ao do cenario de teste outdoor, utilizado na avaliac~ao da proposta de otimizac~ao. 2
Esta sec~ao apresentara de forma breve o cenario de estudo e abordara os topicos mais relevantes sobre a logica fuzzy utilizada para o desenvolvimento da pesquisa. 2.1
O estudo foi simulado em uma area da Regi~ao Metropolitana de Belem do Para, onde as ERBs s~ao posicionadas de acordo com a opologia base de cobertura do relatorio ITU-R P-2135 [Con20], apresentado na Figura 1. Nota-se que a localizac~ao das ERBs s~ao os centros dos hexagonos destacados em colorac~ao verde claro, totalizando 19 ERBs, cada uma possuindo tr^es setores de radiac~ao numerados de 1 a 54.
A partir da topologia base presente no relatorio ITU-R P-2135 [Int17] apresentada na Fig. 1, foram disposta 19 ERBs em um formato hexagonal, com os par^ametros de transmiss~ao presentes na Tabela 8-2 b) do ITU-R M. [IMT-2020.EVAL] [Sas17], no entanto com o intuito de se adequar a operac~ao do 5G prevista para o Brasil a frequ^encia usada foi a de 3,5 GHz [Int19][Con20]. O cenario foi dividir em 6 regi~oes, cada regi~ao composta por uma ERB central auxiliar e tr^es ERBS padr~oes, com o azimute das ERBs auxiliares controlados pela logica fuzzy.
As antenas das ERBs auxiliares possuem para^metros similares aos padr~oes de nidas pelo ITU-R M.[Sas17], porem diretivas e ativadas somente se houver necessidade, baseado na resposta do controlador fuzzy, que por sua vez tera como sa da a direc~ao de apontamento do azimute.
Figura 1: Desenho base de cobertura relatorio ITU-R P-2135.
Para facilitar a visualizac~ao da proposta foi feita uma divis~ao por cores, onde as ERBs padr~oes do sistema s~ao representadas pela cor vermelha e as ERBs auxiliares s~ao representadas pela cor amarela. Ent~ao a simulac~ao completa e criada com todas as regio~es. A Fig. 2 mostra o cenario completo, onde e poss vel observar c rculos pretos representando as regi~oes numeradas em amarelo, o posicionamento das ERBs padro~es numerados em azul e por m as ERBs auxiliares..
2.2
Como redes moveis s~ao um sistema de tempo real, o controle fuzzy foi escolhido por atender a necessidade de tempo das respostas para esta aplicac~oes. A metodologia de decis~ao, consiste no controlador analisar sequencialmente as entradas, iniciando nas antenas da regi~ao 1 e terminando na regi~ao 6.
De niu-se para todas as entradas as seguintes func~oes de associac~ao: Normal (0 { 10) com formato trapezoidal, pois enquanto o numero de receptores n~ao for maior que 10 ainda n~ao existe sobrecarga. As func~oes de associac~ao Media (10 - 15) e Alta (12 { 17) ambas de nidas com formato triangular e MuitoAlta (14 { 20) tambem tem o formato trapezoidal, pois qualquer quantidade maior que 20 e \MuitoAlta" [Wit94].
Neste trabalho, utiliza-se o controlador Mamdani. Operando de maneira que cada regra e uma variavel condicional fuzzy do controlador, onde diferentes relac~oes fuzzy podem ser extra das variando as mesmas [Wit94]. Esta variac~ao pode ser obtida a partir da operac~ao logica de nida na Equac~ao 1.
() = j(AntA) ^ i(AntB) ^ h(AntC) (1)
O metodo para defuzzi cac~ao utilizado neste trabalho foi a Media dos Maximos. Transformando as sa das fuzzy nas variaveis de sa da crisp (Y), que ira direcionar antena da ERB auxiliar (), representando a sa da de nitiva do metodo empregado. Este Metodo da Media dos Maximos calcula o centro ponderado da regi~ao formada pela uni~ao dos conjuntos fuzzy de sa da, entre os nucleos dos conjuntos fuzzy as quais o elemento pertence, ponderadas pelo grau de pertin^encia, de acordo com Equac~ao (2) [Wit94].
Y =
Pk
i=1 iYi Pk i=1 i (2)
A logica utilizada para criar as regras do controle foi baseada na topologia do cenario (ver Fig. 2). Logo, a base de regras e projetada para dar prioridade decrescente as ERBs da regi~ao. Onde, o controlador fuzzy de ne as ERBS como A, B e C. A logica fuzzy proposta possui 61 regras, que s~ao acionadas a partir das 3 entradas que correspondem ao numero de receptores requisitando acesso em cada ERB padr~ao das regi~oes, gerando uma sa da que corresponde ao ^angulo de azimute do transmissor.
O posicionamento dos receptores foi de nido aleatoriamente dentro do ambiente de simulac~ao. A quantidade foi escolhida de forma a manter as ERBs sempre com seu numero maximo (10) de receptores. Criando desta forma a problematica a ser solucionada pelo sistema fuzzy proposto.
Segundo a literatura o cenario de estudo de caso e classi cado como urbano e para este tipo de ambiente recomenda-se o uso do modelo de perda de propagac~ao Close-In, que estima a perda de percurso[Sum16]. Esta modelagem nos permite obter os valores de pot^encia recebida nos receptores e assim avaliar o SINR (Signal to Interference plus Noise Ratio) 3 para avaliar se os n veis de qualidade est~ao no limiar aceitave, onde SIN R = P=I + R (3)
Onde P e a pot^encia do sinal de interesse, I e a pot^encia de interfer^encia dos outros sinais na rede e N e algum ru do, que pode ser constante ou aleatorio. 3
Um total de 100 simulac~oes foram realizadas, com a variac~ao da quantidade e a posic~ao dos receptores. Optou-se por manter a quantidade m nima de receptores em 10 receptores por ERB, para que as mesmas sempre estejam em sobrecarga. Os valores do SINR, numero de receptores solicitando acesso, numero de receptores conectados com e sem o uso do controle fuzzy foram extra dos e comparados para avaliar o sistema proposto.
Usou-se como exemplo para este trabalho, os dados retirados das regi~oes 1 e 6. Fazem parte destas regi~oes as ERBs 1, 2, 6, 13 e 14, com a ERB1 localizadas entre as duas regi~oes. A Tabela 1 mostra os dados extra dos da simulac~ao apresentando a media dos valores extra dos.
ERB 1 2 6 sNeluemc~oeerso(d%e) 8 51 34 SINR medio
antes da 24,28 25,36 24,45 decis~ao (dB) SINR medio
apos a 24,07 25,20 24,73 decis~ao (dB) aMpoesdiaa ddeeciRs~axo 10,69 10,57 12,38 13 39 14 40 24,10
24,62 24,37
24,39 13,05 12,61
A tabela 1 apresenta os resultados das simulaco~es neste trabalho, e e poss vel observar que a ERB1 foi escolhida 8% das vezes e obteve um aumento de 6,9% na quantidade de conex~oes, enquanto a ERB 2 foi selecionada 51% das vezes e teve um aumento de 5,7%. As ERBs 6, 13 e 14 tiveram 34, 39 e 40 % das escolhas e um aumento de 20,3, 30 e 20,6 % de aumento nas conex~oes, em media cerca de 15,6% mais receptores foram conectadas as duas regi~oes apresentadas na tabela. O valor de SINR medio apos a decis~ao permaneceu similar ao anterior a decis~ao com alguns valores ate maiores, indicando um cenario otimo para acesso, mesmo sendo in uenciado pela ativac~ao de mais transmissores que consequentemente causam mais interfer^encia a rede.
O sistema fuzzy proposto mostrou resultados satisfatorios no controle de decis~ao do direcionamento do azimute, considerando um cenario de estudo de caso em condic~oes de sobrecarga na capacidade de receptores. Os resultados obtidos das simulac~oes, denotam que apesar da evidente sobrecarga do sistema, os usuarios foram atendidos com um n vel de SINR satisfatorios. Outra contribuic~ao deste trabalho, e um controle inteligente em tempo real, de nindo par^ametros para avaliac~ao de qualidade. Com a divis~ao em regi~oes proposto e poss vel escalonar o controle para outros cenarios de maior ou menor complexidade, mantendo a topologia de uma ERB localizada no centro de outras tr^es. Observa-se que alem de ser poss vel aplicar a logica fuzzy a rede 5G, tambem e poss vel obter resultados satisfatorios em relac~ao a conex~oes entre transmissores e receptores.
Os autores agradecem a Universidade Federal do Para (UFPA), ao PPGEE / UFPA, ao LCT / UFPA e a CAPES pelo suporte e apoio concedido ao desenvolvimento desta pesquisa.
P. Nisha, S. Shantanu, S. K. Awadhesh, \A Survey on 5G: The Next Generation of Mobile Communication". 2015 S. Sasha , quot;LTE-WLAN aggregation (LWA): bene ts and deployment considerationsquot;, Intel corporation white paper, 2017. [Lin17]
C.C. Huang, W. C. Lin. \A radio transceiver architecture for coexistence of 4G-LTE and 5G systems used in mobile devices", IEEE MTT-S International Microwave Symposium (IMS), 2017.
International Telecommunication Union, \Draft new Report ITU-R M. [IMT2020.EVAL] - Guidelines for evaluation of radio interface technologies for IMT-2020," ITU-R SG05 Contribution 57. 2017.