Modelagem do consumo de energia e estudo de algoritmos para maximização da eficiência energética em cenário mimo massivo com técnicas lineares de precodificação e combinação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Maciel, Jéssica Marié
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UnB
Texto Completo: https://bdm.unb.br/handle/10483/28699
Resumo: Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017.
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spelling Maciel, Jéssica MariéLeite, João PauloMACIEL, Jéssica Marié. Modelagem do consumo de energia e estudo de algoritmos para maximização da eficiência energética em cenário mimo massivo com técnicas lineares de precodificação e combinação. 2017. 126 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2017.https://bdm.unb.br/handle/10483/28699Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017.Os estudos sobre a evolução da atual tecnologia das comunicações móveis, o LTE (Long Term Evolution), para o 5G apresenta vários requisitos de projeto, dentre os quais pode-se destacar o aumento da capacidade com uma concomitante redução da potência consumida pelo sistema, que se reetem em um aumento da eciência energética. Neste contexto, estudos mostram que a promessa para o cumprimento destes requisitos são os sistemas baseados em tecnologia MIMO massivo que, com uso de uma quantidade massiva de antenas na estação base e atendendo a dezenas de usuários simultaneamente, exploram intensamente o uso da multiplexação espacial e conseguem atingir maiores taxas e maior eciência da energia radiada. Neste cenário, o presente trabalho tem por objetivo mostrar que os sistemas MIMO massivo são uma abordagem para atingir a eciência energética. Para tal, é exposta a modelagem de consumo energético global de um sistema de comunicações móveis, englobando os elementos de principal consumo energético no sistema e, conjuntamente com derivações sobre a capacidade do sistema, é feito um estudo sobre a conguração do número de antenas na estação base, de usuários atendidos simultaneamente e da relação sinal ruído do sinal recebido, englobando os enlaces direto e reverso, que garante a maximização da eciência energética global do sistema. Este estudo é feito considerando o uso de técnicas lineares de precodicação e combinação, mais especicamente, zero forcing e maximum ratio transmission/maximum ratio combining e para encontrar este ponto de máximo global, são desenvolvidos algoritmos de busca via simulações computacionais. Será mostrado que particularidades existentes para o zero forcing possibilitam derivar expressões analíticas para a taxa de transmissão e para a potência dos enlaces e uma so- lução analítica para o problema de eciência energética, viabilizando o desenvolvimento de um algoritmo de busca iterativa do ponto de máximo global. Este algoritmo se baseia no fato desta função ser quase-côncava, o que garante a existência de um ponto de máximo, e reduz signicati- vamente a complexidade computacional envolvida na busca deste máximo global. Neste trabalho são propostas alterações no algoritmo apresentado na literatura estudada, reduzindo ainda mais a complexidade computacional deste processo.Submitted by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2021-09-28T13:36:08Z No. of bitstreams: 1 2017_JessicaMarieMaciel_tcc.pdf: 4002094 bytes, checksum: d76659dfcd86aca0ac59bc113db1ae2e (MD5)Approved for entry into archive by Luanna Maia (luanna@bce.unb.br) on 2021-09-28T13:36:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_JessicaMarieMaciel_tcc.pdf: 4002094 bytes, checksum: d76659dfcd86aca0ac59bc113db1ae2e (MD5)Made available in DSpace on 2021-09-28T13:36:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2017_JessicaMarieMaciel_tcc.pdf: 4002094 bytes, checksum: d76659dfcd86aca0ac59bc113db1ae2e (MD5)Studies about the evolution of current mobile technology, LTE (Long Term Evolution), for 5G exhibit several project requirements, among which we can highlight the increase in capacity with a concomitant reduction of the power of the system, which are reected in an increase in energy eciency. In this context, studies indicate that the promise to accomplish these requirements are systems based on massive MIMO technology which using a massive amount of antennas in the base station and serving dozens of users simultaneously, intensely exploit the use of spatial multiplexing and achieve higher rates and greater eciency of radiated energy. In this scenario, the present work aims to show that massive MIMO systems are one possible approach to achieve energy eciency. With this purpose, a global energy consumption model of a mobile communication system is developed, embracing the elements of main energy consumption in the system and, together with derivations of the capacity of the system, a study is developed about the conguration of the number of antennas in the base station, simultaneously served users and the signal to noise ratio of the received signal, including the uplink and downlink, which guarantees the maximization of the overall energy eciency of the system. This study is based on the use of linear precoding and combining techniques, more specically, zero forcing and maximum ratio transmission/ maximum ratio combining and to nd this maximum global point, search algorithms are developed through computational simulations. It will be shown that particularities existed for zero forcing makes possible to derive analytical expressions for the transmission rate and the power of the links, and a analytical solution for the energy eciency problem, making possible the development of an iterative search algorithm of the global maximum point. This algorithm is based on the fact that this function is quasi-concave, which guarantees the existence of a maximum point, and signicantly reduces the computational complexity involved in the search for this global maximum. In this work, changes are proposed in the algorithm presented in the studied literature, further reducing the computational complexity of this process.A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta.info:eu-repo/semantics/openAccessEficiência energéticaSistemas de comunicação móvelMIMO (Multiple Input Multiple Output)Processamento de sinais - técnicas digitaisModelagem do consumo de energia e estudo de algoritmos para maximização da eficiência energética em cenário mimo massivo com técnicas lineares de precodificação e combinaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis2021-09-28T13:36:44Z2021-09-28T13:36:44Z2017-12porreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNBLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain1817http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/28699/2/license.txt21554873e56ad8ddc69c092699b98f95MD52ORIGINAL2017_JessicaMarieMaciel_tcc.pdf2017_JessicaMarieMaciel_tcc.pdfapplication/pdf4002094http://bdm.unb.br/xmlui/bitstream/10483/28699/1/2017_JessicaMarieMaciel_tcc.pdfd76659dfcd86aca0ac59bc113db1ae2eMD5110483/286992021-09-28 10:36:44.365oai:bdm.unb.br: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Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.unb.br/PUBhttp://bdm.unb.br/oai/requestbdm@bce.unb.br||patricia@bce.unb.bropendoar:115712021-09-28T13:36:44Biblioteca Digital de Monografias da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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