Alocação Otimizada de Recursos em Estações Base 5G com o Uso de Técnicas de Aprendizado de Máquina

domain Campus:

CNAT

date_range Data inicial:

01/06/2022

date_range Data final:

28/02/2023

supervisor_account Coordenação:

Felipe Sampaio Dantas da Silva felipe.dantas@ifrn.edu.br

O aumento da complexidade das redes móveis de quinta geração (5G), provocado pelo alto número de dispositivos móveis e pelo aumento das exigências em relação aos requisitos das novas aplicações, demanda a concepção de soluções automatizadas, como as baseadas em Aprendizado de Máquina, com o objetivo de promover configuração e manutenção autônoma da rede com níveis razoáveis de eficiência. Diante desse cenário, este projeto pretende investigar como essas técnicas podem auxiliar no desenvolvimento de novas aplicações para cenários de infraestruturas 5G, de forma a melhor atender as demandas do usuário final em termos de Qualidade de Serviço (QoS) e Qualidade de Experiência (QoE). Como resultado, pretende-se conceber e avaliar um mecanismo para otimização de alocação inteligente de recursos em redes 5G, especialmente no que se refere às tecnologias emergentes baseadas em redes abertas de acesso via rádio (O-RAN).