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Universidade do Minho Escola de Engenharia José Filipe da Silva Ferreira LTE - Advanced: Gestão Eficiente da Energia Outubro de 2014

LTE - Advanced: Gestão eficiente da energia

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  • Universidade do Minho

    Escola de Engenharia

    Jos Filipe da Silva FerreiraLTE - Advanced: Gesto Eficiente da Energia

    Outubro de 2014

  • Universidade do Minho

    Dissertao de Mestrado

    Escola de Engenharia

    Departamento de Informtica

    Jos Filipe da Silva FerreiraLTE - Advanced: Gesto Eficiente da Energia

    Mestrado em Engenharia Informtica

    Trabalho realizado sob orientao deProfessor Nuno Vasco Lopes!Professor Lus Paulo Reis

    Outubro de 2014

  • Resumo

    As redes celulares e mveis tm melhorado o seu desempenho em larga escala.

    Este facto motivou um incremento do nmero de utilizadores a usufruir destas

    redes nos seus dispositivos. Devido a este aumento, as operadoras tiveram que

    melhorar as suas infra-estruturas. No entanto, esta melhoria acarreta despesas

    avultadas. Desta forma, preciso desenhar e implementar algoritmos que permi-

    tam s operadoras baixar os seus custos operacionais.

    Esta dissertao tem como objetivo criar um algoritmo energeticamente efici-

    ente. Este dever ser capaz de reduzir a energia consumida pela rede operadora,

    atravs da concentrao dos utilizadores no menor nmero possvel de estaes

    base.

    Em primeiro lugar, ser apresentada a perspectiva atual do consumo de energia

    das redes. De seguida, apresentada a tecnologia que ser utilizada a fim de reduzir

    a energia consumida e as emisses de carbono: cell zooming. Posteriormente, so

    apresentados e comparados alguns dos algoritmos de cell zooming estudados. Por

    fim, apresentada a soluo, a simulao da mesma e so analisados os resultados

    obtidos.

    Os resultados obtidos demonstram que dependendo do perfil de trfego consi-

    derado, os ganhos em termos de eficincia energtica podem variar entre os 7% e

    38%.

    Palavras-chave: LTE, LTE-Advanced, Redes Mveis, Optimizao Energtica,

    Gesto Eficiente Energia, Energia, Cell Zooming.

  • Acrnimos

    AP Access Point (Ponto de Acesso)

    CS Cell Zooming Server

    Ack Acknowledgment

    BS Base Station (Estao Base)

    MU Mobile Unit (Dispositivo Mvel)

    QoS Quality Of Service (Qualidade do servio)

    QoE Quality Of Experience (Qualidade da experincia)

    TI Tecnologias da Informao

    NS-3 Network Simulator 3

  • Contedo

    1 Introduo 1

    1.1 Contextualizao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1

    1.2 Motivao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

    1.3 Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

    1.4 Estrutura do documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4

    2 Estado da arte 5

    2.1 A Actualidade do Consumo Energtico das Redes . . . . . . . . . . 5

    2.2 Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo . . . . . . . . . . 7

    2.2.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7

    2.2.2 Consumo Energtico na Rede . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

    2.2.3 Taxonomia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9

    2.2.4 Tcnica utilizada para redes de baixo-consumo: Cell Zooming 10

    2.3 Casos de Uso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

    2.3.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16

    2.3.2 Algoritmo Centralizado e Distribudo . . . . . . . . . . . . . 16

    2.3.3 Continuous Cell Zooming, Discrete Cell Zooming e Fuzzy

    Cell Zooming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25

    2.3.4 Algoritmo Ganancioso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31

    2.3.5 Comparao das diferentes Tecnologias . . . . . . . . . . . . 36

  • 2.4 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39

    3 Soluo Proposta 40

    3.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 40

    3.2 Configurao das clulas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42

    3.3 Perfis de Trfego e Utilizadores . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46

    3.4 Modelo de Consumo de Energia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52

    4 Experincias e Resultados 54

    4.1 Introduo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

    4.2 Simulao . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54

    4.3 Resultados Obtidos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

    4.3.1 Modo Tempo-Real . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

    4.3.2 Modo Intervalos-Temporais . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

    4.3.3 Anlise e Comparao dos Resultados . . . . . . . . . . . . . 73

    4.4 Concluso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 76

    5 Concluses 77

  • Lista de Tabelas

    2.1 Anlise do perfil do trfego: percentagem de tempo que o trfego

    inferior a % do pico durante os dias da semana e o fim de semana,

    = 5, 10, 20. Source: [19]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33

    2.2 Comparao dos diferentes algoritmos. . . . . . . . . . . . . . . . . 37

    2.3 Vantagens e desvantagens dos diferentes algoritmos. . . . . . . . . . 38

    4.1 Parmetros da Simulao. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55

    4.2 Tempo em segundos dos diferentes perfis nos diferentes modos e

    eficincia energtico em %. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59

    4.3 Tempo em segundos dos diferentes perfis nos diferentes modos e

    eficincia energtica em %. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62

    4.4 Tempo em segundos nos diferentes modos, nmero de utilizadores

    bloqueados e eficincia energtica e threshold em % para o Trfego 1. 62

    4.5 Tempo em segundos nos diferentes modos, nmero de utilizadores

    bloqueados e eficincia energtica e threshold em % para o Trfego 2 . 63

    4.6 Tempo em segundos nos diferentes modos, nmero de utilizadores

    bloqueados e eficincia energtica e threshold em % para o Trfego 3. 64

    4.7 Tempo em segundos nos diferentes modos, nmero de utilizadores

    bloqueados e eficincia energtica e threshold em % para o Trfego 4. 65

  • 4.8 Tempo em segundos nos diferentes modos, nmero de utilizadores

    bloqueados e eficincia energtica e threshold em % para o Trfego 5. 66

    4.9 Tempo em segundos dos diferentes perfis nos diferentes modos e

    eficincia energtica e threshold em % para os quais no bloqueado

    qualquer utilizador. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

    4.10 Tempo em segundos nos diferentes modos, nmero de utilizadores

    bloqueados e eficincia energtica e threshold em % para o Trfego 1. 68

    4.11 Tempo em segundos nos diferentes modos, nmero de utilizadores

    bloqueados e eficincia energtica e threshold em % para o Trfego 2. 68

    4.12 Tempo em segundos nos diferentes modos, nmero de utilizadores

    bloqueados e eficincia energtica e threshold em % para o Trfego 3. 69

    4.13 Tempo em segundos nos diferentes modos, nmero de utilizadores

    bloqueados e eficincia energtica e threshold em % para o Trfego 4. 70

    4.14 Tempo em segundos nos diferentes modos, nmero de utilizadores

    bloqueados e eficincia energtica e threshold em % para o Trfego 5. 71

    4.15 Tempo em segundos dos diferentes perfis nos diferentes modos e

    eficincia energtica e threshold em % para os quais no bloqueado

    qualquer utilizador. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

    4.16 Comparao da eficincia energtica nos diferentes perfis no Modo

    Tempo-Real e Intervalos-Temporais para o tipo de capacidade 60/75. 73

    4.17 Comparao da eficincia energtica nos diferentes perfis no Modo

    Tempo-Real e Intervalos-Temporais para o tipo de capacidade 50/75. 74

    4.18 Comparao da eficincia energtica nos diferentes perfis no Modo

    Intervalos-Temporais entre o tipo de capacidade 50/75 e 60/75. . . 75

  • Lista de Figuras

    1.1 Estimativa das emisses de 2 das TIs (incluindo computadores,

    redes e dispositivos das companhias telefnicas, impressoras e data

    centers). Source: Smart 2020[1] . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3

    2.1 Estimativa dos gastos de energia dos telcos Europeus numa infra-

    estrutura em Business-As-Usual (BAU) e num modo Eco, e res-

    petiva poupana de energia acumulada entre os 2 cenrios. Source:

    Relatrio da Comisso Europeia DG INFSO em [8]. . . . . . . . . . 6

    2.2 Emisses de carbono de acordo com o GeSI. Source: [1]. . . . . . . 7

    2.3 Estimativa das fontes do consumo de energia nos routers IP de gama

    alta. Source: [11]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8

    2.4 Diviso do consumo de energia de uma operadora. Source: [13]. . . 9

    2.5 Taxonomia das abordagens para obter eficincia energtica na In-

    ternet do Futuro. Source: [13]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10

    2.6 Operaes de cell zooming numa rede celular: a) clulas com o ta-

    manho original; b) Clula central diminui quando o volume de

    trfego aumenta; c) Clula central aumenta quando o volume de

    trfego diminui; d) Clula central adormece e as vizinhas aumen-

    tam; e) Clula central adormece e as vizinhas transmitem coope-

    rativamente. Source: [14]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11

  • 2.7 Framework do cell zooming. Source: [14]. . . . . . . . . . . . . . . . 12

    2.8 Tcnicas para implementar cell zooming : a) aumento ou diminui-

    o das clulas com ajustamento dos parmetros fsicos das mes-

    mas; b) aumento ou diminuio das clulas atravs de cooperao

    entre estaes base e retransmisso. Source: [14]. . . . . . . . . . . 14

    2.9 Processo dos algoritmos de cell zooming. Source: [14]. . . . . . . . . 17

    2.10 Trade-off da energia consumida pelo algoritmo centralizado e dis-

    tribudo. Source: [14]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21

    2.11 Algoritmo Centralizado. Source: [16]. . . . . . . . . . . . . . . . . . 22

    2.12 Desempenho do algoritmo. Source: [16]. . . . . . . . . . . . . . . . 25

    2.13 Mtodo de Discrete Cell Zooming. Source: [18]. . . . . . . . . . . . 26

    2.14 Modelo Fuzzy Discrete. Source: [18]. . . . . . . . . . . . . . . . . . 27

    2.15 Rcio entre a energia consumida no modo dinmico sobre o esttico

    para diferentes valores no nmero de zonas discretas Z. Source: [18]. 28

    2.16 Rcio entre a energia consumida no modo dinmico sobre o esttico

    vs mdia entre intervalos de chegada de pacotes. Source: [18]. . . . 29

    2.17 Rcio entre a energia consumida no modo dinmico sobre o esttico

    para os algoritmos continuous, discrete e fuzzy. Source: [18]. . . . . 30

    2.18 Mdia do SINR recebido com e sem cell zooming em funo do

    nmero de utilizadores. Source: [18]. . . . . . . . . . . . . . . . . . 30

    2.19 Perfil normalizado do trfego de voz duma semana. Source: [19]. . . 31

    2.20 Informao da localizao das estaes base de uma parte da cidade

    de Manchester, Reino Unido. Source: [19]. . . . . . . . . . . . . . . 32

    2.21 Redundncia na cobertura das redes celulares numa parte da cidade

    de Manchester, Reino Unido. Source: [19]. . . . . . . . . . . . . . . 34

    2.22 Energia economizada durante os tempos de off-peak vs o raio de

    alcance das BSs na rea de Manchester. Source: [19]. . . . . . . . . 35

  • 3.1 Configurao em hexgono e crossroad. Source: [21]. . . . . . . . . 40

    3.2 Configurao em hexgono tri-sectorial: 3 clulas desligadas em 4

    ou 8 em 9. Source: [21]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

    3.3 Configuraes de Manhanttan: linear (cima) e quadrada (baixo).

    Source: [21]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41

    3.4 Configurao crossroad : 5 clulas ativas. Modo 1. . . . . . . . . . 43

    3.5 Configurao crossroad : 4 clulas ativas. Aumento do raio de 1, 2

    ou 4 clulas. No algoritmo apenas utilizado o caso mais direita,

    em que se aumenta o raio na mesma proporo s 4 clulas. Modo 2. 44

    3.6 Configurao crossroad : 1 clula ativa. Modo 3. . . . . . . . . . . 44

    3.7 TeliaSonera, traffic mix durante o dia. Source: [22]. . . . . . . . . 46

    3.8 Variao do trfego durante o dia. Source: [23]. . . . . . . . . . . . 47

    3.9 Volume total de dados nas imediaes da Catedral So Paulo em

    Londres. Source: [24]. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 47

    3.10 Perfis de trfego dirios (Segunda). Source: [25] . . . . . . . . . . . 48

    3.11 Comparao entre os diferentes perfis de trfego. . . . . . . . . . . 48

    3.12 Comparao entre os valores reais e os valores utilizados na simula-

    o do Trfego 1. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49

    3.13 Comparao entre os valores reais e os valores utilizados na simula-

    o do Trfego 2. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

    3.14 Comparao entre os valores reais e os valores utilizados na simula-

    o do Trfego 3. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 50

    3.15 Comparao entre os valores reais e os valores utilizados na simula-

    o do Trfego 4. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

    3.16 Comparao entre os valores reais e os valores utilizados na simula-

    o do Trfego 5. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 51

    4.1 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 1. . . . . . . . 56

  • 4.2 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 2. . . . . . . . 56

    4.3 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 3. . . . . . . . 57

    4.4 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 4. . . . . . . . 58

    4.5 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 5. . . . . . . . 58

    4.6 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 1. . . . . . . . 59

    4.7 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 2. . . . . . . . 60

    4.8 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 3. . . . . . . . 60

    4.9 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 4. . . . . . . . 61

    4.10 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 5. . . . . . . . 61

    4.11 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 1 com o th-

    reshold de 5%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63

    4.12 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 2 com o th-

    reshold de 5%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64

    4.13 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 3 com o th-

    reshold de 15%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 65

    4.14 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 4 com o th-

    reshold de 15%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66

    4.15 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 5 com o th-

    reshold de 45%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 67

    4.16 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 1 com o th-

    reshold de 5%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68

    4.17 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 2 com o th-

    reshold de 5%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 69

    4.18 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 3 com o th-

    reshold de 30%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 70

    4.19 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 4 com o th-

    reshold de 30%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 71

  • 4.20 Tempo de funcionamento em cada modo no Trfego 5 com o th-

    reshold de 35%. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72

    4.21 Comparao da eficincia energtico nos diferentes perfis no Modo

    Tempo-Real e Intervalos-Temporais para o tipo de capacidade 60/75.

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73

    4.22 Comparao da eficincia energtico nos diferentes perfis no Modo

    Tempo-Real e Intervalos-Temporais para o tipo de capacidade 50/75.

    . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 74

    4.23 Comparao da eficincia energtico nos diferentes perfis no Modo

    Intervalos-Temporais entre o tipo de capacidade 50/75 e 60/75. . . 75

  • Captulo 1

    Introduo

    1.1 Contextualizao

    Antigamente, o acesso Internet era feito apenas por cabos de rede Ethernet.

    Durante muitos anos, os utilizadores utilizaram esta tecnologia sem terem qualquer

    tipo de queixas. Com o aparecimento das redes mveis, apesar de, inicialmente,

    s ser possvel comunicar atravs de mensagens ou voz, o conceito de mobilidade

    seduziu bastante os investigadores, pois tinha um grande potencial. Desta forma,

    nos ltimos anos, possvel ver um grande desenvolvimento nas tecnologias sem fios

    com o aparecimento do 802.11 e o desenvolvimento das redes mveis GSM, Edge,

    3G, 4G e 5G. Com o desenvolvimento dos smartphones e tablets, a capacidade

    computacional e mobilidade oferecidas aos utilizadores tornou-os mais exigentes,

    pois querem ter acesso rede a qualquer momento e em qualquer lado, uma vez que

    os seus dispositivos o fazem na perfeio. Deste modo, era necessrio investigar

    novas tecnologias que oferecessem uma maior mobilidade, mas que fossem capazes

    de oferecer largura de banda suficiente. Assim nasceu o conceito de redes da

    prxima gerao (4G - LTE: Advanced) que tem como ideia geral ser uma rede que

    transporta todo o tipo de dados e servios sobre IP. Esta alterao para comutao

  • 1.1. Contextualizao 2

    de pacotes em vez de circuitos, permite s operadoras gerirem melhor a sua rede,

    terem uma maior capacidade e a possibilidade dos servios convergirem numa s

    rede. Deste modo, foram criadas as redes como o WiMAX e o LTE que, para alm

    de permitirem grandes velocidades, permitem uma grande mobilidade, pois tm

    um grande alcance.

    A partir do momento em que os utilizadores tm acesso Internet a qualquer

    momento, estes querem ter acesso s aplicaes no s no computador, mas tam-

    bm no tablet e no seu smartphone. Devido a isto, comeamos a ver uma mudana

    do paradigma nas aplicaes e nasce o conceito de Cloud Computing e as aplica-

    es mveis que vm permitir o acesso s mesmas a partir de qualquer dispositivo

    e momento. No ponto de vista do operador do servio, de forma a ser possvel

    proporcionar aos utilizadores uma elevada qualidade de servio e conseguir supor-

    tar o aumento no s do volume de trfego, mas tambm de dispositivos que se

    encontram na rede, estes tm que melhorar e aumentar a sua infra-estrutura, exis-

    tindo assim um maior consumo de recursos ao nvel da rede que acarreta consigo

    um consumo de energia maior. Para alm disso, neste momento, as operadoras

    tm sempre as suas redes celulares a funcionar a 100% da sua capacidade. Com

    o aumento do preo da energia, o conceito de eficincia energtica tornou-se uma

    rea de investigao com alta prioridade, pois possvel reduzir os custos opera-

    cionais das empresas. Por outro lado, havendo uma melhor eficincia energtica,

    as emisses de carbono para a atmosfera sero bastante menores, nascendo deste

    facto o conceito de redes Green.

    Devido a isto, cada vez mais importante fazer uma optimizao do consumo

    de energia na rede do operador. A eficincia energtica comea a ser um dos pontos

    de maior investigao, no s na rea das redes mveis, como tambm em outras

    reas. Sendo assim, podemos considerar que este um tema bastante relevante

    para o futuro prximo tanto ao nvel tecnolgico como ao nvel financeiro para as

  • 1.2. Motivao 3

    Figura 1.1: Estimativa das emisses de 2 das TIs (incluindo computadores, re-des e dispositivos das companhias telefnicas, impressoras e data centers). Source:Smart 2020[1]

    operadoras. Para alm dos claros benefcios sob o ponto de vista ambiental, uma

    gesto eficiente dos recursos energticos permitir s operadoras reduzir significati-

    vamente os encargos com energia e, assim, garantir um crescimento sustentvel das

    mesmas perante a incerteza da variao do custo por bit que advm da evoluo

    tecnolgica.

    1.2 Motivao

    O conceito de tecnologias Green veio para ficar. A sociedade e os investiga-

    dores esto cada vez mais preocupados com os gastos energticos das diferentes

    tecnologias e respectivos equipamentos. Para alm disso, o crescimento das redes

    celulares tem sido exponencial e obriga as operadoras a melhorar/aumentar a sua

    infra-estrutura. Uma vez que estas infra-estruturas trabalham sempre na sua ca-

    pacidade mxima, h uma oportunidade clara para a introduo de tcnicas que

    controlem a rede de forma a alcanar eficincia energtica. Desta forma, possvel

    afirmar que esta rea de investigao est em crescimento, sendo uma boa aposta

    porque, para alm de serem tecnologias novas, j h e vai continuar a haver um

  • 1.3. Objetivos 4

    grande apoio investigao por parte das operadoras.

    1.3 Objetivos

    Apresentam-se de seguida os principais objetivos desta dissertao:

    estudo e apresentao das solues de eficincia energtica para redes mveis;

    estudo e apresentao dos mecanismos de sleep e cell zooming ;

    estudo da influncia da tcninca de cell zooming na performance dos servios

    de rede em geral;

    Desenvolvimento, implementao e validao de um algoritmo de cell zoo-

    ming no Network Simulator 3 - NS-3.

    1.4 Estrutura do documento

    O Captulo 2 est dividido em quatro seces. Na seco 2.1, caracteriza-se os

    desperdcios de energia nas redes, sendo apontados alguns casos reais, tais como,

    a Deutsche Telekom e British Telecom. Em 2.2, descreve-se onde esto os maiores

    desperdcios de energia no interior dos dispositivos e apresenta-se uma taxonomia

    para as abordagens atuais nas redes de baixo consumo. tambm apresentado

    e explicado o conceito cell zooming. De seguida, em 2.3, so apresentados alguns

    casos de uso para alcanar a eficincia energtica na infra-estrutura das operadoras.

    tambm feita a comparao entre os diferentes casos de uso. No Captulo 3,

    apresentada a soluo proposta, os perfis de trfego e utilizadores e o modelo

    de consumo de energia que ir ser utilizado. De seguida, no Captulo 4, so

    apresentados os resultados obtidos, assim como a sua anlise. Por fim, no captulo

    5 feita uma concluso ao trabalho realizado.

  • Captulo 2

    Estado da arte

    2.1 A Actualidade do Consumo Energtico das Re-

    des

    Nos ltimos anos, um grande conjunto de companhias telefnicas, ISPs e orga-

    nizaes pblicas de todo o mundo tm reportado estatsticas sobre os requisitos

    energticos das suas redes e as respetivas emisses de carbono. Os valores em

    questo so alarmantes e a tendncia aumentarem. Por exemplo, o gasto total

    de energia da Telecom Italia em 2006 j era superior a 2TWh (cerca de 1% da

    energia gasta em Itlia), tendo aumentado 7.95% comparando com 2005 e 12.08%

    com 2004 [2][3][4]. Estes aumentos foram causados, maioritariamente, pela infra-

    estrutura de rede, que responsvel por 70% do gasto energtico.

    Outro exemplo representativo a British Telecom que reportou gastos energti-

    cos similares Telecom Italia: o consumo total de energia durante o ano financeiro

    de 2008 foi de 2.6 TWh [4]. Este valor era aproximadamente 0.7% do gasto energ-

    tico realizado pelo Reino Unido, sendo o maior consumidor de energia da nao[5].

    Em 2007, cerca de 10% do consumo energtico realizado no Reino Unido estava

  • 2.1. A Actualidade do Consumo Energtico das Redes 6

    relacionado com equipamento TI.

    Na Alemanha, a Deutsche Telekom reportou um gasto energtico total de cerca

    3TWh em 2007[6], tendo aumentado 2% comparando com 2006. Este aumento foi

    justificado pelo desenvolvimento da tecnologia DSL. De salientar que quase 20%

    do consumo era efetuado por sistemas de refrigerao.

    Durante o ano de 2006, o consumo energtico da Verizon era de 8.9TWh, cerca

    de 0.26% do consumo total dos Estados Unidos da Amrica[7].

    A Comisso Europeia DG INFSO j estimava[8] que as operadoras e empresas

    de comunicaes europeias gastariam cerca de 14.2TWh em 2005, aumentando

    para 21.4 TWh em 2010 e 35.8TWh em 2020, se nenhumas medidas fossem toma-

    das. (ver Figura 2.1)

    Figura 2.1: Estimativa dos gastos de energia dos telcos Europeus numa infra-estrutura em Business-As-Usual (BAU) e num modo Eco, e respetiva poupanade energia acumulada entre os 2 cenrios. Source: Relatrio da Comisso EuropeiaDG INFSO em [8].

    A iniciativa Global e-Sustainability (GeSi) reportou uma estimativa similar[1]

    e pesou as emisses de carbono das redes e respetivas infra-estruturas em 320

    metric tons em 2020. A estimativa em 2020 sugeria que as infra-estruturas para

    comunicaes mveis representariam mais de 50% das emisses de 2.

  • 2.2. Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo 7

    Figura 2.2: Emisses de carbono de acordo com o GeSI. Source: [1].

    2.2 Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo

    2.2.1 Introduo

    A fim de superar as limitaes dos elementos internos dos dispositivos da rede,

    uma vez que estes tm caractersticas e exigncias muito diferentes em relao ao

    hardware de propsito geral, necessrio a introduo de tecnologias e critrios

    de rede especficos para economizar energia.

    Um dos trabalhos mais importantes sobre o consumo de energia na Internet foi

    realizado por Gupta et al.[9] em 2003 e por Christensen et al.[10] em 2004. Estes

    demonstraram que as limitaes dos elementos internos dos dispositivos de rede

    eram um dos principais problemas a necessitar de solues, de forma a melhorar a

    eficincia energtica de toda a Internet. Contudo, apenas em 2008-2009 que os

    investigadores, as operadoras e os fabricantes de dispositivos comearam a investir

    intensamente nesta direo.

    No entanto, todos os primeiros esforos resultaram em tecnologias e solues

  • 2.2. Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo 8

    parciais, que se referem a ambientes e/ou protocolos muito especficos que no

    permitiam um desenvolvimento rpido e efetivo, assim como uma distribuio em

    larga-escala. Alm disso, a falta de abordagens standards e suporte a tecnologias

    j implementadas provoca que qualquer iniciativa industrial seja muito cara e

    economicamente invivel.

    2.2.2 Consumo Energtico na Rede

    Tucker et al.[11] e Neilson[12] focaram-se nos routers IP de gama alta e es-

    timaram que o transporte de dados tem um peso de 54% na arquitetura desses

    dispositivos, contra 11% dos dados de controlo e 35% para a gesto de energia e

    temperatura. (ver Figura 2.3)

    Figura 2.3: Estimativa das fontes do consumo de energia nos routers IP de gamaalta. Source: [11].

    Apesar deste estudo referir-se especificamente a plataformas com routers de

    gama alta, a mesma distribuio interna no pode ser obviamente mantida para

    todas as tipologias e as arquiteturas de componentes de rede. No entanto, as

    estimativas resultantes fornecem uma indicao relevante e clara sobre como e

  • 2.2. Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo 9

    onde futuros esforos de investigao precisam de se focar para construir a prxima

    gerao de dispositivos Green.

    Com o objetivo de perceber melhor como se dividia o consumo energtico das

    operadores, a Alcatel-Lucent realizou um relatrio interno. Este estimava que,

    numa configurao tpica de um ISP/operadora, o consumo energtico da rede de

    transporte e core representava cerca de 30% do gasto total da rede e os dispositivos

    de acesso representavam cerca de 70%. (Figura 2.4).

    Figura 2.4: Diviso do consumo de energia de uma operadora. Source: [13].

    2.2.3 Taxonomia

    De um ponto de vista geral, a maior parte das abordagens baseada em alguns

    conceitos bsicos, que so inspirados em mecanismos de poupana de energia e

    critrios de gesto de energia que j esto parcialmente disponveis nos sistemas

    de computao. Estes conceitos bsicos so classificados da seguinte forma:

    i) Re-engenharia (Re-engineering);

    ii) Adaptao Dinmica;

    iii) Sleeping/Standby.

    A abordagem de re-engineering tem como objetivo introduzir e desenhar ele-

    mentos energicamente mais eficientes para as arquitecturas de dispositivos de rede,

  • 2.2. Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo 10

    atravs do dimensionamento e optimizao da organizao interna dos dispositivos,

    bem como na reduo dos seus nveis de complexidade.

    A adaptao dinmica dos recursos ou dispositivos da rede tem como objetivo

    modular a capacidade dos mecanismos de processamento de pacotes e das interfaces

    de rede, respeitando sempre as cargas de trfego e os seus requisitos.

    Por fim, as abordagens de sleeping/standby so usadas para, de forma inteli-

    gente e seletiva, colocarem os dispositivos ou partes da rede que no esto a ser

    utilizados em modo standby ou sleep e acord-los quando for necessrio.

    Figura 2.5: Taxonomia das abordagens para obter eficincia energtica na Internetdo Futuro. Source: [13].

    2.2.4 Tcnica utilizada para redes de baixo-consumo: Cell

    Zooming

    O cell zooming [14] das tcnicas mais utilizadas para alcanar eficincia ener-

    gtica. Esta permite que se tenha um controlo da rede e da sua topologia, pois

    possvel aumentar ou diminuir o alcance das clulas ou at coloc-las totalmente

    inativas (sleep mode). Deste modo, o cell zooming no s uma tcnica de adap-

    tao dinmica, mas tambm uma abordagem de sleeping/standby.

  • 2.2. Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo 11

    No passado, o tamanho das clulas nas redes celulares tinha um valor fixo,

    assim como o nmero de utilizadores que podiam servir e a sua largura de banda.

    Com aparecimento das redes 3G e 4G e atravs do conceito de cell zooming, tornou-

    se possvel adaptar a clula de acordo com as condies do trfego e nmero de

    utilizadores na rea. Um exemplo de cell zooming ilustrado na Fig. 2.6.

    Figura 2.6: Operaes de cell zooming numa rede celular: a) clulas com o tamanhooriginal; b) Clula central diminui quando o volume de trfego aumenta; c) Clulacentral aumenta quando o volume de trfego diminui; d) Clula central adormecee as vizinhas aumentam; e) Clula central adormece e as vizinhas transmitemcooperativamente. Source: [14].

    Estamos perante uma rede celular com cinco clulas. Os dispositivos mveis

    esto distribudos duma forma aleatria pelas clulas. Quando alguns dispositivos

    se movem para a clula central e esta fica congestionada, ela reduz o seu tamanho,

    saindo assim do seu estado de congestionamento. Os dispositivos, que estavam a

    ser servidos pela clula central e deixam de estar na sua rea quando esta diminui,

    so servidos pelas outras clulas (Fig. 2.6-b). Por outro lado, se os dispositivos

  • 2.2. Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo 12

    saem da rea da clula central e congestionam as clulas vizinhas, estas podem

    diminuir a sua rea e a central aumentar, de forma a evitar uma zona sem cobertura

    (Fig. 2.6-c). O cell zooming permite ainda que clulas sejam desligadas. Se as

    clulas vizinhas tiverem a capacidade de suportar os clientes que se encontram

    na clula central, esta pode ser desligada, reduzindo assim o consumo de energia.

    As clulas vizinhas podem aumentar a sua rea de forma a dar cobertura aos

    clientes que esto na zona central (Fig. 2.6-d) ou servir os dispositivos de forma

    cooperativa (Fig. 2.6-e).

    Implementao do Cell Zooming A implementao do cell zooming nas redes

    de baixo-consumo necessita de novos componentes e que as respetivas funciona-

    lidades sejam introduzidas nas arquiteturas dessas redes. A framework do cell

    zooming pode ser ilustrada da seguinte forma:

    Figura 2.7: Framework do cell zooming. Source: [14].

    O servidor de cell zooming (CS) controla os procedimentos. O CS uma en-

    tidade virtual da rede que pode ser implementada na gateway ou nas estaes de

    base. Numa fase inicial, este analisa a informao recolhida sobre o estado atual

    da rede, como o volume de trfego, condies do canal e requisitos dos utilizadores.

    Este processo pode ser realizado atravs de mensagens de controlo especficas. De-

    pois de recolher a informao e de a analisar, o CS decide se h oportunidade para

  • 2.2. Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo 13

    executar o cell zooming. Se for necessrio que uma clula aumente ou diminua,

    o CS coordenar o processo com as clulas vizinhas.

    O cell zooming implementado com recurso a quatro tcnicas:

    Ajuste dos parmetros fsicos: possvel implementar cell zooming atra-

    vs do ajuste dos parmetros fsicos da rede. As clulas podem aumentar o

    seu raio de alcance se o poder de transmisso da antena da estao base for

    aumentado e vice-versa. Alm disso, a altura e inclinao da antena pode

    tambm ser ajustada para aumentar e/ou diminuir o alcance da clula (ver

    Fig. 2.8-a). No entanto, estes ajustes precisam da ajuda de instrumentos

    mecnicos adicionais.

    Cooperao entre estaes base: para haver cooperao, as vrias es-

    taes tm que formar um cluster. Desta forma, estas podem transmi-

    tir e receber informao do dispositivo mvel cooperativamente. No LTE-

    Advanced, este mecanismo chama-se Coordinated Multi-Point (CoMP) trans-

    mit/receive[15]. Na perspectiva do dispositivo, o cluster que formado uma

    clula nova, cujo tamanho a soma do tamanho inicial das estaes. O ta-

    manho pode ser maior em certas situaes, uma vez que a cooperao reduz

    a interferncia entre clulas. Neste caso, as clulas aumentam o seu tamanho

    para melhorar a rea de cobertura (Fig. 2.8-b).

    Retransmisso: Estaes de retransmisso (RSs) so implantadas nas re-

    des celulares com o intuito de melhorar o desempenho dos dispositivos que

    se encontram nos limites de alcance das clulas. Esta tcnica uma das

    mais importantes do LTE-Advanced. A clula com RSs pode aumentar a

    sua rea, como demonstrado na Fig. 2.8-b. A RSs tambm pode ser im-

    plantada perto da fronteira de duas clulas vizinhas. Neste caso, as RSs

    podem transmitir o trfego da clula que est sob uma carga elevada para

  • 2.2. Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo 14

    a clula que tem uma carga menor. A primeira pode diminuir o seu raio de

    alcance e a segunda aumentar.

    BS Sleeping : Quando uma estao est em modo sleep, o ar-condicionado

    e os outros equipamentos que consomem energia podem ser desligados. As

    estaes que se encontram neste estado podem reduzir largamente a energia

    consumida por uma rede celular. Neste caso, a clula que se encontra na es-

    tao que est a dormir diminui a sua rea para 0 e as vizinhas aumentam

    para garantir a cobertura aos dispositivos.

    Figura 2.8: Tcnicas para implementar cell zooming : a) aumento ou diminuiodas clulas com ajustamento dos parmetros fsicos das mesmas; b) aumento oudiminuio das clulas atravs de cooperao entre estaes base e retransmisso.Source: [14].

    Benefcios Em primeiro lugar, o cell zooming pode ser utilizado para balancear

    o trfego entre clulas que estejam perante muito trfego e clulas que tenham

    pouco trfego para processar. Em segundo lugar, o cell zooming pode ser utilizado

    para poupar energia, as clulas podem ser desligadas ou diminuir a sua rea de

    cobertura quando o trfego reduzido. Deste modo, o cell zooming capaz de

    dispersar o trfego ou concentr-lo. Em ambos os casos, os recursos so alocados

  • 2.2. Conceitos Fundamentais de Redes Baixo-Consumo 15

    consoante a distribuio do trfego. No entanto, decidir quando devemos dispersar

    o trfego ou concentr-lo no um problema de fcil resoluo.

    As tcnicas como a cooperao entre estaes base e retransmisso podem

    reduzir a interferncia entre clulas, mitigar o impacto do shadowing e multipath

    fading e reduzir a frequncia com que os dispositivos fazem handover. ainda

    possvel combinar as duas tcnicas. Por exemplo, no caso de clulas em reas

    isoladas, quando as clulas aumentam a sua rea de cobertura h mais sobreposio

    entre elas. Desta forma, possvel existir cooperao entre estaes, oferecendo

    assim maior cobertura e desempenho. Uma vez que os requisitos dos utilizadores

    so satisfeitos, no necessrio melhorar a rede to frequentemente, reduzindo

    assim os custos operacionais dos operadores.

    Desafios Para que o cell zooming seja executado de modo eficiente e flexvel, as

    flutuaes do trfego devem ser registadas sem erros e encaminhadas para o CS.

    Contudo, registar as flutuaes espaciais e temporais significativas um problema

    de difcil resoluo. Uma das tcnicas mais adoptadas para modelar as flutuaes

    dividi-las em flutuaes de longo e curto prazo. As de longo prazo refletem a

    variao da taxa de chegada do trfego, cujo tempo escalado em horas ou dias.

    As flutuaes de curto prazo retratam a aleatoriedade da chegada dos utilizadores,

    o tempo escalado em segundos ou minutos.

    Outro dos problemas a compatibilidade. Algumas das tcnicas de cell zoo-

    ming no so suportadas por algumas das redes celulares atuais (ex: Redes 2G),

    como por exemplo: o equipamento mecnico adicional para ajustar a altura e in-

    clinao das antenas, a cooperao entre estaes base e tcnicas de retransmisso.

    A implementao do cell zooming obriga tambm que haja alguma alterao na

    estrutura atual da gesto da rede. Por exemplo, o encaminhamento da informao

    do estado da rede requer canais de controlo especiais.

  • 2.3. Casos de Uso 16

    Por fim, o cell zooming pode provocar outros problemas, como a interferncia

    entre clulas e buracos de cobertura. Quando algumas clulas vizinhas aumentam

    a sua rea ao mesmo tempo, poder haver mais interferncia entre elas. Se a

    cooperao entre estao for invivel, sero necessrios esquemas de gesto de

    interferncia adicionais para reduzir a interferncia. Por outro lado, quando as

    clulas aumentam ou diminuem o seu alcance, possvel que algumas reas da

    rede fiquem sem cobertura.

    2.3 Casos de Uso

    2.3.1 Introduo

    O LTE-Advanced uma rede celular de nova gerao. Como possvel veri-

    ficar nas redes celulares UMTS e WiMAX, a investigao de tcnicas eficientes a

    nvel energtico foca-se mais no lado das operadoras. Estas esto cada vez mais

    interessadas em diminuir o seus custos operacionais, aumentando desta forma os

    seus lucros. Sendo assim, h mais verbas para os investigadores que se focam nesta

    rea. Em redes celulares UMTS, comea a surgir o conceito de cell zooming que

    explicado na sub-seco 2.2.4 e a abordagem mais utilizada no 4G para obter

    ganhos energticos.

    2.3.2 Algoritmo Centralizado e Distribudo

    No trabalho [14], os autores propuseram dois algoritmos: um centralizado e

    um distribudo. Eles consideraram uma rede celular onde a cobertura das BSs se

    sobrepem, ou seja, no h reas sem cobertura e o trfego varia durante o tempo

    e o espao. Assumindo que existem BSs e que todas consomem a mesma ener-

    gia. Os dispositivos dos clientes chegam rede de acordo com uma distribuio

  • 2.3. Casos de Uso 17

    Poisson e so associados a uma BS. O tempo de permanncia na rede de cada dis-

    positivo distribudo exponencialmente e a taxa requerida igual e fixa. Quando

    um dispositivo se quer ligar rede, se no houver largura de banda suficiente para

    lhe ser alocada, ele ser bloqueado. Os autores tm dois objetivos principais: mi-

    nimizar a energia consumida e minimizar a probabilidade de os terminais mveis

    serem bloqueados. Quanto mais clulas estiverem a dormir, mais energia ser

    economizada. No entanto, isto tambm leva a que a probabilidade de bloqueio

    seja maior. Deste modo, tem que haver um trade-off entre os dois objetivos.

    Nos algoritmos que eles criaram, o tempo dividido em perodos de cell zoo-

    ming e a durao de cada perodo . Cada perodo composto por trs fases:

    coordenao, transio e serving, como pode ver na Fig. 2.9.

    Figura 2.9: Processo dos algoritmos de cell zooming. Source: [14].

    Na fase de coordenao, o CS recolhe a informao necessria sobre o estado

    da rede e decide que alteraes rede devem ser feitas. Os algoritmos que eles

    propem tambm so executados nesta fase. Na fase de transio, as clulas

    alteram as suas definies/parmetros de funcionamento (ex: modo de trabalho)

    e completam os processos de handoff, caso seja necessrio. Na fase de serving,

    as clulas fixam os seus parmetros e prestam o servio aos dispositivos que j se

    encontram na rede e aos que vo chegar. O tempo de durao da coordenao e

    transio muito menor que o de serving, assim, a energia consumida depende do

    modo de funcionamento das clulas na fase de serving. Desta forma, o trfego deve

  • 2.3. Casos de Uso 18

    ser concentrado no menor nmero possvel de BSs para que as restantes possam

    ser desligadas. No algoritmo centralizado, as condies do canal e os requisitos

    dos utilizadores so recolhidos pelo CS e a alocao dos recursos e as operaes de

    cell zooming so executadas duma forma centralizada. No algoritmo distribudo,

    cada dispositivo escolhe a BS qual vai ser associado, baseado-se nas informaes

    que foram distribudas entre as BSs. De um modo geral, o algoritmo centralizado

    introduz um maior overhead devido sinalizao, mas consegue atingir melhor

    desempenho.

    Algoritmo Centralizado Durante a fase de coordenao, os dispositivos m-

    veis enviam informao sobre o estado do canal e a taxa que necessitam para as

    BSs. Depois de receber todas as atualizaes dos terminais mveis (Mobile Units

    - MUs) e das BSs, o CS gera uma matrix 0/1 X = [], onde = 1 significa que

    o MU est associado BS . Como cada MU s pode ser servido por uma BS,

    o somatrio de cada coluna de X tem de ser 1. A ideia principal do algoritmo

    desligar o maior nmero possvel de BSs que esto a trabalhar com pouco trfego.

    Como h a possibilidade de muitos MUs chegarem rede durante a fase de serving,

    cada BS ativa reserva uma parte da sua largura de banda para estes dispositivos.

    Esta proporo que reservada na BS denotada por , onde [0,1]. Inici-

    almente, a largura de banda inativa da BS dada por . O volume de trfego

    da BS . A largura de banda inativa calculada da seguinte forma:

    = (1 ).Sendo o conjunto dos MUs que esto associados BS denotado por , o

    volume de trfego dado por:

  • 2.3. Casos de Uso 19

    =

    .

    O procedimento detalhado do algoritmo o seguinte:

    Passo 1: Inicializar todos os e todos os elementos da matrix X a 0.

    Passo 2: Para cada MU , encontrar o conjunto de BSs que o podem servir

    e que no violem as restries da largura de banda: + . Se o

    conjunto for vazio, o MU bloqueado. Caso contrrio, associar o MU

    BS que tem a maior eficincia espectral . Atualizar e X depois de

    cada associao.

    Passo 3: Ordenar de forma crescente todas as BS atravs do rcio entre

    e . Todas as BSs com rcio 0 iro diminuir a sua rea de coberturapara zero e entraro em modo sleep no perodo de serving seguinte. Para

    as restantes, encontrar a BS com rcio mais pequeno e re-associar os MUs

    em s restantes BSs. Se nenhum MU bloqueado, limpar X e voltar ao

    Passo 3. Caso contrrio, output X e finalizar o procedimento.

    Algoritmo Distribudo De forma a reduzir as trocas de informao e o excesso

    de sinalizao, os autores criaram tambm um algoritmo distribudo. Cada MU

    escolher a BS de acordo com as condies do canal e o volume de trfego de cada

    estao base. Neste algoritmo, as BSs tambm reservam uma parte da sua lar-

    gura de banda para os dispositivos novos, tal como acontece no centralizado. Na

    prtica, a informao do volume de trfego e os parmetros da largura de banda

    que deve ser reservada podem ser obtidos atravs do envio de sinais de controlo

    das BSs. Intuitivamente, cada MU escolher a BS com o maior volume de trfego

    e a melhor eficincia espectral. O algoritmo de escolha da BS por parte do MU

    definido da seguinte forma:

  • 2.3. Casos de Uso 20

    (,,)

    (+) , + 0 + >

    De uma forma simplificada, o que esta equao diz que os MUs preferem as

    BSs com maior volume de trfego e maior eficincia espectral, mas o volume do

    trfego no pode exceder um limite pr-definido.

    O procedimento do algoritmo distribudo de cell zooming descrito de seguida:

    Passo 1: Inicializar todos os e todos os elementos da matrix X a 0.

    Passo 2: Para cada MU , encontrar o conjunto de BSs que o podem servir

    e que no violem as restries da largura de banda: + . Se

    o conjunto for vazio, o MU bloqueado. Caso contrrio, associar o MU

    BS que tem o maior (, , ). Atualizar e X depois de cada

    associao.

    Passo 3: Repetir o Passo 2 at que no existe nenhuma actualizao de X e

    finalizar o procedimento.

    No algoritmo distribudo, no preciso qualquer coordenao entre as BSs.

    Desta forma, reduz-se a quantidade de sinalizao necessria. Este trabalha de uma

    forma iterativa. A convergncia do algoritmo distribudo garantida se quaisquer

    dois MUs no tomem uma deciso em simultneo. Isto ocorre porque o conjunto

    de seleo da BS de cada MU finito. Depois do algoritmo convergir, as estaes

    base que no tm dispositivos associados iro entrar em modo sleep durante a fase

    de serving.

    Resultados em Simulao A Fig. 2.10 mostra os resultados obtidos da si-

    mulao a que os autores submeteram os algoritmos. possvel verificar que os

  • 2.3. Casos de Uso 21

    algoritmos conseguem poupar bastante energia (o consumo de energia norma-

    lizado para 100 se todas as BSs estiverem ativas). O Static 1/2 e Static 1/3

    demonstram os resultados obtidos quando 1/2 e 1/3 das BSs so desligadas. O

    algoritmo centralizado consegue atingir um melhor trade-off que o algoritmo dis-

    tribudo. Ambos conseguem melhores resultados do que a implementao esttica

    (BSs sempre ativas e a funcionar em modo de pico). Por outro lado, os algoritmos

    so tambm mais flexveis, pois so capazes de aproveitar livremente o trade-off

    entre a energia consumida e a probabilidade dos dispositivos serem bloqueados.

    Figura 2.10: Trade-off da energia consumida pelo algoritmo centralizado e distri-budo. Source: [14].

    No artigo[16], os investigadores concentraram-se nos ganhos energticos que

    possvel obter nas estaes base. Criaram dois algoritmos que desligam dina-

    micamente algumas BSs quando o volume de trfego na rede baixo. Um dos

    algoritmos centralizado e o outro descentralizado. Por fim, demonstram, a

    partir de simulaes, a eficincia energtica que possvel obter e o trade-off entre

    o ganho energtico e a garantia de cobertura.

  • 2.3. Casos de Uso 22

    Eles consideraram uma infra-estrutura de rede mvel com BSs. O problema

    em questo minimizar a energia mdia consumida pelas BSs enquanto os requisi-

    tos de trfego dos utilizadores satisfeito. assumido que as BSs tm dois modos

    de funcionamento: ativo e sleep/standby, onde no ltimo a energia consumida

    negligencivel.

    No Algoritmo Centralizado, se toda a informao do canal e dos requisitos de

    trfego forem conhecidos pela rede, pode ser utilizado um algoritmo ganancioso e

    centralizado para determinar os estados das BSs. Primeiro, inicializado (con-

    junto das BSs) e como o conjunto de todos os utilizadores. A cobertura de uma

    BS finita e os utilizadores que podem ser cobertos pela BS denotado por .

    Figura 2.11: Algoritmo Centralizado. Source: [16].

    a taxa requerida pelo utilizador , a eficincia espectral (taxa por

    unidade de largura de banda) se o utilizador servido pela BS e a

    largura de banda mxima que a BS suporta. Quando o algoritmo termina, se

    = 0, as restantes BSs so desligadas. Se = 0, os restantes utilizadores esto

    em excesso, ou seja, no se conseguem ligar rede. Como o ganho energtico

    para cenrios em que o volume de trfego baixo, no deveria haver excesso de

  • 2.3. Casos de Uso 23

    utilizadores. Contudo, devido ao facto do trfego ser concentrado nas BSs ativas,

    com a chegada aleatria de utilizadores, o excesso pode acontecer antes do prximo

    perodo de deciso. Desta forma, os investigadores introduziram uma margem de

    proteo [0,1). Esta margem deve ser determinada pela previso de trfego

    com base na variao de trfego registada.

    De forma a diminuir a informao necessria pelo Algoritmo Centralizado, tam-

    bm foi proposto um Algoritmo Descentralizado. A ideia principal deste ativar

    uma associao especfica entre utilizadores e BS, atravs de uma funo de pre-

    ferncia de seleo da BS. De um modo especfico, um utilizador escolhe a BS *

    de acordo com a maximizao de uma funo utilitria:

    * = max

    (,)/,

    Onde = (

    /)/ a carga normalizada da BS . De notar que

    o clculo da carga inclu o utilizador como se ele escolhesse a BS . Um exemplo

    que eles utilizam :

    (,) =

    + /(1 ) 1 > 1 ,Onde um nmero pequeno para evitar a interrupo devido utilizao

    zero das potenciais BSs a selecionar. A funo utilitria pode ser calculada local-

    mente por cada BS. O objetivo por detrs da funo dar um peso maior s BSs

    que esto com um volume de trfego elevado, concentrando assim o trfego nessas

    estaes, deixando as restantes dormir. O truncamento por atua como uma

    proteo para ser compatvel com o balanceamento da carga. possvel criar fun-

    es utilitrias com transies de carga mais suaves, que foi deixado para trabalho

    futuro.

  • 2.3. Casos de Uso 24

    O Algoritmo Descentralizado pode ser iniciado com qualquer associao entre

    utilizador e BS. De seguida, se no houver dois utilizadores a decidir em simultneo,

    a distribuio das BSs ir convergir para o equilbrio. Isto deve-se ao facto do

    conjunto de BSs para escolha dos utilizadores ser finito. Depois do algoritmo

    convergir, as BSs que no tm associado a si qualquer utilizador, entram em modo

    sleep. De notar que a implementao do algoritmo descentralizado pode ser feito de

    vrias maneiras. O valor da funo utilitria (,) pode ser transmitido da BS

    atravs do canal de sinalizao ou a BS pode sintonizar o beacon power de forma a

    simular a funo de preferncia, similar s solues adotadas para balanceamento

    de carga[17].

    A simulao utiliza clulas hexagonais 10 * 10. O raio das clulas de 200m

    e pode ser aumentado at 400m. A chegada dos utilizadores ao sistema de

    acordo a um processo de Poisson e cada utilizador mantm-se no sistema por um

    perodo exponencialmente distribudo. Desta forma, h em mdia 100 utilizadores

    na rede. De notar que a distribuio dos utilizadores no uniforme, pois foram

    gerados 3 hotspots, de forma a simular zonas onde existe um maior aglomerado

    de utilizadores. Quando o sistema estabiliza, o algoritmo, que garante eficincia

    energtica, executado de 15 em 15 minutos e recolhida a informao de 100

    perodos. Inicialmente, o valor de igual para todos as BSs. Eles foram afinando

    esse valor e observaram o efeito que este tinha na energia consumida e no rcio de

    utilizadores ao qual foi bloqueado o acesso rede.

    A Fig. 2.12, mostra que aumentando o , ambos os algoritmos desligam menos

    BSs, reduzindo bastante a percentagem de outage. O algoritmo descentralizado

    tem um melhor desempenho no rcio de utilizadores que so bloqueados, uma vez

    que ativa mais BSs. Esta figura ilustra bem o trade-off entre a energia economizada

    e a garantia de cobertura, que crucial no desenho de mecanismos energicamente

    eficientes.

  • 2.3. Casos de Uso 25

    Figura 2.12: Desempenho do algoritmo. Source: [16].

    Apesar de mostrar ganhos interessantes, os algoritmos ainda tm alguns pro-

    blemas: no utilizam previso do trfego para decidir antecipadamente o valor de

    , a funo utilitria necessita de refinamento para conseguir atingir transies

    mais suaves, todas as BSs precisam de estar ativas quando o algoritmo executado

    e ainda no suporta retransmisso nem cooperao entre BSs.

    2.3.3 Continuous Cell Zooming, Discrete Cell Zooming e

    Fuzzy Cell Zooming

    Em [18], Os autores consideraram que cada clula tem apenas uma estao base

    que pode transmitir a uma potncia mxima de ao longo de um raio mximo

    de cobertura de . Para alm disso, assumem que todos os utilizadores na clula

    requerem a mesma taxa de dados. A distribuio dos utilizadores uniforme ao

    longo da rea da clula e o padro do trfego de chegada assumido ser uma

    distribuio de Poisson ao longo do perodo que eles estudam o sistema. So

  • 2.3. Casos de Uso 26

    apresentados trs algoritmos diferentes: Continuous Cell Zooming, Discrete Cell

    Zooming e Fuzzy Cell Zooming.

    No mtodo de Continuous Cell Zooming, a BS a transmite potncia necess-

    ria para alcanar o utilizador mais distante. A BS aumenta (at ) ou diminui

    (potencialmente at 0) dinamicamente o seu alcance apenas para acomodar o utili-

    zador mais distante dentro dos seus limites. A adaptao contnua da potncia de

    transmisso a tcnica de cell zooming mais eficiente energicamente. No entanto,

    a implementao deste mtodo bastante desafiante porque os utilizadores tm

    uma grande mobilidade, necessitando de requisitos de feedback bastante rigorosos.

    No Discrete Cell Zooming, a potncia de transmisso da BS escolhida a partir

    dum conjunto discreto de valores permitidos. A rea de alcance da clula dividida

    em zonas, sendo () o raio da zona discreta e varia entre 1 e . Supondo

    que o utilizador mais distante est localizado entre duas zonas discretas () e

    ( + 1), a BS escolhe a potncia de transmisso baseando-se na zona discreta

    com o maior raio: ( + 1), de forma a oferecer cobertura a todos os utilizadores,

    incluindo os que esto mais distantes.

    A vantagem do discrete cell zooming reduzir os requisitos do feedback da

    localizao dos utilizadores. O dispositivo s tem que informar a sua localizao

    na BS quando atravessa para uma zona de raio superior. Atravs do aumento

    do nmero de zonas , a BS diminui a energia consumida com um aumento na

    complexidade do feedback.

    Figura 2.13: Mtodo de Discrete Cell Zooming. Source: [18].

  • 2.3. Casos de Uso 27

    Podem ser utilizados vrios critrios na diviso da clulas em diferentes

    zonas. No artigo que os investigadores publicaram, eles dividem a clula em zonas

    discretas com incrementos da potncia de transmisso da BS iguais. A potncia de

    transmisso para a zona igual a / (onde a potncia mxima da

    BS). A rea de cada zona no a mesma que demonstrada na Fig. 2.13, porque

    eles tm em considerao o path loss. As zonas de fronteira so mais concentradas

    no limite da clula do que no centro da mesma.

    Por fim, o Fuzzy Cell Zooming uma extenso do Discrete Cell Zooming com

    um pequeno aumento (de 10% a 20%) no raio de cobertura em cada zona discreta

    e um ligeiro compromisso no SINR (signal to interference and noise ratio) recebido

    pelos utilizadores localizados para alm do raio da zona discreta correspondente.

    Esta tcnica baseada na verificao das condies dos utilizadores na fronteira,

    juntamente com uma extenso na rea de cobertura.

    Na Fig. 2.14, a parte sombreada simboliza a regio fuzzy com um raio em

    excesso entre 10% e 20% da () correspondente. No mtodo Fuzzy Cell Zooming,

    quando o utilizador mais distante est localizado dentro da zona fuzzy da zona

    discreta atual (), a BS mantm a potncia de transmisso para a zona discreta

    atual em vez de transmitir na potncia da zona superior seguinte (+ 1).

    Figura 2.14: Modelo Fuzzy Discrete. Source: [18].

    Este mtodo funciona melhor que o Discrete, uma vez que a BS transmite

    em relao rea da zona discreta atual em vez de trocar para o nvel superior.

  • 2.3. Casos de Uso 28

    Contudo, o SINR recebido relativamente inferior do que o desejado na rea fuzzy

    e tem de ser compensado com tcnicas de correo de erros mais poderosas.

    Os mtodos propostos foram avaliados num cenrio em que o trfego dos utili-

    zadores uma distribuio de Poisson. O tempo de chegada entre dois utilizadores,

    que o tempo mdio entre a chegada de dois utilizadores sucessivamente, varia di-

    namicamente baseando-se no nmero mdio de utilizadores por hora. O hold time

    dos utilizadores uma distribuio gaussiana com mdia e desvio padro . Este

    valor representa a durao que um utilizador est em chamada. Para o algoritmo

    fuzzy, assumido que a BS pode extender a cobertura entre 10% a 20% do alcance

    especificado para a zona em questo. As simulaes foram executadas em MatLab.

    Figura 2.15: Rcio entre a energia consumida no modo dinmico sobre o estticopara diferentes valores no nmero de zonas discretas Z. Source: [18].

    Os resultados demonstram que o mtodo fuzzy tem melhor desempenho que o

    discrete, uma vez que no primeiro evitada a troca para a zona superior seguinte.

    Os resultados da simulao demonstram que a perda no SINR para os utilizadores

    que se encontram na fronteira foi cerca de 1 dB.

  • 2.3. Casos de Uso 29

    Figura 2.16: Rcio entre a energia consumida no modo dinmico sobre o estticovs mdia entre intervalos de chegada de pacotes. Source: [18].

    Como os autores j estavam espera, os resultados tambm demonstraram que,

    com o aumento do nmero de zonas, a BS utiliza menos potncia de transmisso.

    Com o aumento do nmero de zonas discretas, o mtodo discrete assemelha-se

    ao continuous. Contudo, com este aumento, o feedback com a informao da lo-

    calizao tem de ser mandado mais frequentemente, pois os utilizadores mveis

    iro atravessar mais vezes as fronteiras das zonas. Mais uma vez, os benefcios do

    cell zooming so maiores quando o trfego na rede baixo e quando o tempo de

    chegada entre utilizadores elevado.

  • 2.3. Casos de Uso 30

    Figura 2.17: Rcio entre a energia consumida no modo dinmico sobre o estticopara os algoritmos continuous, discrete e fuzzy. Source: [18].

    No caso esttico, ou seja, quando as BSs esto sempre a transmitir na potncia

    mxima, a mdia do SINR muito maior do que realmente necessrio, sobretudo

    nos utilizadores que no se encontram perto da fronteira da clula. Desta forma,

    uma BS que implemente tcnicas de cell zooming, apesar de oferecer uma mdia

    de SINR mais baixa, esta ainda superior ao mnimo exigido.

    Figura 2.18: Mdia do SINR recebido com e sem cell zooming em funo do nmerode utilizadores. Source: [18].

  • 2.3. Casos de Uso 31

    2.3.4 Algoritmo Ganancioso

    No artigo[19], os investigadores utilizam trfego real duma rede celular para

    estimar a quantidade de energia que conseguem economizar nas reas urbanas

    atravs da utilizao de operaes dinmicas nas estaes base. Analisaram dois

    conjuntos de trfego. O primeiro contm o perfil temporal do trfego dum ope-

    rador duma rea metropolitana (ver Fig. 2.19). O segundo contm a informao

    das estaes base duma parte do centro de Manchester, Inglaterra (Fig. 2.20).

    Esta informao foi obtida atravs de um website que patrocinado pelo governo

    ingls[20].

    O perfil temporal contm a informao de cinco BSs, uma central e quatro

    vizinhas. possvel verificar um perfil peridico e sinusoidal do trfego em cada

    clula. Durante o dia (11:00 at 21:00), o trfego muito maior do que no perodo

    noturno (22:00 at s 9:00). Para alm disso, o perfil durante o fim de semana ou

    perodos de frias, mesmo durante as horas de pico, muito menor que num dia

    normal da semana.

    Figura 2.19: Perfil normalizado do trfego de voz duma semana. Source: [19].

  • 2.3. Casos de Uso 32

    O segundo conjunto contm a informao duma rea de 3.5 * 3.5km e 129 BSs

    em 128 locais. possvel obter informaes sobre a localizao das BSs, do ope-

    rador, a potncia mxima de transmisso, a altura da antena e a frequncia a que

    est a operar.

    Figura 2.20: Informao da localizao das estaes base de uma parte da cidadede Manchester, Reino Unido. Source: [19].

    Estimativa da energia economizada De notar que o perfil temporal que eles

    utilizaram no corresponde s estaes base do segundo conjunto. Contudo, a

    metodologia que eles utilizam para estimar a energia economizada, atravs da

    gesto dinmica das BSs, separa as componentes temporais e espaciais. Utilizam

    o perfil temporal para gerar estimativas aproximadas das fraes de tempo em que

    as clulas tm baixa atividade. De forma independente, analisaram a distribuio

    espacial das estaes base, assumindo zonas de cobertura uniformes e circulares, de

    forma a estimar o grau de redundncia que pode ser eliminado, enquanto mantm

    uma cobertura superior a 95%.

    Baseando-se na informao da Fig. 2.19, obtiveram a percentagem do tempo

    em que o trfego inferior a % do pico, onde = 5, 10, 20. Os nmero so

  • 2.3. Casos de Uso 33

    apresentados na Tab. 2.1.

    Threshold Dia da semana Fim de semana Mdia por semana

    5% do pico 23.2 29.8 25.1

    10% do pico 30.2 43.3 34.0

    20% do pico 38.6 75.6 49.2

    Tabela 2.1: Anlise do perfil do trfego: percentagem de tempo que o trfego inferior a % do pico durante os dias da semana e o fim de semana, = 5, 10, 20.Source: [19].

    Focaram-se no tempo em que o trfego inferior a 10%, mas afirmaram que,

    no futuro, estudaro melhor qual a frao do trfego de pico que deve ser escolhido

    como threshold. Desta forma, descobriram que, durante os dias da semana, cerca

    de 30% do tempo o trfego inferior a 10% do pico. Durante os fins de semana e

    feriados, o perodo de tempo aumenta para 43%. Assumindo dois dias da semana,

    numa semana normal, estimam que a mdia de tempo em que h trfego reduzido

    de 34%.

    De seguida, consideraram o nvel de redundncia apresentada na implantao

    espacial das estaes base. Como pode ser visto na Fig. 2.19, no existe uma

    densidade homognea para cada operador. No centro, existe uma grande densi-

    dade de BSs. Com o intuito de simplificar a anlise de primeira ordem, assumem

    que todas as clulas tm a mesma cobertura mxima. De forma a minimizar a

    interferncia entre clulas, quando todas as clulas esto ativas, algumas estaes

    base podem funcionar com um raio de cobertura inferior ao mximo. Assumem

    tambm que as BSs podem aumentar a sua cobertura, quando necessrio. Se

    todas as estaes funcionarem na sua potncia mxima (cobertura mxima), existe

    uma sobreposio redundante significativa na cobertura. Por exemplo, a Fig 2.21

    mostra a cobertura de todas as estaes quando utilizam um raio de alcance de

  • 2.3. Casos de Uso 34

    700 m. As cores indicam o grau de redundncia. No centro da cidade, possvel

    verificar que existem mais de 50 BSs de diferentes operadoras a sobreporem-se, se

    funcionarem com o seu raio de cobertura no mximo.

    Figura 2.21: Redundncia na cobertura das redes celulares numa parte da cidadede Manchester, Reino Unido. Source: [19].

    Os autores trataram cada operadora separadamente. Para um raio mximo

    de cobertura, eles utilizaram um algoritmo ganancioso que tem como objetivo

    identificar o nmero mnimo de BSs que preciso para suportar os utilizadores e

    que alcance mais de 95% da rea abrangida, quando as estaes esto todas ativas.

    Neste algoritmo, eles desligaram sequencialmente as estaes base, tendo sempre

    em considerao que a condio de cobertura no seja violada. Na Fig. 2.22,

    possvel ver os ganhos energticos que os investigadores conseguiram atingir. Por

    exemplo, quando o raio mximo 700 m, dependendo da operadora, podem ser

    desligadas entre 25% a 65% das estaes, mantendo-se mais de 95% da cobertura

    original. Tambm possvel verificar a percentagem de estaes que podem ser

  • 2.3. Casos de Uso 35

    desligadas se as operadoras fossem capazes de partilhar os recursos das estaes.

    Como seria de esperar, os ganhos so maiores neste caso.

    Figura 2.22: Energia economizada durante os tempos de off-peak vs o raio dealcance das BSs na rea de Manchester. Source: [19].

    Os investigadores afirmam que, ao fazer apenas anlises temporais e espaciais,

    as operadoras podem reduzir entre 8% a 22% a energia consumida em reas urba-

    nas. A partir da partilha dos recursos da estaes base, possvel alcanar uma

    reduo de cerca de 29%. Estas percentagens de ganhos energticos correspondem

    entre 32 e 60 kWh de energia economizada para uma rea de 122 de Manchester

    (assumindo que as estaes base gastam entre 800 e 1500 W). Esta energia corres-

    ponde a cerca de $42,000 a $78,000 anuais e 200 a 375 metric tons de emisses de

    2 anuais.

    No entanto, os investigadores no explicam como o algoritmo ganancioso fun-

    ciona. Desta forma, no possvel saber se tm em considerao requisitos de QoS

    dos clientes e se h a possibilidade de haver clientes novos que no tenham acesso

  • 2.3. Casos de Uso 36

    rede porque esta se encontra sobrelotada. Contudo, demonstram que possvel

    alcanar bons resultados apenas verificando o perfil do trfego a nvel temporal e

    espacial. Dos artigos que foram analisados, so os primeiros a abordar a coope-

    rao entre operadoras. uma ideia interessante e a que, em teoria, alcana os

    melhores resultados.

    2.3.5 Comparao das diferentes Tecnologias

    Nesta sub-seco sero comparados os diferentes algoritmos apresentados an-

    teriormente. A comparao ser feita atravs de seis factores: se uma tcnica

    de cell zooming, se utiliza o sleep mode das estaes base, se faz uma adaptao

    dinmica dos recursos da rede, se tem em considerao os requisitos de QoS, se

    bloqueia utilizadores e, por fim, a eficincia energtica que consegue atingir. (Ver

    Tabela 2.2). Na Tabela 2.3 sero apontadas algumas vantagens e desvantagens de

    cada soluo.

    Como possvel ver na Tabela 2.2, todos os algoritmos utilizam o sleep mode

    e fazem uma adaptao dinmica rede. Um dos factores que diferencia mais

    os algoritmos o cumprimento dos requisitos de QoS. Grande parte dos algorit-

    mos permite ajustar a quantidade de utilizadores bloqueados. Todas as solues

    apresentam uma elevada eficincia energtica.

  • 2.3. Casos de Uso 37

    AlgoritmoCell Zo-

    oming

    Sleep

    Mode

    Adaptao

    Dinmica

    Requisitos

    de QoS

    Bloqueia

    Utilizadores

    Eficincia

    Energtica

    Algoritmo

    Centralizado

    [14]

    Sim. Sim. Sim. Sim.Sim. Possvel

    ajustar.Elevada.

    Algoritmo

    Distribudo

    [14]

    Sim. Sim. Sim. Sim.Sim. Possvel

    ajustar.

    Elevada, mas

    inferior ao

    Centralizado.

    (Fig. 2.10)

    Algoritmo

    Centralizado

    [16]

    Sim. Sim. Sim. Sim.Sim. Possvel

    ajustar.Elevada.

    Algoritmo

    Descentrali-

    zado [16]

    Sim. Sim. Sim. Sim.Sim. Possvel

    ajustar.

    Elevada, mas

    inferior ao

    Centralizado.

    (Fig. 2.12)

    Continuous

    Cell Zooming

    [18]

    Sim. Sim. Sim. N/A. Sim. Elevada.

    Discrete Cell

    Zooming [18]Sim. Sim. Sim. N/A. Sim.

    Elevada, mas

    menor que o

    Continuous.

    Fuzzy Cell Zo-

    oming [18]Sim. Sim. Sim. N/A.

    Sim. Possvel

    ajustar.

    Elevada, mas

    menor que o

    Continuous

    e maior que

    o discrete

    (Fig. 2.17).

    Algoritmo

    Ganancioso

    [19]

    Sim. Sim. Sim. N/A. N/A.Elevada.

    (Fig. 2.22)

    Tabela 2.2: Comparao dos diferentes algoritmos.

  • 2.3. Casos de Uso 38

    Algoritmo Vantagens Desvantagens

    Algoritmo

    Centralizado

    [14]

    Flexvel: possvel ajustar a energia con-

    sumida e a probabilidade de utilizado-

    res bloqueados. Mais eficiente que o

    distribudo.

    Introduzir algum overhead na co-

    municao devido sinalizao.

    Necessita de coordenao.

    Algoritmo

    Distribudo

    [14]

    Flexvel: possvel ajustar a energia con-

    sumida e a probabilidade de utilizado-

    res bloqueados. No necessita de coor-

    denao. Menor sinalizao.

    Menos eficiente que o centrali-

    zado.

    Algoritmo

    Centralizado

    [16]

    Mais eficiente que o descentralizado.

    possvel ajustar a probabilidade dos

    utilizadores serem bloqueados rede.

    Overhead na informao. Todas

    as BSs precisam de estar ativos

    quando o algoritmo executado.

    No suporta relay e cooperao

    entre BSs.

    Algoritmo

    Descentrali-

    zado [16]

    possvel ajustar a probabilidade dos

    utilizadores serem bloqueados rede.

    Reduz a informao extra introduzida

    pelo centralizado.

    Menos eficiente que o Centrali-

    zado. Funo utilitria necessita

    de refinamento. Todas as BSs

    precisam de estar ativos quando

    o algoritmo executado. No

    suporta relay e cooperao entre

    BSs.

    Continuous

    Cell Zooming

    [18]

    Mais eficiente comparada com as outras

    duas.

    Implementao difcil devido

    grande mobilidade dos utilizado-

    res. Necessita requisitos de feed-

    back bastante rigorosos. S pre-

    cisam de comunicar quando atra-

    vessam para uma zona de raio su-

    perior.

    Discrete Cell

    Zooming [18]

    Reduz os requisitos de feedback da lo-

    calizao dos utilizadores.

    Maior complexidade nos feed-

    backs.

    Fuzzy Cell

    Zooming [18]

    Funciona melhor que o discrete, porque

    no muda para a zona de nvel superior.O SINR recebido inferior.

    Algoritmo

    Ganancioso

    [19]

    Introduzem a noo de cooperao en-

    tre operadores. Desta forma, o ganho

    energtico superior. Demonstram que

    possvel alcanar bons resultados ape-

    nas verificando o perfil do trfego a n-

    vel temporal e espacial.

    No explicam como o algoritmo

    funciona. No possvel saber se

    tm em considerao requisitos de

    QoS e como tratam a entrada de

    novos clientes na rede.

    Tabela 2.3: Vantagens e desvantagens dos diferentes algoritmos.

  • 2.4. Concluso 39

    2.4 Concluso

    Nesta captulo, foi descrita a actualizade do consumo energtico nas redes.

    Foram apresentados alguns dos conceitos fundamentais de redes de baixo-consumo.

    Descreveu-se o conceito de cell zomming, assim como os seus benefcios e desafios.

    De seguida, foram analisados trs artigos que apresentam oito algoritmos e/ou

    tcnicas de cell zooming. Todos eles conseguem obter ganhos energticos superiores

    a 20%. No entanto, como no h testes/simulaes standard difcil ter a certeza

    que a sua implementao numa rede real ser bem sucedida. Cada artigo apresenta

    simulaes diferentes e avalia a energia consumida pelas estaes base de forma

    diferente. Este outro dos maiores problemas que os investigadores encontram que

    saber a quantidade exata de energia que uma estao base consome. Por outro

    lado, para atingir os ganhos energticos, h uma degradao dos parmetros do

    QoS. Um bom algoritmo ter que ser capaz de tornar essa degradao desprezvel.

  • Captulo 3

    Soluo Proposta

    3.1 Introduo

    Um dos aspetos mais importantes do cell zooming a configurao das clulas

    nas quais vai ser aplicado o algoritmo.

    A configurao das clulas variam na quantidade e disposio das mesmas,

    complexidade dos clculos que determinam quando aumentar, diminuir ou desligar

    as clulas e eficincia energtica.

    Algumas das configuraes utilizadas so:

    Figura 3.1: Configurao em hexgono e crossroad. Source: [21].

  • 3.1. Introduo 41

    Figura 3.2: Configurao em hexgono tri-sectorial: 3 clulas desligadas em 4 ou8 em 9. Source: [21].

    Fig. 4. Hexagonal and crossroad configurations

    Fig. 5. Hexagonal three-sectorial configuration 3 cells switched off out of 4(left) and 8 out of 9 (right)

    in 3 cells being switched off out of 4 or 8 out of 9, assketched in Fig. 5.

    Manhattan layout: cells form a grid structure; this caseis typical of streets in a urban scenario. Many switch-offschemes are possible, depending on whether the cell isextended along a line or in an omnidirectional fashion,creating square-shaped cells. For the linear case, weconsider the schemes represented in top part of Fig. 6(1 out of 2 cells and 2 out of 3 cells are switched off);for the squared case, as represented in bottom part of thesame figure, we consider schemes leading to 3 out of 4and 8 out of 9 switched off cells.

    We consider for these cases two daily traffic patterns:the symmetric trapezoidal traffic pattern introduced in theprevious section, and an asymmetric traffic pattern derivedfrom measurements over a real network.

    A. Trapezoidal traffic pattern

    Fig. 7 shows the network saving versus the angular coeffi-cient a for the case of trapezoidal traffic pattern and for thedifferent network configurations presented above. When theangular coefficient is small, the most convenient power-offschemes are those with small values of x, such as 1/2 or 2/3,since they correspond to solutions close to the optimal T/4.On the contrary, when the slope a is large, large fractions xare preferable.

    B. Measured traffic pattern

    We now consider the case of a traffic pattern derived fromreal data collected in the network of an Italian broadbandservice provider, whose network traffic we can access in aportion of our city. The network is wired, so the set of accessedservices and the kind of generated traffic may be different fromthose of a cellular network; still, these data can be consideredrepresentative of real user activity. The daily traffic pattern isreported in Fig. 8. As usual, traffic is normalized to the peak;

    Fig. 6. Manhattan configurations: linear (top) and squared (bottom).

    0

    10

    20

    30

    40

    50

    60

    70

    0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3

    Net

    wor

    k Sa

    ving

    [%]

    Angular Coefficient a [h-1]

    1/22/33/48/9

    Fig. 7. Network saving versus angular coefficient

    the peak hour is 11a.m., which corresponds to t = 0 in ournotation.

    Given this traffic function f(t), the saving that can beachieved in the different cases of site positioning and geometryare reported in Table I. Notice that NodeBSaving is, for theNode-Bs that can be switched off, the daily fraction of timespent off; while NetSaving is the energy saving achieved in thewhole access network as in (5). The table clearly indicates that,among the considered options, the best solution is not to switchoff the largest possible number of cells; on the contrary, it isimportant to trade off between the duration of the night zoneand the number of off cells: in our case, the best performingscheme corresponds to 4 cells switched off out of 5.

    The curves shown in Fig. 9 represent, for time , thenetwork saving that can be achieved by starting the night zonein , and by switching off the corresponding fraction f()of cells. The cases of both the trapezoidal and the measureddaily traffic patterns are considered in the figure. The markerscorrespond to the feasible schemes. Interestingly, with themeasured traffic pattern, any scheme achieves at least 25% sav-ing. Moreover, there is not that much difference in the actualsaving the schemes may achieve; this means that, under thattraffic function, regardless of the specific configuration of theactual network in operation (site positioning and geometry),there is room for considerable energy saving by adopting somesimple power-off scheme.

    Finally, assume now that we want to make a general com-parison of two configurations, without considering a specifictraffic profile. Take, for example, the hexagonal configurations,

    Figura 3.3: Configuraes de Manhanttan: linear (cima) e quadrada (baixo).Source: [21].

    No lado esquerdo da Figura 3.1, temos a configurao hexagonal com ante-

    nas omnidirecionais que composta por 7 clulas. Durante a noite, podem ser

    consideradas duas possibilidades:

    A clula central fica encarregue do trfego das clulas vizinhas e estas so

    desligadas, conseguindo assim desligar 6 em 7.

    A clula central apenas cobre metade do raio das clulas vizinhas, enquanto

    que o resto coberto por outra clula. Neste caso, desligam-se 3 clulas em

    4.

    Ainda na Figura 3.1, temos a configurao em crossroad que composta por

  • 3.2. Configurao das clulas 42

    5 clulas com antenas omnidirecionais, sendo umas das mais utilizadas em cen-

    rios urbanos. Durante o perodo noturno, podem ser desligadas 4 das 5 clulas,

    mantendo-se apenas a central a funcionar. Esta configurao tambm dada como

    exemplo no artigo [14].

    A configurao hexagonal pode ser constituda por antenas tri-sectoriais (Fi-

    gura 3.2). Neste caso, durante a noite, a clula central aumenta a sua rea de

    cobertura, de modo a cobrir o equivalente a 4 ou 9 clulas. Este cenrio tem como

    resultado desligar 3 clulas em 4 ou 8 em 9.

    Por fim, temos a configurao de Manhattan (Figura 3.3), onde as clulas for-

    mam uma estrutura em rede (grid). Esta tambm bastante utilizada em cenrios

    urbanos. So permitidos vrios esquemas, dependendo se a clula aumentada ao

    longo de uma linha ou de um modo omnidirecional. Para o caso linear (os dois

    casos superiores), possvel desligar 1 em 2 clulas (Manhattan (1,2)) ou 2 em 3

    (Manhattan (2,3)). No caso ominidirecional, possvel desligar 3 em 4 ou 8 em 9.

    Das diferentes configuraes, as menos complexas so: Manhattan (2,3) e cros-

    sroad. Analisando o estudo feito em [21] possvel verificar que, apesar de serem

    as menos complexas, conseguem obter ganhos energticos na ordem dos 30%. Em

    particular, a configurao em crossroad a mais eficiente.

    3.2 Configurao das clulas

    Como foi dito anteriormente, a configurao das clulas ser a crossroad. Os

    ganhos energticos desta configurao encontram-se nos perodos de trfego redu-

    zido, pois possvel ter apenas uma clula a fazer o trabalho de cinco. Se estes

    momentos forem bem aproveitados pelo algoritmo, possvel alcanar uma efici-

    ncia enrgica boa, sem colocar em causa a qualidade do servio, uma vez que o

    nmero de utilizadores e o trfego que se encontra na rede bastante reduzido.

  • 3.2. Configurao das clulas 43

    Esta configurao pode operar em 3 modos distintos:

    1. Em caso de pico, as cinco clulas esto ligadas e cada uma trata da sua rea

    (Figura 3.4);

    2. No caso intermdio, possvel desligar a clula central e aumentar a rea de

    cobertura de alguma(s) da(s) vizinha(s) ou at de todas, dependendo do es-

    tado de cada uma delas. Posto isto, desligada 1 em 5 clulas. (Figura 3.5).

    No entanto, o NS-3 ainda no permite que se aumente apenas uma das

    clulas, pois cria uma enorme interferncia no alcance das restantes, influ-

    enciando negativamente a escolha das clulas no handover dos dispositivos.

    Desta forma, o algoritmo apenas funcionar no caso em que as 4 clulas

    aumentam o tamanho na mesma proporo.

    3. Em momentos em que o trfego reduzido, a clula central trata do trfego

    das 4 clulas vizinhas. Desta forma, so desligadas 4 das 5 clulas. (Fi-

    gura 3.6)

    Figura 3.4: Configurao crossroad : 5 clulas ativas. Modo 1.

  • 3.2. Configurao das clulas 44

    Figura 3.5: Configurao crossroad : 4 clulas ativas. Aumento do raio de 1, 2 ou 4clulas. No algoritmo apenas utilizado o caso mais direita, em que se aumentao raio na mesma proporo s 4 clulas. Modo 2.

    Figura 3.6: Configurao crossroad : 1 clula ativa. Modo 3.

    Os modos so dependentes uns dos outros, ou seja, se estivermos no modo X s

    podemos passar para o X-1 ou X+1. Desta forma, temos de ter em considerao

    quatro passagens entre os diferentes modos:

    Modo 1 para 2: verificar a quantidade de utilizadores que esto na clula

    central. Se esse valor for superior ao limite permitido, as clulas vizinhas

    aumentam o raio de alcance e a clula central colocada em sleep mode.

    Modo 2 para 3: esta passagem ser utilizada durante os perodos em que o

    volume de utilizadores reduzido. Como no modo 2 s esto quatro clulas

    ativas, s precisamos de verificar se a quantidade de utilizadores que esto

  • 3.2. Configurao das clulas 45

    nessas clulas pode ser suportada apenas pela clula central. As clulas

    vizinhas so desligadas e a central aumenta o seu raio para 400 metros.

    Modo 3 para 2: este o caso inverso ao anterior, desliga-se a clula central

    e ativa-se as vizinhas com raio de 285 metros.

    Modo 2 para 1: esta transio direta, pois este o modo que permite

    suportar os momentos de pico. Verifica o nmero de utilizadores nas clulas

    e vizinhas e, assim que alguma delas ultrapassar o limite, liga-se a clula

    central e configura-se o raio de todas as clulas para 200 metros.

    Como os perfis de trfego s apresentam um nmero crescente de utilizadores

    durante a simulao, porque o NS-3 no permite remover utilizadores durante a

    simulao, apenas se fazem passagens do Modo 3 para 2 ou Modo 2 para 1.

    O algoritmo ser centralizado e sero ainda testados dois tipos de funciona-

    mento do algoritmo:

    Intervalos-Temporais: o algoritmo ser executados de x em x minutos, tal

    como tinha sido descrito na sub-seco 2.2.4. importante tambm salientar

    que ser dada uma margem de proteo (threshold) na capacidade das

    clulas de modo a suportarem a chegada de novos utilizadores, evitando

    assim que algum deles seja bloqueado.

    Tempo-Real: o algoritmo verificar o estado da rede cada vez que um utili-

    zador novo se liga ou desliga da rede e quando um utilizador faz o handover

    entre clulas.

    O funcionamento Tempo-Real o mais eficiente a nvel energtico, pois adapta

    a rede em tempo real, mas tambm o mais exigente ao nvel computacional.

    O Intervalos-Temporais mais verstil, visto que o valor de x pode ser alterado,

    podendo at ter o desempenho do iterativo quando o valor de x tende para 0. Deste

  • 3.3. Perfis de Trfego e Utilizadores 46

    modo, sero apresentados os resultados para ambos os modos, mas o Tempo-Real

    s ser utilizado como comparao, pois a sua implementao sobrecarrega a rede

    e as estaes em demasia.

    3.3 Perfis de Trfego e Utilizadores

    No foi possvel encontrar informao sobre a variao da quantidade de uti-

    lizadores das redes 4G. Desta forma, procurou-se encontrar informaes sobre a

    variao do volume de trfego ou da percentagem de utilizao da rede e, supondo

    que cada utilizador gasta, em mdia, o mesmo volume de trfego ou a mesma per-

    centagem da rede, possvel obter uma aproximao da variao dos utilizadores

    na rede. Sendo assim, iremos testar o algoritmo em 5 perfis diferentes.

    O primeiro perfil da TeliaSonera que tem os diferentes volumes para os dife-

    rentes tipos de trfego, mas s iremos ter em considerao o volume total.

    Figura 3.7: TeliaSonera, traffic mix durante o dia. Source: [22].

    De seguida, o segundo tem como fonte o Projeto EARTH.

  • 3.3. Perfis de Trfego e Utilizadores 47

    Figura 3.8: Variao do trfego durante o dia. Source: [23].

    O terceiro tem origem no Reino Unido, mais propriamente nas imediaes da

    Catedral de So Paulo em Londres.

    Figura 3.9: Volume total de dados nas imediaes da Catedral So Paulo emLondres. Source: [24].

    Por fim, o quarto e quinto perfil so de dois operadores mveis de pases e

    tecnologias diferentes: M1 e M2. Para alm disso, as tecnologias e estaes base

    usadas por M2 so mais modernas que M1.

  • 3.3. Perfis de Trfego e Utilizadores 48

    Figura 3.10: Perfis de trfego dirios (Segunda). Source: [25]

    Desta forma, a variao do nmero de utilizadores durante o dia que foi deri-

    vada dos grficos anteriores :

    Figura 3.11: Comparao entre os diferentes perfis de trfego.

    De momento, o NS-3 no permite remover utilizadores da simulao e, por

    isso, s sero utilizadas as pores temporais em que o trfego est a aumentar.

    tambm importante salientar que foram feitos pequenos ajustes aos valores utiliza-

  • 3.3. Perfis de Trfego e Utilizadores 49

    dos, pois, como disse anteriormente, no possvel remover utilizadores durante a

    simulao. Estes ajustes no alteram em nada o desempenho do algoritmo. Desta

    forma, no tm qualquer impacto para melhor na eficincia energtica obtida, ape-

    nas tm como intuito no parar a simulao.

    Figura 3.12: Comparao entre os valores reais e os valores utilizados na simulaodo Trfego 1.

  • 3.3. Perfis de Trfego e Utilizadores 50

    Figura 3.13: Comparao entre os valores reais e os valores utilizados na simulaodo Trfego 2.

    Figura 3.14: Comparao entre os valores reais e os valores utilizados na simulaodo Trfego 3.

  • 3.3. Perfis de Trfego e Utilizadores 51

    Figura 3.15: Comparao entre os valores reais e os valores utilizados na simulaodo Trfego 4.

    Figura 3.16: Comparao entre os valores reais e os valores utilizados na simulaodo Trfego 5.

  • 3.4. Modelo de Consumo de Energia 52

    3.4 Modelo de Consumo de Energia

    A energia consumida pelas estaes base um dos assuntos que gera mais

    discordncia. H diferentes opinies e no h ainda um modelo que seja utilizado

    como standard.

    Em [14], os investigadores assumem que a energia consumida pelos BSs de

    400W no modo ativo e 10W em sleep mode. Independentemente da rea alcanada

    pela estao base, assumido que esta gasta sempre 400W.

    Em [16], os autores dizem que quando a cobertura no limitada pelo transmit

    power (poder de transmisso da antena, quando aumentado, a rea da clula

    maior), os utilizadores que esto na rea da clula que se encontra a "dormir",

    podem ser servidos pelas restantes clulas. Para alm disso, afirmam que aumentar

    o poder de transmisso da antena tem um aumento negligencivel no total de

    energia consumida pela estao. Por outro lado, afirmam tambm que quando as

    estaes base esto em standby, a energia consumida por estas negligencivel.

    Em [21], os investigadores quando desligam algumas clulas, assumem que a

    cobertura e o provisionamento do servio podem ser suportados pelas clulas que

    permanecem ativas. Isto s possvel com um pequeno aumento da energia emitida

    pela antena. Numa investigao anterior, eles j tinham mostrado que nos casos

    em que tiveram que aumentar a energia, o aumento era negligencivel (poucos

    watts) em comparao com o total da energia consumida.

    Desta forma, ser assumido que, independentemente da rea que as clulas es-

    to a servir, a energia consumida pelas estaes, quando estas se encontram ativas,

    sempre a mesma. Por outro lado, quando estas esto em standby, ser assumido

    que a energia consumida negligencivel. importante salientar que quando

    aumentado a rea de funcionamento das estaes base, o nmero de utilizadores

    que esta suporta diminudo. Sendo assim, no modo 1, no h qualquer tipo de

    eficincia energtica. No modo 2, como apenas esto em funcionamento 4 clulas,

  • 3.4. Modelo de Consumo de Energia 53

    alcanamos uma eficincia energtica de 20%. P