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