Otimizando o Uso de Energia em Estações Base mmWave

À medida que nossa necessidade de dados em dispositivos móveis cresce, a demanda por tecnologia de comunicação mais eficiente também aumenta. Um dos desenvolvimentos empolgantes nessa área são as redes de ondas milimétricas (mmWave), que são importantes para as redes móveis de quinta geração (5G). Essas redes usam sinais de alta frequência que permitem uma transmissão de dados mais rápida e maior capacidade. No entanto, como esses sinais não viajam longe e podem ser bloqueados por prédios e outros obstáculos, muitas Estações Base (BSs) precisam ser instaladas bem próximas umas das outras. Isso resulta em um aumento significativo no consumo de energia.

Dado as altas demandas de energia dessas BSs, há um foco forte em encontrar maneiras de reduzir seu consumo de energia sem comprometer o desempenho. Uma maneira eficaz de conseguir isso é a otimização do modo de sono (SMO), que envolve desligar as BSs quando não são necessárias. Esta pesquisa tem como objetivo propor uma nova abordagem para SMO para BSs mmWave em um ambiente urbano tridimensional (3D).

#O Problema do Consumo de Energia em Redes mmWave

Os desafios do uso de energia são críticos em redes móveis. As BSs, que são responsáveis pela comunicação com o equipamento do usuário (UE), representam cerca de 60% a 80% do consumo total de energia. Curiosamente, muitas BSs atendem menos usuários do que sua capacidade máxima por uma parte significativa do dia, especialmente durante a semana. Isso apresenta uma oportunidade de desligar algumas BSs para economizar energia quando a demanda é baixa.

No entanto, desligar as BSs pode afetar negativamente a qualidade do serviço. O desafio, portanto, é encontrar um equilíbrio entre economizar energia e manter níveis aceitáveis de serviço para os usuários. Para isso, precisamos olhar para a relação entre o uso de energia e o desempenho do sistema e usar essas informações para tomar decisões inteligentes sobre manter uma BS ligada ou colocá-la em modo de sono.

#O Papel do Aprendizado de Reforço na SMO

Para lidar com as complexidades do SMO em redes mmWave, adotamos técnicas de aprendizado de reforço (RL). No RL, um agente aprende a tomar decisões interagindo com seu ambiente para alcançar um objetivo específico. Nossa abordagem utiliza um tipo específico de RL chamado algoritmo de bandido multi-braço contextual (C-MAB).

Esse método permite que o agente considere vários fatores, como distribuição de usuários e como eles mudam ao longo do tempo. Nesse caso, as estações base são tratadas como diferentes "braços" dos quais o agente RL pode escolher manter ativo ou desligar. O agente aprende com ações passadas e seus resultados para melhorar as decisões futuras.

#Abordagem Proposta

Nossa nova abordagem para SMO envolve usar uma rede neural que pode se adaptar com base no contexto fornecido por clusters de usuários. Isso significa que, em vez de tomar decisões aleatórias, o sistema pode decidir de forma inteligente quais BSs desligar com base nas demandas atuais dos usuários conectados a elas.

Para entender melhor como nosso sistema funciona, organizamos o processo em duas etapas principais:

1. Implantação de Estações Base: Na primeira etapa, colocamos estrategicamente as BSs em um ambiente urbano 3D. Garantimos que os locais selecionados ofereçam a máxima cobertura aos usuários, considerando o layout físico da área, como prédios e estradas.

2. Implementação da Otimização do Modo de Sono: Na segunda etapa, implementamos a estratégia de SMO usando a abordagem C-MAB baseada em rede neural. Este sistema leva em conta o agrupamento de usuários que estão geograficamente próximos, o que ajuda a tomar melhores decisões sobre manter uma BS ativa ou desligá-la.

#Técnicas Usadas na Pesquisa

A abordagem envolve várias técnicas-chave para garantir eficiência:

• Formação de Feixes: Isso envolve direcionar o sinal especificamente para o usuário pretendido, reduzindo o desperdício de energia e melhorando o desempenho.
• Coleta de Informação Contextual: Ao analisar clusters de usuários, o sistema coleta contexto para tomar decisões mais informadas com base na carga atual de cada BS.
• Aprendendo com a Experiência: O algoritmo melhora ao longo do tempo, aprendendo com decisões passadas para refinar sua estratégia de economia de energia enquanto ainda atende às necessidades dos usuários.

#Resultados e Avaliação de Desempenho

Para avaliar nossa abordagem proposta, simulações foram realizadas para comparar seu desempenho com várias outras estratégias SM existentes: Baseada em Carga, Aleatória, Upper Confidence Bound (UCB), Epsilon Greedy e Todas Ligadas.

#Comparação de Throughput

Nosso sistema proposto consistentemente entregou um throughput médio mais alto em comparação com outras estratégias, o que significa que os usuários experimentaram velocidades de dados mais rápidas. O throughput acumulado médio alcançado pelo nosso método superou significativamente o desempenho das estratégias SM alternativas. Mesmo quando comparado com a estratégia Todas Ligadas, onde todas as BSs estavam ativas, nossa abordagem teve um desempenho notavelmente bom.

#Eficiência Energética

A eficiência energética é crucial em nossa avaliação. Nossa abordagem mostrou vantagens distintas em eficiência energética normalizada (NEE) quando comparada a outras estratégias. Um throughput mais alto associado a um uso reduzido de energia indica a capacidade do nosso sistema de otimizar recursos de forma eficaz.

#Experiência do Usuário

Um aspecto importante de qualquer sistema de comunicação é a experiência do usuário, que pode ser medida por taxas percentuais. Nosso método proposto ofereceu uma experiência melhor para os usuários, especialmente aqueles na porcentagem mais baixa. O sistema conseguiu melhorar a taxa para os usuários que normalmente recebiam menos dados, assim, aprimorando a qualidade geral do serviço.

#Enfrentando os Desafios

A natureza intermitente da distribuição de usuários apresenta um desafio, mas nossa abordagem lidou efetivamente com isso considerando a natureza dinâmica da demanda dos usuários. A rede neural nos permitiu adaptar a mudanças e tomar decisões com base em clusters de usuários, levando a um uso eficiente da rede.

Além disso, o estudo reconheceu as limitações das estratégias SM tradicionais, como aquelas baseadas em suposições fixas sobre o comportamento do usuário. Ao usar um modelo mais flexível e dinâmico, demonstramos que nossa solução proposta é mais adequada para cenários do mundo real, onde as condições não são estáticas.

#Conclusão

Em resumo, investigamos a otimização do modo de sono para estações base mmWave dentro de uma estrutura urbana 3D. Ao focar em maximizar o throughput enquanto minimiza o consumo de energia, desenvolvemos uma abordagem que incorpora tecnologia avançada de rede neural para facilitar a tomada de decisões inteligentes.

Os resultados indicam que nosso método não só supera as estratégias existentes, mas também traz benefícios significativos em termos de economia de energia e melhor experiência do usuário.

Trabalhos futuros visam avaliar outros fatores que impactam nossa estratégia de otimização, como a influência de obstáculos como prédios e mudanças ambientais no desempenho. Esta pesquisa contribui para um crescente interesse em tornar as redes móveis, particularmente os sistemas 5G, mais sustentáveis e eficientes em seu uso de energia.