cf-perez_pa

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UNIVERSIDADDECHILEFACULTADDECIENCIASFISICASYMATEMATICASDEPARTAMENTODEINGENIERIAELECTRICAPLANIFICACIONOPTIMADERECURSOSDEREDESINALAMBRICASCONCRITERIOSDESATISFACCIONDEUSUARIOSTESISPARAOPTARALGRADODEMAGISTERENCIENCIASDELAINGENIERIAMENCIONELECTRICAMEMORIAPARAOPTARALTITULODEINGENIEROCIVILELECTRICISTAPATRICIOESTEBANPEREZALARCONPROFESORGUIA:PATRICIOPARADASALGADOMIEMBROSDELACOMISION:JORGESILVASANCHEZCHRISTIANOBERLIGRAFSANTIAGODECHILEENERO2011RESUMEN DE LA TESIS PARA OPTAR AL TITULODE INGENIERO CIVIL ELECTRICISTA Y AL GRADODE MAGISTER EN CIENCIAS DE LA INGENIERIAMENCION ELECTRICAPOR: PATRICIO PEREZ ALARCONFECHA: 21/01/2011PROF. GUIA: Sr. PATRICIO PARADA S.PLANIFICACIONOPTIMADERECURSOSDEREDESINALAMBRICASCONCRITERIOSDESATISFACCIONDEUSUARIOSLos algoritmos deplanicacionutilizados enlas redes moviles, llamados tambiendescheduling, focalizansusesfuerzosenmaximizarel throughput total del sistema. Lasvariantes que consideran criterios de Calidad de Servicio, los incorporan como restriccionesal problema de optimizacion. Sin embargo, para sistemas congestionados y/o con recursosescasos, no es posible satisfacer todas las restricciones.En este trabajo se propone y eval ua una estrategia de schedulingcentrada en maxi-mizar el n umero de usuarios satisfechos del sistema. Se entiende esto ultimo como aquellosquecumplenconsusrequerimientosdetasadedatospromediomnima, enunaventanade tiempo determinado. El modelo considera la planicacion de los usuarios que utilizaranlos recursos disponibles en cada slot de tiempo, al comienzo de cada ventana de duracionja, y para toda esta. El problema es planteado como un problema de Optimizacion Con-vexa, y es resuelto gracias a la ayuda del paquete de MATLAB para programacion convexadisciplinadaCVX.Paraevaluar lasolucionpropuesta, se simulaunsistemareal de comunicacionesmovilescompuestoporunaestacionbaseyusuariossiendoservidosporesta. Comoin-dicadoresdedesempe noseconsideralacantidaddeusuariossatisfechosyel throughputagregado del sistema en el tiempo simulado. Estos indicadores se comparan con los obtenidoscon los algoritmos tpicos de referencia: Maximum C/I, Proportional Fair y Round Robin, alvariar las variables de ancho de banda, n umero de usuarios, y cantidad de recursos a repar-tir en cada slot de tiempo. Los resultados muestran que la estrategia propuesta mejora elrendimiento del sistema bajo el criterio de usuarios satisfechos respecto de los otros algorit-mos. Ademas, se observa que esta ganancia se obtiene sin sacricar en forma considerable laeciencia en cuanto a throughputagregado del sistema. Por otro lado, la solucion es validapara una cantidad alta de usuarios en el sistema, debido a las limitaciones que se presentanenlassolucionesparaunn umerobajodeusuarios.Losresultadosqueseobtienenenlassimulacionesrepresentanunacotamaximadel rendimientoaobtenerbajoestecriterio,debido a la consideracion determinstica del problema.La aplicacion real derivada de este trabajo puede conducir a una estrategia de sche-dulingpara ser usada como complemento a las otras, en situaciones crticas de demanda.AgradecimientosInjustoestratardeagradeceratodoslosquedeboenunasolapagina, peromasinjusto sera no hacerlo.Quisiera en primer lugar agradecer a mis padres. No hay palabras que sean sucientesparaexpresartodalagratitudquesientoporelamor,dedicacionyesfuerzoquehanen-tregado por sus hijos; gracias a ellos soy lo que soy. Gracias a mi hermana por su apoyo ycari no durante toda mi vida, y por ser mi hermana y amiga a la vez.Agradezco a mi profesor gua, Patricio Parada, por todo el tiempo que me dedico du-rantelos ultimosdosa nosymedio; graciasporhabermeense nadoahacerinvestigacion,por haber sido profesor, gua y algunas veces incluso amigo. Quisiera agradecer tambien alosprofesoresJorgeSilvayChristianOberli,queconsuexperienciaayudaronanalizareste trabajo.Quiero agraceder a Javiera, por haberme acompa nado y apoyado durante gran partede estos siete a nos. A mis amigos de carrera: Sebastian, Oscar, Esperguel, Marco, Pereira,Fabiola, Francisco y tantos otros, por los felices momentos compartidos durante mi estadaenlaUniversidad. Amisamigosdeprimera no: Omar, Paulina, Tania, Kimyel restodelosVIP, quehicieronqueel retodeestudiarIngenierafueseunprivilegioconsucompa na. Por ultimo, miscompa nerosdelaboratorio: Andres, Simon, EduardoyAlex(amigoycompa nerodesdeel primera no), quesoportarontodasmislocurasehicierontremendamente grato hacer la tesis en la ocina.Agradezco tambien la ayuda de Jaime Rojas. Su tiempo y dedicacion para aportar yense nar desde el punto de vista pr actico fue muy util en este trabajo.No quiero olvidar a personas importantes que han estado desde antes de entrar a laUniversidad.Graciasportodosestosa nosdeamistadaCamilayMay-Ling,quemantu-vieronsucari nopeseami lejana, debidoal pocotiempolibredisponiblequeimplicaestudiar aca. Tambien me gustara agradecer a mi profesor de Fsica de la Ense nanza Me-dia, Luis Pavez, por ser uno de los principales agentes motivadores para que yo entrara ala FCFM.Finalmente, quisiera agradecer el apoyo economico de CONICYT para la realizacionde esta tesis, materializado en la beca con Folio 22100263.A todos, muchas gracias.iIndiceGeneral1. Introduccion 11.1. Motivacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11.2. Objetivos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2.1. Objetivo general . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.2.2. Objetivos especcos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31.3. Estructura del documento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32. CalidaddeServicioenAccesoInalambricodeB.A. 52.1. Parametros de calidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52.2. Clases de traco . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 62.2.1. Servicios de Clase Conversacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72.2.2. Servicios de Clase Streaming . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72.2.3. Servicios de Clase Interactiva . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 72.2.4. Servicios de Clase Background . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 83. ModulacionyCodicacionAdaptativa 103.1. Sistema de Transmision Adaptativa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 113.2. Tecnicas Adaptativas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 123.2.1. Tecnicas de tasa variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 133.2.2. Tecnicas de potencia variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13iiINDICEGENERAL3.2.3. Tecnicas de probabilidad de error variable. . . . . . . . . . . . . . . 143.2.4. Tecnicas de codicacion variable . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 143.2.5. Tecnicas hbridas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 154. AlgoritmosdeScheduling 164.1. Algoritmos basicos de scheduling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164.1.1. Round Robin . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174.1.2. Maximo C/I . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174.1.3. Proportional Fair. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 174.2. Funciones de Utilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 184.3. Algoritmos basados en Programacion Dinamica . . . . . . . . . . . . . . . . 194.4. Otras estrategias de scheduling . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245. OptimizacionConvexa 265.1. Optimizacion Matematica . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 275.2. Conjuntos y Funciones Convexas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285.2.1. Conjuntos Convexos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 285.2.2. Funciones Convexas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 315.3. Problemas de Optimizacion Convexa. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355.3.1. Fomulacion de la forma estandar . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 355.3.2. Casos Particulares . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 375.3.3. Dualidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 405.4. Algoritmos de Resolucion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 425.4.1. Algortimos de Minimizacion No Restringida. . . . . . . . . . . . . . 425.4.2. Algortimos de Minimizacion con Restricciones de Igualdad . . . . . 455.4.3. Metodos de Punto Interior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46iiiINDICEGENERAL6. ModelodelSistemayFormalizaciondelProblema 506.1. Funcion de Utilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 506.2. Modelo del Sistema . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 546.3. Formulacion del Problema de Optimizacion . . . . . . . . . . . . . . . . . . 557. ImplementacionyResultadosdeSimulaciones 587.1. Metodo de Solucion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 587.2. Soluciones Obtenidas. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 597.3. Modelo del Canal. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 597.3.1. Caractersticas de Sotware . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 597.3.2. Caractersticas del Modelo y Escenario de Prueba . . . . . . . . . . 617.4. Simulaciones . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 617.4.1. Variacion del ancho de banda . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 637.4.2. Variacion del n umero de usuarios. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 707.4.3. Variacion de cantidad de recursos disponibles . . . . . . . . . . . . . 768. AnalisisdeResultadosyDiscusiones 818.1. Analisis de Convergencia . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 818.2. Analisis de Rendimiento . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 838.3. Analisis de Sensibilidad . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 889. Conclusiones 91A. AntecedentesTecnologicos 99A.1. Principios de WCDMA . . . . . . . . . . . . . . . . . . .