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Tipo do documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso Aberto
Título: A new genetic algorithm based scheduling algorithm for the LTE Uplink
Autor(es): Mata, Saulo Henrique da
Primeiro orientador: Guardieiro, Paulo Roberto
Primeiro membro da banca: Borin, Juliana Freitag
Segundo membro da banca: Teixeira, Márcio Andrey
Terceiro membro da banca: Silva, Éderson Rosa da
Quarto membro da banca: Cunha, Marcio José da
Resumo: Long Term Evolution has become the de facto technology for the 4G networks. It aims to deliver unprecedented data transmission rates and low latency for several types of applications and services. In this context, this thesis investigates the resource allocation in the LTE uplink. From the principle that resource allocation in the uplink is a complex optimization problem, the main contribution of this thesis is a novel scheduling algorithm based on Genetic Algorithms (GA). This algorithm introduces new operations of initialization, crossover, mutation and a QoS-aware fitness function. The algorithm is evaluated in a mixed traffic environment and its performance is compared with relevant algorithms from the literature. Simulations were carried out in ns-3 and the results show that the proposed algorithm is able to meet the Quality of Service (QoS) requirements of the applications, while presenting a satisfactory execution time.
Palavras-chave: Engenharia elétrica
Long-Term Evolution (Telecomunicações)
Algoritmos genéticos
Index-terms
LTE
Uplink
Scheduling
Algorithms
Genetic Algorithms
ns-3
Área(s) do CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
Idioma: por
País: Brasil
Editora: Universidade Federal de Uberlândia
Programa: Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
Referência: MATA, Saulo Henrique da. A new genetic algorithm based scheduling algorithm for the LTE Uplink. 2017. 120 f. Dissertação (Mestrado em Ciências) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2017. DOI http://doi.org/10.14393/ufu.te.2017.121
Identificador do documento: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2017.121
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/19062
Data de defesa: 22-Mai-2017
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