Resumen

Las futuras redes inalámbricas admiten aplicaciones multimedia y requieren garantizar la calidad de los servicios que brindan. Con el aumento del número de usuarios, el recurso de radio se está volviendo escaso. Por lo tanto, ¿cómo deben satisfacerse las demandas de mayores tasas de datos con recursos limitados para que la Evolución a Largo Plazo-Avanzada (LTE-A) se convierta en un tema vital? En este artículo de investigación, hemos propuesto un enfoque innovador para la Gestión de Recursos de Radio (RRM) que utiliza la técnica de optimización multiobjetivo evolutiva (MOO) para facilitar la Calidad de Servicio (QoS) y la combina con técnicas modernas para RRM. Hemos propuesto un nuevo Optimizador Multiobjetivo (MOZ) que selecciona una solución óptima de un conjunto óptimo de Pareto (PO) de acuerdo con los requisitos de QoS de los usuarios. Luego, detallamos el proceso de programación y demostramos a través de la evaluación del rendimiento que el uso de MOO puede proporcionar soluciones potenciales para resolver los problemas de asignación de recursos en el avance de las redes LTE-A. Se realizan simulaciones utilizando el simulador LTE-Sim, y los resultados revelan que MOZ supera al algoritmo de referencia en términos de garantías de throughput, límites de demora y reducción de pérdida de paquetes. Además, es capaz de lograr un mayor throughput y menor demora al brindar igual oportunidad de transmisión a todos los usuarios y alcanza un 100% de precisión en la selección de la solución óptima.

• Materias:Algoritmo dinámico Redes Inalámbricas Redes de Comunicación Sistema de colas Teoría de juegos
• Subjects:Dynamic Algorithm Wireless Networks Communication networks Queuing systems Game theory
• Palabras claves:Futuro; Redes inalámbricas; Aplicaciones multimedia; Calidad de servicio; Gestión de recursos radioeléctricos; LTE-A
• Keywords:Future; Wireless networks; Multimedia applications; Quality of service; Radio resource management; LTE-A