{"id":112791,"date":"2012-11-06T00:00:00","date_gmt":"2012-11-06T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/sin-categoria\/self-organized-femtocells-a-time-difference-learning-approach\/"},"modified":"2012-11-06T00:00:00","modified_gmt":"2012-11-06T00:00:00","slug":"self-organized-femtocells-a-time-difference-learning-approach","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.deberes.net\/tesis\/politecnica-de-catalunya\/self-organized-femtocells-a-time-difference-learning-approach\/","title":{"rendered":"Self-organized femtocells: a time difference learning approach"},"content":{"rendered":"<h2>Tesis doctoral de <strong> Ana Mar\u00eda Galindo Serrano <\/strong><\/h2>\n<p>El modelo de uso de las redes m\u00f3viles ha cambiado dr\u00e1sticamente en los \u00faltimos a\u00f1os. La aparici\u00f3n y r\u00e1pida adopci\u00f3n de dispositivos de \u00faltima generaci\u00f3n y, con ellos, nuevas y m\u00faltiples aplicaciones, ha convertido en una necesidad para los usuarios m\u00f3viles la disponibilidad de servicios de datos inal\u00e1mbricos de alta calidad en todo momento y lugar. Por tanto, las redes m\u00f3viles, originalmente dise\u00f1adas para la transmisi\u00f3n de voz y bajas tasas de datos, han de ser mejoradas en t\u00e9rminos de cobertura y capacidad. Las redes que incluyen nuevas e inteligentes entidades y funcionalidades, las cuales permiten cumplir con los requisitos anteriormente mencionados, son denominadas redes heterog\u00e9neas. Las ganancias introducidas por estas redes son debidas a la reducci\u00f3n de la distancia entre el transmisor y el receptor, aumentando as\u00ed la capacidad de la red por unidad de \u00e1rea, la cobertura total y la eficiencia espectral. Un componente clave en las redes heterog\u00e9neas son las femtoceldas. Las cuales son estaciones base de comunicaciones m\u00f3viles de bajo rango de cobertura y potencia de transmisi\u00f3n, instaladas por los usuarios. \u00e9stas estaciones base se ubican de forma subayacente respecto a las macroceldas y proporcionan una soluci\u00f3n para los problemas de cobertura de servicios m\u00f3viles en interiores. Las femtoceldas disminuyen la carga de servicios que deben proporcionar las macroceldas, por tanto \u00e9stas pueden dedicar sus recursos exclusivamente a las comunicaciones exteriores. Por otra parte, el consumo de energ\u00eda total del sistema disminuye notablemente ya que la potencia de transmisi\u00f3n de las femtoceldas es muy baja y s\u00f3lo est\u00e1n activas cuando son necesarias. Las femtoceldas pueden reutilizar el espectro radioel\u00e9ctrico, por lo tanto, permiten aumentar la eficiencia espectral y, con el uso de algoritmos apropiados de control de interferencia, brindan una alternativa viable al problema de la asignaci\u00f3n est\u00e1tica del espectro.  en el caso particular en el cual las femtoceldas reutilizan el espectro, se debe garantizar que la interferencia generada por ellas no afecte el rendimiento del sistema macrocelular subyacente. Para ello, se propone modelar la red de femtoceldas como un sistema descentralizado e introducir un algoritmo de aprendizaje en cada femtocelda, brind\u00e1ndoles, de esta forma, capacidad de auto organizaci\u00f3n, lo cual encaja perfectamente con el modelo de despliegue de las femtoceldas. Con este fin, se introduce un algoritmo de aprendizaje multiagente para realizar la gesti\u00f3n de recursos radio, de modo que las femtoceldas controlen la interferencia que generan a los usuarios asociados a las macroceldas de manera descentralizada y sin coordinaci\u00f3n. Las femtoceldas, por tanto, son capaces de mantener su interferencia bajo un umbral en funci\u00f3n de la situaci\u00f3n del entorno que perciben.   el aprendizaje en sistemas distribuidos lleva tiempo, raz\u00f3n por la cual se introduce un nuevo m\u00e9todo de cooperaci\u00f3n, conocido como algoritmo \u00c2\u00bfdocitive\u00c2\u00bf. \u00e9ste algoritmo contempla el intercambio de informaci\u00f3n entre agentes, lo que les permite acelerar el proceso de aprendizaje y aumentar su precisi\u00f3n. Tambi\u00e9n se presenta una t\u00e9cnica de aprendizaje basado en sistemas de inferencia difusos, el cual permite representar el entorno percibido por los agentes y las acciones que estos pueden realizar, de forma continua. De este modo, los agentes tienen comportamientos m\u00e1s precisos y una mayor capacidad adaptativa. Adem\u00e1s, se ampl\u00eda el m\u00e9todo de aprendizaje para entornos con observaciones parciales, con el fin de proporcionar una soluci\u00f3n compatible con los est\u00e1ndares 3gpp, que no dependa de la existencia de una interfaz x2 entre macroceldas y femtoceldas. Por \u00faltimo, ya que las soluciones propuestas son algoritmos de auto optimizaci\u00f3n para ser incorporados en circuitos integrados, se presenta un estudio con respecto a sus requisitos en cuanto a exigencias de c\u00e1lculo y de memoria, a fin de determinar si se ajustan a los procesadores de comunicaci\u00f3n actuales.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Datos acad\u00e9micos de la tesis doctoral \u00ab<strong>Self-organized femtocells: a time difference learning approach<\/strong>\u00ab<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>T\u00edtulo de la tesis:<\/strong>\u00a0 Self-organized femtocells: a time difference learning approach <\/li>\n<li><strong>Autor:<\/strong>\u00a0 Ana Mar\u00eda Galindo Serrano <\/li>\n<li><strong>Universidad:<\/strong>\u00a0 Polit\u00e9cnica de catalunya<\/li>\n<li><strong>Fecha de lectura de la tesis:<\/strong>\u00a0 11\/06\/2012<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h3>Direcci\u00f3n y tribunal<\/h3>\n<ul>\n<li><strong>Director de la tesis<\/strong>\n<ul>\n<li>Lorenza Giupponi<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<li><strong>Tribunal<\/strong>\n<ul>\n<li>Presidente del tribunal: ramon Agusti comes <\/li>\n<li>felip Riera palou (vocal)<\/li>\n<li>guillem Femenias nadal (vocal)<\/li>\n<li>christian Ibars casas (vocal)<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n<\/ul>\n<p>&nbsp;<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Tesis doctoral de Ana Mar\u00eda Galindo Serrano El modelo de uso de las redes m\u00f3viles ha cambiado dr\u00e1sticamente en los 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