A Weighted QoS Aware Scheduler algorithm for multiple traffic models in 5G heterogeneous networks

Gabriel A Queiroz, Éderson R. da Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571028743

Keywords: Weighted QoS Aware Scheduler scheduling algorithm real-time traffic 5G heterogeneous networks

Abstract

5G networks are associated with Quality of Service (QoS) requirements in conjunction with the greater densification of heterogeneous network scenarios. Thus, the plurality of applications and services stands out, which involves real-time (RT) and non-real-time (NRT) traffic models for users. Thus, system-level simulations are performed to implement a Weighted QoS Aware Scheduler (WQAS) and compare it to the QoS Aware Scheduler (QAS), Round Robin (RR), and Best Channel Quality Indicator (best CQI) scheduling algorithms in a heterogeneous network with varying numbers of users and multiple traffic flows. The results show gains in throughput and high performance for reliability and latency.

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Influence of the Rice Factor on the Performance of Blind Detectors for Cooperative Spectrum Sensing

Dayan A. Guimarães, Luiz Gustavo B. Guedes

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571028762

Keywords: Cognitive radio Dynamic spectrum access Rice factor Spectrum sensing

Abstract

Most spectrum sensing research relies on simple sensing channel models like pure Gaussian or Gaussian with fading, normally Rice or Rayleigh. Often, a fixed Rice factor is assumed across the coverage area, disregarding variable line-of-sight conditions between primary and secondary users. However, the Rice factor is an environment-dependent random parameter, and this study examines its impact on the performance of state-of-the-art blind detectors for cooperative spectrum sensing. It also takes into account other realistic scenarios like distance-dependent signal powers, nonuniform receiver noise, and consistent signal-to-noise ratio calibration. Findings reveal significant effects on certain detectors, with some showing resilience to Rice factor fluctuations.

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Aplicação do Algoritmo de Roteamento por Série de Potências em Redes Ópticas Elásticas Multibandas

Felipe Cézar Maia Silva, Danilo de Oliveira Melo, José Roberto do Nascimento Arcanjo, Helder A. Pereira

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571028809

Keywords: Algoritmo de Roteamento Penalidade Física Rede Óptica Elástica Multibanda Relação Sinal-Ruído Óptica

Abstract

Neste artigo, propõe-se, pela primeira vez, a aplicação do algoritmo de roteamento por série de potências (PSR -- Power Series Routing) no cenário de redes ópticas elásticas multibandas. Para isso, considera-se o ruído de emissão espontânea amplificada, gerado pelos amplificadores ópticos presentes ao longo dos nós e dos enlaces ópticos, como penalidade física e três bandas de transmissão (S, C e L). Em termos de probabilidade de bloqueio de chamadas, foi obtida uma redução de 85,33% quando o PSR proposto foi comparado com o algoritmo de roteamento que considera a menor distância física como função custo.

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Uso de Cabos Eletrodinâmicos em CubeSats para Geração de Energia através de Potencial Eletrostático

Diego Anestor Coutinho, Matheus Renó Torres, Guilherme Pedro Aquino, Evandro Cesar Vilas Boas

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571028996

Keywords: Balão estratosférico CubeSats pequenos satélites órbita baixa

Abstract

Esse trabalho apresenta o desenvolvimento de um CubeSat padrão 1U para o estudo da viabilidade do uso de cabos eletrodinâmicos para geração de energia elétrica através do potencial eletrostático da atmosfera terrestre. A carga útil consiste de um sistema mecânico para içar e recolher o cabo durante a execução da missão. Discutem-se a fase de prototipagem, desenvolvimento e testes com os subsistemas integrados em uma estrutura mecânica padrão 1U. O experimento foi conduzido através de um voo em balão estratosférico, cujos dados indicaram a geração de 1,3 V/m em altitudes próximas a 12 km.

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Do Projeto à Operação: Implementando uma Rede Móvel 4G Privativa no Agronegócio

Gustavo Aguiar Paiva, Eduardo Lima, Rogério Gauze Rodrigues, Angelo Pisaniello Jr, Hugo R. D. Filgueiras

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571029004

Keywords: 4G conectividade rural IoT redes móveis privativas

Abstract

O artigo apresenta a implementação real, em campo, de uma rede móvel privativa 4G para o agronegócio, desde o projeto inicial até a aceitação final, incluindo dimensionamento, predição de cobertura, instalação dos equipamentos e medidas práticas. A rede foi projetada para atender às necessidades específicas do setor, com foco na redução de custos e na viabilização da conectividade em áreas rurais voltado ao tráfego de dados para telemetria. O core da rede foi implementado de forma virtualizada em nuvem e o sucesso da implementação é comprovada com testes práticos em pontos geográficos estratégicos para a operação.

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Análise de Viabilidade do Uso do ns-3 para Protipagem do NB-IoT

Marília C Muniz, William M. C. do Nascimento, Vicente Sousa, Daniel R. de Luna, Tarciana C. de B. Guerra

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571029020

Keywords: LTE ns-3 NB-IoT mercado IoT

Abstract

A avaliação de desempenho e a busca de uma configuração de rede otimizada nos estágios de concepção de funcionalidades e pré-implantação são muito desafiadores para redes IoT, devido a cobertura extensa, o grande número de dispositivos e a duração do período de avaliação (dias de avaliação), pois os serviços IoT, geralmente, demandam baixa taxa de transmissão. Outro desafio importante é a personalização do cenário de avaliação, que depende fortemente da aplicação IoT alvo. Modelar um sistema de monitoramento sem fio para uma fazenda de criação de gado é bem diferente de modelá-lo para fins agrícolas. Essas peculiaridades se materializam em desafios a serem vencidos na etapa de prototipagem do sistema de telecomunicações, demandando flexibilidade de configuração e eficiência computacional da ferramenta de simulação. Este artigo explora o simulador ns-3 como ferramenta de prototipagem para serviços IoT utilizando o sistema NB-IoT. O módulo de NB-IoT do ns-3 foi instalado e uma análise de desempenho exploratória foi realizada. O artigo contribui para adoção do ns-3 como ferramenta de prototipagem de soluções e análise de valor agregado, pois os testes realizados revelam que o módulo é de fácil uso e tem flexibilidade para implementação de novas funcionalidades.

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Deep Q-Network para a Alocação dos Recursos de Comunicação do Aprendizado Federado em Redes IoT sem Fio

Renan Rodrigues Oliveira, Rogério S Silva, Leandro Freitas, Antonio Oliveira-Jr

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571029322

Keywords: Aprendizado Federado Redes IoT sem Fio Alocação de Recursos Deep Q-Network

Abstract

O Aprendizado Federado (Federated Learning - FL) é um paradigma de aprendizado de máquina colaborativo que permite o treinamento de um modelo global sem a exposição dos dados brutos dos dispositivos. Este trabalho investiga o problema da alocação dos recursos de comunicação para tarefas de FL em redes IoT sem fio considerando restrições dos recursos de comunicação e a ocorrência de falhas no processo de treinamento. O algoritmo FL-w$_{DQN} é proposto utilizando Deep Q-Network (DQN) como técnica de otimização, mostrando-se viável ao alcançar um desempenho equiparável às suas respectivas versões baseadas em Programação Linear.

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Uma Avaliação do Nível de Desigualdade no Acesso à Internet Móvel no Brasil

Luíza Machado de Freitas, Richard Demo Souza, Stevan Grubisic, Xisto Lucas Travassos

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571029420

Keywords: Internet móvel digital divide desigualdade

Abstract

Há uma relação direta entre acesso à Internet, educação e renda. Melhor acesso está associado a melhores oportunidades. Isso enfatiza a importância de expandir e equalizar o acesso à Internet para impulsionar o desenvolvimento nacional, com vantagens como educação online, oportunidades de emprego e melhorias na saúde. Neste trabalho analisamos a desigualdade no acesso à Internet móvel no Brasil, tanto entre os estados como dentro deles. Concluímos que a desigualdade não é só função do nível de urbanização dos estados, mas que ela também está presente dentro dos estados considerados mais desenvolvidos.

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Uma Técnica de Atenção Inter-Canais para Detecção de Depressão a partir de Expressões Faciais

Wheidima Melo, Waldir Silva, Celso Barbosa Carvalho

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571029455

Keywords: detecção de depressão aprendizado profundo redes neurais convolucionais técnica de atenção

Abstract

A detecção automática de depressão por meio das expressões faciais pode ser baseada nos modelos de aprendizado profundo. Entretanto, a quantidade limitada de dados para o treinamento de tais modelos permanece um desafio a ser superado. Neste artigo, propõe-se uma técnica de atenção inter-canais para facilitar a geração de representações discriminativas. A técnica é inserida no modelo ResNet-50 para explorar a saída da última camada de convolução. Os experimentos demonstram que a técnica é capaz de melhorar o desempenho do modelo ResNet-50 e que essa combinação produz resultados competitivos em relação ao estado da arte, enquanto requer menos recursos computacionais.

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A Federated Learning-based Solution for Pneumonia Diagnosis in Remote and Low-Income Areas

Mateus R Cruz, Hyago Vieira Silva, Felipe Augusto Pereira de Figueiredo, Samuel Mafra

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571029774

Keywords: Federated Learning Internet of Things Radiography Deep Learning

Abstract

The digital transformation in healthcare is a recurring theme around the world. However, the continental extension of Brazil makes it difficult to offer basic healthcare services in remote locations. Due to the scarcity of diagnosis services in these areas, this article proposes leveraging Federated Learning as a way to reduce costs and mitigate these problems, helping with pre-diagnosis. The experiments carried out showed that just using the federated approach can increase the model's predictive capacity and reduce training time. The model developed using Federated Learning increased the model's accuracy by 14%, while managing to reduce the model's loss in the validation set by 1.0354.

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