Self-organized femtocells: A time difference learning approach

El modelo de uso de las redes moviles ha cambiado drasticamente en los ultimos anos. La aparicion y rapida adopcion de dispositivos de ultima generacion y, con ellos, nuevas y multiples aplicaciones, ha convertido en una necesidad para los usuarios moviles la disponibilidad de servicios de datos inalambricos de alta calidad en todo momento y lugar. Por tanto, las redes moviles, originalmente disenadas para la transmision de voz y bajas tasas de datos, han de ser mejoradas en terminos 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 heterogeneas. Las ganancias introducidas por estas redes son debidas a la reduccion de la distancia entre el transmisor y el receptor, aumentando asi la capacidad de la red por unidad de area, la cobertura total y la eficiencia espectral. Un componente clave en las redes heterogeneas son las femtoceldas. Las cuales son estaciones base de comunicaciones moviles de bajo rango de cobertura y potencia de transmision, instaladas por los usuarios. Estas estaciones base se ubican de forma subayacente respecto a las macroceldas y proporcionan una solucion para los problemas de cobertura de servicios moviles en interiores. Las femtoceldas disminuyen la carga de servicios que deben proporcionar las macroceldas, por tanto estas pueden dedicar sus recursos exclusivamente a las comunicaciones exteriores. Por otra parte, el consumo de energia total del sistema disminuye notablemente ya que la potencia de transmision de las femtoceldas es muy baja y solo estan activas cuando son necesarias. Las femtoceldas pueden reutilizar el espectro radioelectrico, 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 asignacion estatica 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, brindandoles, de esta forma, capacidad de auto organizacion, 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 gestion 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 coordinacion. Las femtoceldas, por tanto, son capaces de mantener su interferencia bajo un umbral en funcion de la situacion del entorno que perciben. El aprendizaje en sistemas distribuidos lleva tiempo, razon por la cual se introduce un nuevo metodo de cooperacion, conocido como algoritmo docitive. Este algoritmo contempla el intercambio de informacion entre agentes, lo que les permite acelerar el proceso de aprendizaje y aumentar su precision. Tambien se presenta una tecnica 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 mas precisos y una mayor capacidad adaptativa. Ademas, se amplia el metodo de aprendizaje para entornos con observaciones parciales, con el fin de proporcionar una solucion compatible con los estandares 3GPP, que no dependa de la existencia de una interfaz X2 entre macroceldas y femtoceldas. Por ultimo, ya que las soluciones propuestas son algoritmos de auto optimizacion para ser incorporados en circuitos integrados, se presenta un estudio con respecto a sus requisitos en cuanto a exigencias de calculo y de memoria, a fin de determinar si se ajustan a los procesadores de comunicacion actuales.