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dc.contributor.authorSantos, Ítalo Da Silva-
dc.date.available2024-09-22-
dc.date.available2024-09-24T15:15:29Z-
dc.date.issued2023-10-06-
dc.identifier.urihttp://repositorioinstitucional.uea.edu.br//handle/riuea/5958-
dc.description.abstract5G brings a significant advancement in bandwidth extension through the use of millimeter waves (mmWave). Previously impractical services such as eMBB, URLCC, and mMTC can be applied with QoS and QoE for users connected to the network. The mmWave bandwidth expansion is enhanced with MIMO and CC schemes to meet various end-user demands. However, the primary limiting factor for high data rates under ideal transmission conditions is the CPU processing capacity and power consumption of the UE, which can reach critical levels more quickly leading to user disconnection. Under critical levels of CPU processing in the UE, this work presents an estimation model to determine CPU usage growth in the UE based on network resources, such as the number of carrier components (CC) and their supported data rate transfer. Thus, the correlation of this estimate with battery current consumption is evaluated in terms of discharge prediction, allowing for anticipation of network rate adaptation via CC for extending UE battery life.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade do Estado do Amazonaspt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subject5Gpt_BR
dc.subjectOndas milimétricaspt_BR
dc.subjectAgregação de portadoraspt_BR
dc.subjectConsumo de bateriapt_BR
dc.subjectTaxa de transmissão de dadospt_BR
dc.subjectMillimeter wavept_BR
dc.subjectCarrier aggregationpt_BR
dc.subjectBattery consumption,pt_BR
dc.subjectThroughputpt_BR
dc.titlePredição de consumo de bateria de usuário 5G em ondas milimétricas por agregação de portadora e uso da CPUpt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.date.accessioned2024-09-24T15:15:29Z-
dc.creator.ID0983097257746939pt_BR
dc.contributor.advisor1Mendes, Otoniel da Cunha-
dc.contributor.advisor1ID6401291528847292pt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6401291528847292pt_BR
dc.contributor.referee1Mendes, Otoniel da Cunha-
dc.contributor.referee1ID6401291528847292pt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6401291528847292pt_BR
dc.contributor.referee2Pereira, Elainne Ladislau Ferreira-
dc.contributor.referee2ID0279154942293131pt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0279154942293131pt_BR
dc.contributor.referee3Paz Junior, Diógenes Santos-
dc.contributor.referee3ID1562700014850258pt_BR
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/1562700014850258pt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/0983097257746939pt_BR
dc.description.resumoA quinta geração de redes celulares (5G) traz um grande avanço na extensão de banda através do uso das ondas milimétricas. Serviços anteriormente impraticáveis, como Enhanced Mobile Broadband (eMBB), Ultra Reliable Latency Communications (URLCC) e Machine Type Communications (mMTC), podem ser aplicados com qualidade de serviço (QoS) e qualidade de experiência (QoE) para usuários conectados à rede. A expansão de banda da onda milimétrica (mmWave) é potencializada com esquemas Multiple-Input MultipleOutput (MIMO) e agregação de portadoras (CC) para diversas demandas do usuário final. Todavia, o principal fator limitante para altas taxas de dados, sob condições ideais de transmissão, é a capacidade de processamento e a taxa de consumo de energia do equipamento do usuário (UE), que podem atingir níveis críticos mais rapidamente até a desconexão do usuário. Sob níveis críticos de processamento da unidade central de processamento (CPU) no UE, este trabalho apresenta um modelo de estimativa para determinar o crescimento do uso da CPU no UE com base nos recursos da rede, tais como o número de portadoras (CC) e sua taxa de transferência de dados suportada. Em seguida, a correlação dessa estimativa com o consumo de corrente da bateria é avaliada em termos de predição de descarga, permitindo a antecipação de adaptação de taxa da rede, via CC, para extensão de autonomia do usuário.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.relation.references3GPP. 5G;NR;Base Station (BS) radio transmission and reception (3GPP TS 38.104 version 15.5.0 Release 15). Valbonne, FR. 3GPP. 5G;NR;Physical channels and modulation (3GPP TS 38.211 version 15.2.0 Release 15). Valbonne, FR. 3GPP. 5G;NR;User Equipment (UE) radio transmission and reception;Part 2: Range 2 Standalone (3GPP TS 38.101-2 version 16.4.0 Release 16). Valbonne, FR. 3GPP. LTE;Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); User Equipment (UE) radio access capabilities (3GPP TS 36.306 version 15.3.0 Release 15). Sophia, FR. 3GPP. Evolved Universal Terrestrial Radio Access (E-UTRA); Radio Resource Control (RRC); Protocol specification. Valbonne, FR, 2016. 3GPP. 5G;NR;Physical layer procedures for data(3GPP TS 38.214 version 15.2.0 Release 15). Valbonne, FR, 2018. 5GAMERICAS. 5G mobile technology: a guide. 2020. Disponível em: <https://www.5gamericas.org/understanding-millimeter-wave-spectrum-for-5g networks/>. Acesso em: 19 de out. de 2022. COMMUNICATIONS, O. O. for. 5G mobile technology: a guide. 2020. Disponível em: <https://www.ofcom.org.uk/\_\_data/assets/pdf\_file/0015/202065/5g-guide.pdf>. Acesso em: 15 de out. de 2022. DAHLMAN, E.; PARKVALL, S.; SKOLD, J. 5G NR: The Next Generation Wireless Access Technology. [S.l.]: Elsevier Science, 2020. DILLI, R. Analysis of 5g wireless systems in fr1 and fr2 frequency bands. 2020 2nd International Conference on Innovative Mechanisms for Industry Applications (ICIMIA), p. 1–6, 2020. GHOSH, A.; RATASUK, R. Essentials of LTE and LTE-A. [S.l.]: Cambridge University Press, 2011. MONDAL, S.; SINHA, A.; ROUTH, J. A survey on evolution of wireless generations 0g to 7g. International Journal of Advance Research in Science and Engineering (IJARSE), v. 1, n. 2, p. 5–10, 2015. SAMPAIO, V. F. Tecnologia Celular 4G LTE: Conhecendo o 4G. [S.l.]: Santa Rita do Sapucaí, 2019. TAKEDA, L. N. EVOLUÇÃO DA TECNOLOGIA MÓVEL ATÉ 2013. Dissertação (B.S. thesis) — Universidade Estadual Paulista, Faculdade de Engenharia de Guaratinguetá, 2013. THANTHARATE, A.; BEARD, C.; MARUPADUGA, S. A thermal aware approach to enhance 5g device performance and reliability in mmwave networks. In: 2020 International Symposium on Networks, Computers and Communications (ISNCC). [S.l.: s.n.], 2020. p. 1–5. YANG, Y. et al. 5G Wireless Systems: Simulation and Evaluation Techniques. [S.l.]: Springer Publishing Company, Incorporated, 2017. ZAIDI, A. et al. 5G Physical Layer: principles, models and technology components. [S.l.]: Academic Press, 2018pt_BR
dc.subject.cnpqMedidas Elétricas, Magnéticas e Eletrônicas; Instrumentaçãopt_BR
dc.publisher.initialsUEApt_BR
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