C´ elula B - Modelo de capacidade 3G - Desenvolvimento de modelos de capacidade para redes móve

6.2 Modelo de capacidade 3G

6.2.2 C´ elula B

Para a segunda célula, não serão apresentados resultados relativamente à varia¸cão de parâmetros de input, uma vez que a varia¸cão é transversal a qualquer célula. Para esta célula, não é poss´ıvel realizar regiões de admissão, como tal, obter-se-á para os resultados curvas de admissão, ou seja em duas dimensões, que se deve ao facto de não existir dados num dos servi¸cos (PS R99) para se considerar os 3 servi¸cos, como será explicado.

Para esta célula, após aplica¸c˜ao do modelo RLM com as features dispon´ıveis e ap´os filtragem das mesmas a partir dos modelos estat´ısticos, restaram oito features para descrever a potˆencia aplicada aos servi¸cos de voz e PS R99. As caracter´ısticas do modelo são apresentadas na Tabela 6.6.

Tabela 6.6: Modelo RLM com as features selecionadas.

Vari´aveis βi Estimado Erro Padr˜ao t-value p-value

(Intercept) 3.863 2.367e-02 163.185 < 2e-16

SHO.AS.1RL 3.562e-01 1.245e-02 28.603 < 2e-16

SHO.AS.2RL 3.054e-01 1.598e-02 19.117 < 2e-16

SHO.AS.3RL 3.019e-01 2.988e-02 10.103 < 2e-16

SingleRAB.SF256 -1.288e-01 1.421e-02 -9.064 < 2e-16

MultRAB.SF64 9.883e-02 2.021e-02 4.890 1.10e-06

MultRAB.SF256 -3.762e-01 4.655e-02 -8.083 1.13e-15

RRC.AttConnEstab.Sum 3.547e-04 4.112e-05 8.626 < 2e-16 RM AC−dVoz -9.201e-03 1.498e-03 -6.141 9.99e-10

Com as oito features selecionadas, incluindo novamente o R_{M AC−d} Voz, obteve-se um β₀ de 3,86 W (P_CCH). Relativamente aos indicadores de desempenho do modelo, obteve-se um R2 ajustado de 97,69%, um MAPE de 0,04%, um RMSE de 0,48 W e um coeficiente de correla¸c˜ao de 98,85%. Estas representam, novamente, valores suficientes para se assumir o valor PCCH estimado.

Para análise do modelo para esta nova célula, realizou-se, novamente, o gráfico da potência medida face a estimada pelo modelo (Figura 6.9a), bem como os gráficos dos res´ıduos face aos valores estimados (Figura 6.9b) e o normal QQ-Plot (Figura 6.9c).

(a) Potˆencia medida vs estimada.

(b) Res´ıduos vs Valores Estimados. (c) Normal QQ-Plot. Figura 6.9: Gr´aficos para valida¸c˜ao do modelo RLM.

A partir dos gráficos apresentados na Figura 6.9, podem-se retirar conclusões idênticas às realizadas para a célula A, uma vez que os gráficos das Figuras 6.9b e 6.9c descrevem curvas muito idênticas. A distribui¸cão dos res´ıduos não apresenta um padrão não linear e os res´ıduos normalizados seguem, aproximadamente, uma distribui¸cão normal. Também apresenta uns valores que se podem considerar como outliers mas que, novamente, s˜ao em quantidade reduzida e que não se realizou o tratamento dos mesmos, por não alterarem os resultados do modelo de uma forma significativa. Relativamente ao gráfico da Figura 6.9a, os valores estimados pelo modelo aproximam-se com precisão dos valores medidos, o que origina uma boa estimativa para a potência m´edia dos canais de controlo (P_CCH).

Relembrando que este primeiro modelo RLM serve apenas para estimar o valor de P_CCH, posteri- ormente é aplicado o segundo modelo RLM, nas mesmas condi¸cões em que foi aplicado para a célula A. A variável dependente é a potência aplicada no primeiro modelo mas subtra´ıda do valor determinado para os canais de controlo (P_{T OT N onHS}− P_CCH), sendo as vari´aveis independentes apenas os R_{M AC−d} de ambos os servi¸cos (voz e PS R99). Da mesma forma que para a célula A, o modelo é realizado for¸cando β0 = 0. As caracter´ısticas deste segundo modelo são apresentadas na Tabela 6.7.

Tabela 6.7: Modelo RLM com os RM AC−d de Voz e PS R99.

Vari´aveis βi Estimado Erro Padr˜ao t-value p-value

RM AC−d Voz 0.104 0.0008 127.43 < 2e-16

RM AC−dPS R99 0.017 0.0015 11.28 < 2e-16

Para este modelo obteve-se um R2 ajustado de 93,09%, um MAPE de 0,91%, um RMSE de 1,36 W e um coeficiente de correla¸c˜ao de 92,51%.

Tendo em considera¸cão os resultados apresentados na Tabela 6.7, é importante notar que o va- lor de EnergyP erBit estimado para o servi¸co de PS R99 é cerca de 10 vezes inferior ao valor de EnergyP erBit estimado para o servi¸co de voz. O que significa que os dados estat´ısticos do servi¸co PS R99, coletados nesta célula, não são suficientes para se considerar este servi¸co. Isto porque, como se pode observar na Tabela 6.8, este valor de EnergyP erBit origina um n´umero máximo de utilizadores muito elevado, sendo incomportável incluir no modelo. O facto do coeficiente determinado pelo modelo para o servi¸co PS R99 ser muito baixo, significa que esta feature n˜ao tem influência, de forma significativa, na determina¸cão dos valores estimados da potência da célula.

Tabela 6.8: Sum´ario das caracter´ısticas dos servi¸cos de voz e PS R99.

Servic¸o EPB [mJ/kb] Prob. Bloqueio [%] PCCH [W] NoUtilizadores

Voz 0.104 1 3.86 28

Para suportar esta afirma¸cão, realizou-se um modelo onde a única variável dependente era o RM AC−d do servi¸co de voz. Onde se obteve um R2 ajustado de 92,62%, um RMSE de 1,41 W,

um coeficiente de correla¸c˜ao de 92,38% e o valor do EnergyP erBit da voz de 0.109. Estes valores, comparados com os valores obtidos no modelo anterior com a feature R_{M AC−d}de PS R99, comprovam que não ´e uma feature significante para considerar no modelo. O coeficiente determinado, sem essa feature, praticamente n˜ao variou, passando de 0,104 para 0,109. Como tal, não se considerou o servi¸co PS R99 nas simula¸cões desta célula.

A potência medida face à estimada é apresentada na Figura 6.10.

Figura 6.10: Potˆencia de canais dedicados medida vs estimada.

Tendo determinado os valores de EnergyP erBit para os servi¸cos de voz e PS R99 e do P_CCH a partir dos modelos RLM, passa-se para os resultados do modelo de capacidade 3G para a c´elula B.

Resultados e Validac¸˜ao do Modelo

Mais uma vez recorre-se aos valores estat´ısticos determinado a partir dos dados da célula. As estat´ısticas da célula úteis para testar o modelo apresentam-se, resumidamente, na Tabela 6.9.

Tabela 6.9: Sumário das estat´ısticas referentes à célula B.

VS.MeanTCP VS.MaxTCP RU tilizadorHSDP A[Amostra] Potˆencia M´axima CQI NoUtilizadores

[dBm/W] [dBm/W] [kbps] [dBm/W] Voz PS R99 HSDPA

Valores M´edios 45 / 31,46 45,9 / 38,64 983,4 46 / 39,81 20 5 0 6

Pior caso 45,6 / 36,64 45,8 / 38,19 511,6 46 / 39,81 16 9 0 5

Pode-se verificar que esta célula apresenta utilizadores com maior exigência a n´ıvel de servi¸co, con- siderando que o débito médio por utilizador HSDPA é de 983,4 kbps, que é consideravelmente superior ao da célula A. É também percept´ıvel que esta célula apresenta melhores condi¸cões de propaga¸cão rádio, pois o QCI médio é de 20, enquanto que para a célula A era de 15.

Assumiu-se para valores de Rtarget o d´ebito m´edio por utilizador HSDPA, inicialmente o valor

m´edio da c´elula e de seguida o valor medido na busy hour. As caracter´ısticas do servi¸co HSDPA para ambos os valores de Rtarget s˜ao apresentados na Tabela 6.10.

Tabela 6.10: Sum´ario das caracter´ısticas do servi¸co HSDPA.

PDSCH−T X [W] Prob. Bloqueio [%] Rtarget [kbps] Mediana QCI No_Utilizadores

1.83 50 983,4 20 19

0,95 50 511,6 20 37

Para um Rtarget de 983,4 kbps, a curva de admissão para potência máxima e a ajustada a partir do

algoritmo de headroom apresentam-se na Figura 6.11. ´E poss´ıvel visualizar que n˜ao houve altera¸c˜oes `

a potência da c´elula ao aplicar o algoritmo de headroom, isto porque o headroom calculado foi cerca de 1,07%. Tal como referido anteriormente, o algoritmo de headroom apresenta uma margem para considerar as aproxima¸cões que s˜ao intr´ınsecas ao modelo de capacidade. Como o valor do headroom ´e inferior à margem definida (3%) para n˜ao comprometer a performance da c´elula (no caso de um ajuste de potência), não é realizado nenhum ajuste. Contudo, a célula apresenta capacidade para absorver o tr´afego gerado, assumindo um Rtarget de quase 1 Mbps.

(a) Com potência máxima, 39,81 W. (b) Com ajuste de potência, 39,81 W. Figura 6.11: Região de Admiss˜ao para Rtarget = 983,4 kbps.

Para um Rtarget de 511,6 kbps ´e expect´avel que a capacidade aumente e que haja ajuste de

potˆencia ao aplicar o algoritmo de headroom, pois o d´ebito por utilizador HSDPA é menos exigente e praticamente metade do valor médio da célula.

E importante notar, pela Figura 6.12b, que o ponto estat´ıstico de referência para o pior caso mudou, relativamente ao usado no exemplo anterior (Figura 6.11b). Esta altera¸cão deve-se ao facto de se ter em conta, na determina¸c˜ao do pior caso estat´ıstico, os valores de M atribuidos a cada servi¸co. Pois quanto menor for o número máximo de utilizadores de um servi¸co, mais exigente esse servi¸co é, como tal, tem maior peso no tráfego gerado.

(a) Com potência máxima, 39,81 W. (b) Com ajuste de potência, 31,28 W. Figura 6.12: Região de Admiss˜ao para Rtarget = 511,6 kbps.

O ponto estat´ıstico de referˆencia ´e alterado pelo facto de, para um Rtarget= 511,6 kbps, se conseguir

obter um número máximo de utilizadores no servi¸co HSDPA superior ao servi¸co de voz, como mostra a Tabela 6.11. Esta situa¸cão deve-se às boas condi¸cões de propaga¸cão rádio a que a célula está sujeita, bem como pelo facto do R_target ser baixo e, consequentemente, não muito exigente para a célula. Nesta situa¸cão, foi poss´ıvel ajustar a potˆencia para 31,28 W, com um headroom de 21,4%, representando uma poupan¸ca considerável na energia consumida pela célula.

Tabela 6.11: Sumário dos resultados referentes à célula B.

Rtarget Potência Célula P¯DSCH−T X [W] No Máximo Utilizadores K M Headroom

[kbps] [W] [W] Voz HSDPA Voz HSDPA [%]

511,6 39,81 0,95 28 37 1036 37 28 -

31,28 21 28 84 4 3 21,4

983,4 39,81 1,83 28 19 532 19 28 -

No documento Desenvolvimento de modelos de capacidade para redes móveis 3G e 4G usando dados de desempenho reais (páginas 102-108)