Studio ed implementazione di algoritmi per l'efficienza energetica in reti wireless 5G

Il seguente elaborato analizza lo stato recente delle reti wireless 5G, prestando particolare attenzione alla gestione e all’efficienza del consumo energetico di una base station 5G. La prima parte della tesi è incentrata sulla presentazione e sulla descrizione delle tecnologie che sono state implementate per la creazione di reti 5G efficienti. Nel capitolo 2 vengono introdotti i concetti di mMIMO, Lean Carrier Design, e sleep modes, affrontando l’aspetto energetico per ciascuno di essi. Il capitolo 3 conclude questa prima parte espositiva, focalizzando l’attenzione sull’importanza e il ruolo chiave che viene svolto dal machine learning per la previsione di traffico e l’ottimizzazione nei network 5G. La seconda parte è di tipo sperimentale e presenta la simulazione del consumo energetico di una rete 5G. Vari utenti e base station vengono collocati in un’area dello spazio e vengono fatte diverse considerazioni riguardo alle prestazioni e al rendimento energetico della rete in condizioni di traffico intenso, traffico debole e una situazione in cui gli utenti vengono riallocati. Quest’ultimo caso risulta essere chiave per osservare in che modo, tramite appositi algoritmi, è possibile ridurre ulteriormente il consumo energetico della rete, pur mantenendo delle prestazioni accettabili. Viene infine visualizzato un confronto tra le varie casistiche che vengono affrontate. In particolare, verrà dimostrato come l’applicazione di un algoritmo di riallocazione consenta di ridurre il consumo energetico fino al 75%.