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Título: THE RSI ALLOCATION PROBLEM: EXACT AND HEURISTIC METHODS
Autor: MARIANA ALVES LONDE
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  LUCIANA DE SOUZA PESSOA - ADVISOR
CARLOS EDUARDO DE ANDRADE - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 53566
Catalogação:  06/07/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53566@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=53566@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.53566

Resumo:
Since its introduction, mobile wireless communication has grown and changed substantially. This massive growth leads to different levels of complexity, mainly concerned with the assignment of different parameters to radio or base stations. One parameter is the Root Sequence Index (RSI), related to the Physical Random Access Channel (PRACH) preambles, used to allocate uplink channels between the user equipment and the base station. The assignment of RSIs close-in-range to neighbor antennas may cause collisions, which are responsible for failures on service establishment, and therefore, performance degradation. Such allocation problems can be modeled as Graph Coloring Problems, including several additional constraints. However, few studies focus on RSI allocation and collisions from the optimization perspective. The objective of this study is to develop methods for allocating the RSI, trying to lessen the risk of collision, and obeying other constraints. In this study, both exact and heuristics methods are explored and compared. For this, several mathematical models were made, alongside a biased random key genetic algorithm. The results show that the utilization of an allocation strategy based on neighbor relations is efficient for finding good solutions.

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