Planejamento de Cobertura de Redes 5G utilizando Inteligência Artificial através de Software de Geolocalização, RNA e Bayesianas
Ytalo de Jesus Alves Correa Sousa, Alex S Macedo, Lizandro D. A. Zenteno, Caio Mateus Machado Cardoso, Brenda Barbosa, Jasmine Priscyla Leite de Araújo, Fabrício Barros
DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571028540
Evento: XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2024)
Keywords: predição de path loss redes bayesianas redes neurais região amazônica
Abstract
Este trabalho contribui para a formulação de uma metodologia destinada a propor um modelo predição de perda de percurso em um ambiente misto, composto por áreas urbanas arborizadas e/ou com floresta. Com base na rede FeedForwardNet uso do MATLAB, empregando diversas funções de treino, arquite- turas e números de neurônios. O modelo é dividido em camadas e recorre a informações de geolocalização, perdas devido à ausência de visada direta, densidade urbana e densidade florestal para a predição da perda de percurso. Dentro desse modelo, também é aplicado otimização bayesiana. O modelo apresentou resultados promissores, com um erro médio quadrático de 0.037 dB e coeficiente de correlação médio acima de 0,8Download