Predição da Indicação de Intensidade do Sinal (RSSI) Recebido em Bosque Amazônico por meio de RNA, a Partir de Medidas com Drones em Alturas Superiores à Copa das Árvores

Maria Clara Dias Prado da Silva, Alex S Macedo, Caio Mateus Machado Cardoso, Brenda Barbosa, Fabrício Barros, Jasmine Priscyla Leite de Araújo

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036232

Evento: XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais (SBrT2024)

Keywords: Amazônia LoRa MLP Modelagem

Abstract

Este estudo utiliza uma Rede Neural Artificial (RNA) do tipo MLP para prever o RSSI em um ambiente florestal, com medições realizadas no Bosque Camilo Viana, UFPA. A comparação é feita com modelos empíricos conhecidos, como Weissberger, FI e FITU-R. A RNA possui 3 parâmetros de entrada (alturas, ângulo, distância) e é treinada de forma supervisionada. A escolha da tecnologia LoRa se deve à sua capacidade de penetração em ambientes densos, destacando a importância da modelagem precisa do canal de propagação para esse tipo de ambiente. Nesse contexto, obteve-se um RMSE entre os dados medidos e previstos para o RSSI de 4,13 dB. Por fim, a aplicação do modelo MLP resultou em um RMSE de 4,95 para 110 m e de 3,70 para 50 m, demonstrando sua eficácia na previsão do sinal em comparação aos demais modelos.

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