Modelagem da Perda de Percurso em Comunicações de Missões Críticas

Este estudo investiga a modelagem da perda de percurso em sistemas de comunicação de missão crítica, tais como serviços de segurança pública e resposta a emergências, em ambientes urbanos. Para tanto, são analisados diversos modelos, incluindo empíricos clássicos, de regressão, probabilísticos e baseados em aprendizagem de máquina. Com base nos dados coletados numa campanha de medição, a análise comparativa dos diversos modelos indica que as técnicas de aprendizagem de máquina oferecem o melhor desempenho, seguidas pelos modelos empíricos clássicos. Em contraste, os modelos de regressão e os probabilísticos exibiram resultados menos satisfatórios. Desta forma, observa-se que as técnicas de aprendizagem de máquina são mais adequadas para lidar com as complexidades e não-linearidades presentes em ambientes urbanos.