Cluster handover analysis for a single-user Cell-Free MIMO network

João Vitor de Oliveira Fraga, Igor Braga Palhano, Igor M. Guerreiro

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036812

Keywords: Cell-Free network handover user-centric cluster

Abstract

This paper addresses the handover dynamics of a moving user equipment in a typical user-centric cell-free network, with access points connected to a central processing unit and spread over a coverage area. The analysis is based on three different access point cluster strategies. We analyze the signal-tonoise ratio experienced by the user equipment during its mobility, and also the number of handover events, i.e., when the user equipment changes it as master access point. Simulation results indicate that a cluster with fewer access points performs almost as well as the extreme case of all access points serving user equipment.

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Otimização de Modelo Híbrido para Previsão de Séries Temporais Não-lineares

Luana Gonçalves

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036815

Keywords:

Abstract

A previsão de séries temporais é vital em diversas áreas do conhecimento. Métodos tradicionais como ARIMA, apesar de populares, se limitam a séries temporais lineares estacionárias. O uso de métodos de Aprendizado de Máquina tem se mostrado eficaz para modelar não-linearidades. Este estudo propõe uma metodologia híbrida que combina ARIMA e Redes Neurais, associados à otimização dos intervalos de atraso no tempo para a estimação. O objetivo é melhorar a precisão da previsão em séries temporais complexas e dinâmicas.

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User Fairness Maximization in Multicarrier Cognitive NOMA-WPCN with Imperfect SIC

Jhenifer de Oliveira Melo, Pedro Victor Martins Castro, Francisco Rafael Marques Lima

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036816

Keywords: Fairness NOMA WPCN Multicarrier

Abstract

This paper studies user fairness maximization in multi-carrier Cognitive Radio (CR) Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) based Wireless Powered Communication Network (WPCN) under imperfect Successive Interference Cancellation (SIC) in a Internet of Things (IoT) context. The system comprises a mix of users, with one high-priority delay-sensitive user and the remaining delay-tolerant users, reflecting the diversity of IoT devices. Based on this, we investigate resource allocation in terms of subcarrier assignment to users, optimization of the time length of the first phase of WPCN operation, and SIC decoding order definition in the second phase of WPCN. An optimization problem is formulated, the optimal solution is derived and low-complexity solutions are proposed, aiming to provide reasonable alternatives for resource allocation with reduced computational cost. Simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed suboptimal solutions in achieving good performance while maintaining low computational complexity, thus offering insights for the design and optimization of WPCN-NOMA systems in IoT and cognitive radio scenarios.

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Estimação de Energia para Calorimetria em Cenários de Alta Luminosidade

Mariana S Oliveira, Augusto S Cerqueira, Luciano Andrade, Bernardo M Peralva

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036827

Keywords: Estimação Calorimetria Filtro de Wiener Redes Neurais

Abstract

Este artigo avalia técnicas de estimação de energia para canais de calorímetros em cenários de empilhamento de sinais. Os resultados mostraram que o Filtro de Wiener é uma alternativa para estimação online e offline. Observou-se, também, que em cenários de estimação mais complexos, uma rede MLP com uma camada oculta apresenta-se como alternativa para estimação offline.

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Pick and Place em Tempo Real Usando Visão Computacional com YOLOv8 e Staubli TS60

Eduardo Henrique Teixeira, Guilherme Henrique Paiva Ferreira, Guilherme Miguel Roque, João Paulo C. Henriques, Mateus R Cruz

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036828

Keywords: Computer Vision Artificial Intelligence YOLOv8 SCARA

Abstract

A inteligência artificial tem impulsionado avanços significativos na indústria. Modelos de deep learning têm sido particularmente eficazes nessas aplicações. Este estudo apresenta uma solução de Pick and Place, utilizando um manipulador robótico SCARA e um sistema de visão computacional baseado no modelo YOLOv8. A comunicação entre o sistema de visão computacional e o robô SCARA é realizada via socket, permitindo a detecção e movimentação de peças em tempo real. Os modelos YOLOv8 treinados foram avaliados, com a melhor acurácia atingindo 96,7% e tempo de processamento de 190,83 ms. Todos os modelos apresentaram tempos de processamento abaixo de 300 ms e desempenhos semelhantes, viabilizando a aplicação em tempo real.

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Caracterização experimental de uma antena de microfita patch circular com fendas em anel semicircular utilizando o LiteVNA-64

André S Aranha, Sandinny da Silva Chaves Sr., Ryan Da Costa Sousa, Leonardo França da Cruz, Gabriel Lima Ferreira, André Felipe Souza da Cruz, Andrécia Pereira da Costa

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036829

Keywords: Antenas de microfita patch circular fendas semicirculares

Abstract

Este trabalho apresenta um estudo sobre a inserção de fendas com geometria de anéis semicirculares no patch circular de uma antena de microfita. A antena de referência foi idealizada para operar em 2,65 GHz, com um patch circular de raio 15,34 mm, sem fendas, alimentado por uma linha de microfita. As simulações no software Ansys HFSS mostraram que a inserção do conjunto de fendas no patch produz o aparecimento de uma segunda frequência de ressonância, próxima de 4,23 GHz. Um analisador de rede vetorial portátil LiteVNA-64 foi utilizado para caracterizar experimentalmente a resposta da antena.

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Codificação Progressiva (Embedded) de Região de Interesse para Atributos de Nuvem de Pontos

Victor F Figueiredo, Ricardo de Queiroz

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036830

Keywords: Embedded coding region of interest point cloud compression

Abstract

Este artigo apresenta uma nova abordagem para a codificação progressiva (embedded) de atributos de regiões de interesse (ROI, do inglês Region-of-Interest) em nuvens de pontos. O método proposto é um codificador progressivo de atributos de nuvens de pontos incorporando regiões de interesse. O método escolhido foi a intercalação de bit-streams para regiões ROI e não ROI, o que nos traz algumas vantagens. Em primeiro lugar, é independente de qualquer algoritmo específico de detecção de ROI. Em segundo lugar, não é acrescida qualquer complexidade ao decodificador. Os resultados demonstram uma melhoria na qualidade dos voxels reconstruídos dentro da ROI, acompanhada de alguma degradação dos voxels reconstruídos fora da ROI.

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A Compact 1:4 Power Divider for mmWave applications

Isaac G. Y. Rabello, Heitor Albuquerque, Gustavo P. Rehder, Ariana Serrano

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036833

Keywords: Power Divider Compact MnM substrate 3D interdigitated capacitors

Abstract

This paper presents the design and simulation of a compact 1:4 power divider operating in 60 GHz based on the Webb divider. The device uses microstrip lines and 3D interdigitated capacitors on the porous alumina membrane, called MnM substrate. This design proposes to reduce the size of the lines of a conventional Wilkinson divider by 50%, resulting in a total size of 1.08mm², insertion loss <1dB, isolation >11dB and a BW of 11GHz (18.3%), and appears to be innovative in published materials in the area.

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Sistema Online Inteligente para Classificação de Fótons Baseado em Sinais de Calorimetria em um Ambiente com Alta Taxa de Eventos

Luiz Eduardo Balabram Filho, José de Seixas, Edmar Egidio Purcino de Souza, Eduardo Simas Filho, Juan Lieber Marin

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036836

Keywords: Redes Neurais Convolucionais Extração de Características Fótons Reconhecimento de Padrões

Abstract

Dentre o vasto programa de física de partículas do experimento ATLAS do LHC no CERN, fótons são partículas de interesse em distintos modelos físicos, que podem estar relacio- nados com fenômenos ainda não verificados experimentalmente. Para identificar fótons um sofisticado sistema sequencial de seleção online de eventos (trigger) torna-se necessário, uma vez que nas colisões de prótons, ate 52 TB/s de informação pode ser produzida, no qual a maior parte da informação é caracterizada como ruido de fundo. Neste trabalho, uma estratégia inteligente de classificação online de fótons é proposta. A energia medida nos calorímetros do ATLAS é então formatada em anéis concêntricos em torno da célula com maior energia depositada. Redes Neurais Artificiais são projetadas com a informação dos anéis como entradas, para a discriminação entre fótons e ruido de fundo. Os resultados do método proposto indicaram melhorias com uma redução em ate X pontos percentuais na aceitação de ruido de fundo, considerando uma eficiência de Y% na identificação online de fótons

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A Cost-Effective LoRa Gateway for Low-Density IoT Applications

Caio Tácito Borges da Costa, Anderson Guerra Almeida, Vitória Jacomelli Baratella, Danilo Spadoti

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036837

Keywords: LoRaWAN Internet of Things WSN

Abstract

LoRaWAN gateways, typically costly and employing high-overhead protocols, pose challenges for low-density IoT deployments. Smart city applications and environmental monitoring demand extensive gateway coverage, particularly in rural areas. Additionally, building reliable LoRaWAN repeaters is intricate, necessitating more distributed gateways. This study introduces a novel LoRa-based device to alleviate these concerns, lowering gateway expenses, and improving reliability. The proposed solution substantially reduces costs compared to conventional LoRaWAN gateways, offering a promising alternative for IoT deployments.

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