Uso de Traçado de Raio com Nvidia Sionna para Simulação Fim-a-Fim via NS-3

João Pedro Albuquerque, Aldebaro Klautau, Glauco Estácio Gonçalves

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036838

Keywords: NS-3 5G Traçado de raio 5G-Lena

Abstract

Este estudo investiga o uso da técnica de traçado de raio em um cenário urbano de Belém, utilizando o software Sionna, para calcular os canais de comunicação. Posteriormente, são conduzidas simulações fim-a-fim via NS-3 para avaliar as métricas de desempenho, considerando a variação da frequência de transmissão. Os resultados revelam que, com o aumento da frequência, ocorre uma maior instabilidade na Relação SinalInterferência (SINR), embora isso não afete significativamente as métricas de desempenho avaliadas. Este estudo contribui para uma compreensão mais aprofundada sobre a implementação de traçado de raio no simulador de redes NS-3.

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Uplink scheduling evaluation in D-MIMO networks

Samuel S Silva, Wilker de O Feitosa, Igor M. Guerreiro, Igor Braga Palhano

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036840

Keywords: D-MIMO schedulers fairness

Abstract

Distributed multiple-input multiple-output (D-MIMO) networks have been studied and developed due their ability to increase the coverage area and provide more uniform data rates. The scheduling algorithms are crucial for managing radio resources efficiently and ensuring a higher quality of service. This work then investigates the performance of three scheduling algorithms, each one with different selection criteria. The numerical results indicate that the enhanced subset greedy performs better than the other algorithms in terms of average sum rate for most access point arrangements; however, it has lower fairness than the other schedulers.

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Generalized Tonic-Clonic Seizures Detection Using Deep Learning Techniques

Juan Sebastian Campos, Evandro Salles, Patrick Marques Ciarelli

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036842

Keywords: EEG Epilepsy Tonic-Clonic Seizure Deep Learning

Abstract

Epilepsy treatment can be significantly enhanced through automated seizure detection from electroencephalography. This study focuses on the detection of generalized tonic-clonic seizures, a critical seizure type associated with risks such as sudden unexpected death in Epilepsy (SUDEP) and postictal pulmonary edema (PPE), by leveraging advanced deep learning models, including Self-Supervised Graph Neural Networks, Long Short-Term Memory networks (LSTM) and CNN. This research aims to improve the precision and reliability of detecting tonic-clonic seizures, as well as applying techniques such as data augmentation and specialized loss functions. These novel approaches demonstrate promising results in enhancing the detection capabilities of EEG-based seizure detection systems.

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Avaliação Empírica de Recomendações da ITU-R para Propagação nas Faixas de TV e FM

Jessica G Carrico, Gabriel Mariano G Santos, Diego B. Tobias, Richard Demo Souza, Stevan Grubisic

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036847

Keywords: Propagação UIT Espectro

Abstract

Este estudo abrange a análise de três modelos de predição aplicáveis para a faixa de sinais de TV e FM, descritos nas recomendações da União Internacional de Telecomunicações (UIT), os quais foram comparados com medições dos níveis de sinais de radiofrequência provenientes de uma emissora de TV localizada na cidade de Criciúma/SC. Os resultados discutem a aplicabilidade dos modelos em diferentes situações.

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Método dos Elementos Finitos para Estudo de Propagação com Polarização Horizontal e Vertical em Floresta com Extensão Semi-Infinita

Alexandre Oliveira, Karlo Queiroz Costa

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036849

Keywords: radiação de corrente magnética difração em meio à floresta meio não homogêneo Método dos Elementos Finitos

Abstract

Este artigo mostra uma análise da propagação de ondas eletromagnéticas com polarização vertical (fonte corrente magnética) e horizontal (fonte corrente elétrica) sobre regiões formadas por quatro meios no plano xy. Assim, foi utilizado o Método Numérico dos Elementos Finitos para resolver o sistema físico. Os resultados consistem de quatro simulações, variando o tipo de fonte e sua altura, uma abaixo da altura da floresta e outra acima, sendo a floresta um obstáculo para mostrar os efeitos de difração, refração, reflexão e absorção.

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Classificação de sinais de ECG sintéticos

Eduardo P. L. Jaqueira, Renato Candido, Magno T. M. Silva

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036852

Keywords: Aprendizado de máquina rede adversária gerativa autocodificador variacional eletrocardiograma

Abstract

Neste artigo, sinais de eletrocardiograma sintéticos foram gerados utilizando dois modelos gerativos: um baseado na rede adversária gerativa e outro no autocodificador variacional. Os sinais sintéticos foram classificados por uma rede perceptron multicamada treinada com sinais reais. A taxa de acerto de classificação dos sinais sintéticos foi superior a 80%, o que indica que esses sinais podem ser usados para melhorar as métricas de classificação de arritmias cardíacas.

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Proteção de Serviços URLLC para Indústria 4.0 Utilizando Aprendizagem por Reforço Multi-Agente

Cleverson Veloso Nahum, Weskley Maurício, Maykon R. Pereira da Silva, Francisco Raimundo Albuquerque Parente, Aldebaro Klautau

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036863

Keywords: Indústria 4.0 Aprendizado por reforço Escalonamento recursos de rádio Network slice

Abstract

As redes 5G/B5G são tecnologias habilitadoras de cenários da Indústria 4.0 tendo que lidar com toda a diversidade de aplicações e requisitos para garantir o funcionamento correto dos casos de usos industriais. Com esse intuito, os escalonadores de recursos de rádio precisam atender os requisitos definidos e proteger os slices prioritários quando os recursos disponíveis não são suficientes. Neste trabalho, nós propomos um escalonador de recursos de rádio baseado em aprendizado por reforço multi-agente para desempenhar as funções de escalonador inter-slice e intra-slice visando atender aos slices de eMBB, mMTC e URLLC (slice prioritário). Os resultados obtidos demonstram que o escalonador proposto obteve melhor desempenho na redução de violações e proteção do slice prioritário em relação ao baseline.

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An energy efficiency analysis of user-centric cell-free networks

Antonio B. V. Viana Filho, Igor Braga Palhano, Charles Casimiro Cavalcante, Igor M. Guerreiro

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036865

Keywords: User-centric cell-free energy efficiency 6G

Abstract

This paper analyzes the energy efficiency of a user-centric cell-free network with a single user in uplink. The power consumption model considers the power consumed at the access points, at the user, and through the fronthaul links. Both capacity and energy efficiency are evaluated for different cluster sizes, and a classical cellular setup is adopted as benchmark. Numerical results show that the cell-free setup with all access points is less energy efficiency than the cellular setup, but delivers larger capacity. Besides, by limiting the cluster size, the cell-free energy efficiency is significantly improved at the cost of some affordable decrease in capacity.

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Seleção de Features por Sub-Banda Aplicada a Interface Cérebro-Máquina Baseada em Imagética Motora

Guilherme da Costa Dourado, Cleison Silva, Vitor M Vilas-Boas, Raphael Barros Teixeira, Vitor S. Jorge

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036868

Keywords: ICM-IM Filtros Espaciais Seleção de Features Acurácia

Abstract

Este artigo apresenta uma abordagem de pré-processamento dos sinais em Interfaces Cérebro-Máquina baseadas em imagética motora (ICM-IM). A proposta aumenta a redundância de filtros espaciais determinados via Common Spatial Pattern (CSP) e seleciona um subconjunto de features via algoritmos LASSO e SelectKBest. O dataset da IV Competição de ICM é utilizado para a avaliação. A ICM-IM é formada por uma filtragem por sub-banda, extração e seleção de features seguida de um classificador SVM. Os resultados de acurácia de classificação dos sinais comparados entre uma ICM-IM de referência e a abordagem proposta apontam para um ganho médio de 2%.

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Sistema de Análise de Variação de Fluxo Sanguíneo Por Meio de Ultrassonografia Arterial com Doppler

Kellen Santana Silva, Lisandro Lovisolo, Michel Pompeu Tcheou, Felipe da Rocha Henriques, Jorge Luiz de C. Henriques Junior

DOI: 10.14209/sbrt.2024.1571036875

Keywords: Hemodiálise Fluxo sanguíneo Ultrassom Doppler Short-Time Fourier Transform (STFT)

Abstract

Este trabalho visa a monitoração do fluxo sanguíneo durante sessões de hemodiálise. A motivação é fornecer informações suplementares sobre o fluxo sanguíneo nos pacientes durante a hemodiálise com o objetivo potencial de sinalizar e, consequentemente, prevenir intercorrências após a sessão de hemodiálise. Utilizando ultrassom com Doppler, o comportamento do fluxo sanguíneo em uma artéria carótida comum foi avaliado. O efeito Doppler é empregado para estimar a velocidade do sangue através da carótida, a partir da Short-Time Fourier Transform (STFT). O fluxo de sangue é, por sua vez, obtido a partir da velocidade. Primeiramente, a proposta é avaliada sinteticamente aplicando a Lei de Poiseuille para o fluxo e a aproximação do fluxo durante um batimento pela função de Bateman. Subsequentemente, parte-se para a estimação do fluxo a partir de medições reais. A consistência dos resultados é analisada considerando-se as expectativas delineadas na literatura e indica a viabilidade da proposta apresentada para a análise da variação do fluxo sanguíneo durante tratamentos hemodialíticos.

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