Uma avaliação do uso de máquinas de vetores de suporte na predição de sinais de rádio frequência em redes celulares

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2014
Autor(a) principal: Timoteo, Robson Dias Alves
Orientador(a): Cunha, Daniel Carvalho da
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal de Pernambuco
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/13866
Resumo: Nos últimos anos, o tráfego de dados nas redes celulares tem crescido exponencialmente devido ao aumento do número de dispositivos móveis. Neste cenário, os modelos de predição de sinais de rádio frequência podem ser utilizados na otimização da rede e na criação de novos serviços. Os modelos de predição mais utilizados são os modelos do tipo empírico, tais como o Okumura-Hata, Ericsson 9999, COST-231 e ECC-33. No entanto, esses modelos não apresentam bons resultados quando aplicados a ambientes urbanos. Neste trabalho, é proposto um método de predição de sinais de rádio frequência utilizando máquinas de vetores de suporte. Na implementação da máquina de vetor de suporte, os kernels Laplaciano, Gaussiano e Polinomial foram testados. Todas as implementações tiveram desempenho superior aos modelos empíricos tradicionais. Por último, a melhor configuração, obtida com o kernel Laplaciano, foi selecionada e aplicada no contexto de geolocalização de terminais móveis em redes celulares. Os resultados obtidos indicaram um erro médio de localização em torno de uma ordem de grandeza menor do que o erro obtido por meio de técnicas de trilateração de potência.