Estudo de Modelos de Predição de Perdas de Propagação em Sistemas de Comunicações LTE e LTE-Advanced Usando Técnicas de Inteligência Artificial
Modelos de propagação, Redes neurais, Algoritmos genéticos, Long Term Evolution (LTE), Long Term Evolution Advanced (LTE-A), Campanha de medições.
Nesta tese é realizada uma análise criteriosa dos princiapais modelos de perda de propagação para redes de comunicação Long Term Evolution (LTE) e Long Term Evolution Advanced (LTE-A) usando técnicas de inteligência artificial, tais como redes neurais e algoritmos genéticos, em ambientes urbano, suburbano e rural de cidades de porte médio do nordeste do Brasil. Os procedimentos metodológicos realizados consistiram inicialmente de simulação dos modelos de Hata e Ericsson 9999, juntamente com as suas versões optimizadas. Em seguida, foram comparados com valores medidos, obtidos a partir de uma campanha de medição. Os resultados obtidos através de simulações, otimizações e medições, apresentaram boas concordâncias métricas. A principal contribuição dessa tese é que empregando esses modelos de propagação melhorados, pode-se estimar sinais propagantes mais próximos da realidade, evitando erros no planejamento e implementações de redes sem fio LTE e LTE-A.