Banca de QUALIFICAÇÃO: JESSIKA CRISTINA DA SILVA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : JESSIKA CRISTINA DA SILVA
DATA : 08/10/2020
HORA: 09:00
LOCAL: Via videoconferência - meet.google.com/qbi-vrwh-vhg
TÍTULO:

Mecanismo de Adaptação de Taxa para Redes LoRaWAN usando Aprendizagem de Máquina 

PALAVRAS-CHAVES:

LoRaWAN, ADR, Aprendizagem de Máquina, IoT

PÁGINAS: 50
RESUMO:

Este trabalho tem como objetivo investigar mecanismos de Adaptação da Taxa de Transmissão (ADR) em redes com dispositivos LoRaWAN como solução para cenários dinâmicos de IoT. A técnica ADR padrão, definida no protocolo de rede LoRaWAN, é uma técnica simples que permite o ajuste da taxa de transmissão por meio da leitura do valor de SNR (Relação Sinal-Ruído). Devido a multiplicidade e dinamicidade de cenários IoT, é necessária a investigação de técnicas de ADR que estabeleçam o compromisso entre cobertura e capacidade, principalmente quando o cenário é variante com o tempo (surgimento de demanda concentrada de tráfego, rede com sensores móveis, por exemplo).  Resultados preliminares usando o simulador ns-3 demonstram a necessidade de adaptar dinamicamente os parâmetros do ADR, pois cada cenário requer diferentes estratégias de ADR (ou diferente parametrização de estratégias pré-existentes).  Por fim, é apresentado o cronograma de execução para a conclusão do trabalho.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1412682 - VICENTE ANGELO DE SOUSA JUNIOR
Interno - 3921178 - VALDEMIR PRAXEDES DA SILVA NETO
Externo ao Programa - 345972 - FRED SIZENANDO ROSSITER PINHEIRO
Externo à Instituição - ÁLVARO AUGUSTO MACHADO DE MEDEIROS - UFJF