Submitted by Automação e Estatística (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-04-11T20:06:38Z No. of bitstreams: 1 BrunoJacomeCavalcanti_TESE.pdf: 5397909 bytes, checksum: 5a245eec570a69adf8ca5d791aaddf70 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-04-16T20:46:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 BrunoJacomeCavalcanti_TESE.pdf: 5397909 bytes, checksum: 5a245eec570a69adf8ca5d791aaddf70 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-16T20:46:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunoJacomeCavalcanti_TESE.pdf: 5397909 bytes, checksum: 5a245eec570a69adf8ca5d791aaddf70 (MD5) Previous issue date: 2017-10-20 / A perfeita funcionalidade dos sistemas de comunicações de 3ª. e 4ª. gerações requerem, entre outras coisas, do conhecimento dos valores numéricos da predição das perdas de propagação dos sinais propagantes nos ambientes urbano, suburbano e rural. Portanto, o estudo das condições de propagação em um ambiente qualquer sempre será uma preocupação dos engenheiros projetistas. A análise e desenvolvimento de modelos robustos de predição de perdas de propagação em redes de comunicações Long Term Evolution (LTE) e Long Term Evolution Advanced (LTE-A) usando técnicas de Inteligência Artificial são realizadas neste trabalho. Os procedimentos metodológicos empregados foram aplicados no melhoramento da predição dos modelos de perda de propagação empíricos SUI, ECC-33, Ericsson 9999, TR 36.942 e o modelo do Espaço Livre, aplicados em redes LTE e LTE-A nas frequências de 800 MHz, 1800 MHz e 2600 MHz, para ambientes suburbanos em cidades de porte médio do nordeste do Brasil. Assim, nesta tese propõem-se dois modelos de Redes Neurais Artificiais (RNA): (i) o modelo de rede neural com entradas baseadas em erro (RNBE), utilizando como principal alimentador da rede o erro entre dados medidos e simulados, e, (ii) o modelo de rede neural com entradas baseadas no terreno (RNBT). O desempenho desses modelos foram comparados com os modelos de propagação considerados no trabalho e também as versões otimizadas utilizando Algoritmos Genéticos (AG) e o Método dos Mínimos Quadrados (LMS). Também foram realizadas comparações com valores medidos, obtidos a partir de uma campanha de medição realizada na cidade de Natal, Estado do Rio Grande do Norte. Os resultados finais obtidos através de simulações e medições apresentaram boas concordâncias métricas, com destaque para a performance do modelo RNBE. A principal contribuição dessa tese é que, ao utilizar essas técnicas que fazem uso de maneira mais eficiente dos modelos de propagação empíricos, pode-se estimar sinais propagantes realistas, evitando erros no planejamento e implementações de redes sem fio LTE e LTE-A em áreas suburbanas. / The perfect functionality of the 3rd and 4th generation of wireless systems requires, among other parameters, knowledge of the numerical values of the prediction of loss of propagation of propagation signals in urban, suburban and rural environments. Therefore, the study of propagation conditions in any environment will always be a concern of design engineers. The analysis and development of robust propagation loss prediction models in Long Term Evolution (LTE) and Long Term Evolution Advanced (LTE-A) communications networks using Artificial Intelligence techniques is performed in this work. The methodologies used were applied to improve the prediction of loss of empirical propagation SUI, ECC-33, Ericsson 9999, TR 36.942 models and the Free Space model applied in LTE and LTE-A networks in the frequencies of 800 MHz, 1800 MHz and 2600 MHz, for suburban environments in mid-sized cities in northeastern Brazil. Thus, in these thesis two models of Artificial Neural Networks (RNA) are proposed: (i) the neural network model with inputs based on error (RNBE) using as main feeder of the network the error between measured and simulated data, and (ii) the neural network model with land-based inputs (RNBT). The performance of these models was compared with the models of propagation considered in the work and also the versions optimized using Genetic Algorithms (AG) and the Least Square Method (LMS). Comparisons were also made with measured values, obtained from a measurement campaign carried out in the city of Natal, state of Rio Grande do Norte. The final results obtained through simulations and measurements presented good metric concordances, with emphasis on the performance of the RNBE model. Thus, the main contribution of this thesis is that, by using these techniques that make more efficient use of empirical propagation models, we can estimate realistic propagation signals, avoiding errors in the planning and implementations of LTE and LTE- A wireless networks in suburban areas.