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Previous issue date: 2015-06-19 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Cient?fico e Tecnol?gico - CNPq / A conforma??o de feixe, tamb?m conhecida como beamforming, ? uma t?cnica
bastante utilizada em diversas ?reas. Com o aux?lio de um arranjo de antenas, a
conforma??o de feixe tem como objetivo minimizar sinais interferentes de dire??es
desconhecidas e capturar um sinal desejado de uma dire??o espec?fica. Nesta tese s?o
propostas t?cnicas de conforma??o de feixe utilizando Aprendizagem por Refor?o (AR)
atrav?s do algoritmo Q-Learning, em arranjo de antenas. Uma das propostas ? utilizar
AR para encontrar a pol?tica ?tima de sele??o entre a conforma??o de feixe (CF) e o
controle de pot?ncia (CP) a fim de aproveitar melhor as caracter?sticas individuais de
cada uma delas para um determinado valor de Rela??o Sinal-Ru?do Interferente (SINR).
Outra proposta ? utilizar AR na determina??o da pol?tica ?tima para comuta??o dos
algoritmos de conforma??o cega de feixes, Algoritmo do M?dulo Constante (CMA) e o
algoritmo de Decis?o Direta (DD) em ambientes com multipercurso. Atrav?s de
simula??es destas propostas foi poss?vel concluir que a AR pode ser eficaz para
implementar uma pol?tica de comuta??o entre diferentes t?cnicas buscando aproveitar
caracter?sticas positivas de cada uma delas. / Beamforming is a technique widely used in various fields. With the aid of an
antenna array, the beamforming aims to minimize the contribution of unknown
interferents directions, while capturing the desired signal in a given direction. In this
thesis are proposed beamforming techniques using Reinforcement Learning (RL)
through the Q-Learning algorithm in antennas array. One proposal is to use RL to find
the optimal policy selection between the beamforming (BF) and power control (PC) in
order to better leverage the individual characteristics of each of them for a certain
amount of Signal to Interference plus noise Ration (SINR). Another proposal is to use
RL to determine the optimal policy between blind beamforming algorithm of CMA
(Constant Modulus Algorithm) and DD (Decision Direct) in multipath environments.
Results from simulations showed that the RL technique could be effective in achieving
na optimal of switching between different techniques.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufrn.br:123456789/20226 |
| Date | 19 June 2015 |
| Creators | Almeida, Nathalee Cavalcante de |
| Contributors | 10749896434, http://lattes.cnpq.br/1987295209521433, Silva, Jos? Patroc?nio da, 67160042468, http://lattes.cnpq.br/5753289728835624, Melo, Jorge Dantas de, 09463097449, http://lattes.cnpq.br/7325007451912598, Cardoso, Fabbryccio Akkazzha Chaves Machado, 61991317115, http://lattes.cnpq.br/7415386096240061, Lima J?nior, Francisco Chagas de, 75046105420, http://lattes.cnpq.br/9342041276186254, Fernandes, Marcelo Augusto Costa, D?ria Neto, Adri?o Duarte |
| Publisher | Universidade Federal do Rio Grande do Norte, PROGRAMA DE P?S-GRADUA??O EM ENGENHARIA EL?TRICA E DE COMPUTA??O, UFRN, Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFRN, instname:Universidade Federal do Rio Grande do Norte, instacron:UFRN |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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