[pt] A perda de percurso (PL) é um parâmetro essencial em modelos de propagação e crucial na determinação da área de cobertura de sistemas móveis. Os
métodos de aprendizado de máquina (ML) tornaram-se ferramentas promissoras para a previsão de propagação de rádio. No entanto, ainda existem alguns
desafios para sua implantação completa, relacionados à seleção das entradas
mais significativas do modelo, à compreensão de suas contribuições para as
previsões do modelo e à avaliação adicional da capacidade de generalização
para amostras desconhecidas. Esta tese tem como objetivo projetar modelos
de PL baseados em ML otimizados para diferentes aplicações das tecnologias
5G e além. Essas aplicações abrangem links de ondas milimétricas (mmWave)
para ambientes indoor e outdoor na faixa de frequência de 26,5 a 40 GHz,
cobertura de macrocélulas no espectro sub-6 GHz e comunicações veiculares
usando campanhas de medições desenvolvidas em CETUC, Rio de Janeiro,
Brazil. Vários algoritmos de ML são explorados, como redes neurais artificiais
(ANN), regressão de vetor de suporte (SVR), floresta aleatória (RF) e aumento
de árvore de gradiente (GTB). Além disso, estendemos dois modelos empíricos
para mmWave com previsão de PL melhorada. Propomos uma metodologia
para seleção robusta de modelos de ML e uma metodologia para selecionar os
preditores mais adequados para as máquinas consideradas com base na melhoria de desempenho e na interpretabilidade do modelo. Além disso, para o canal
veículo-veículo (V2V), uma técnica de rede neural convolucional (CNN) também é proposta usando uma abordagem de aprendizado por transferência para
lidar com conjuntos de dados pequenos. Os testes de generalização propostos
mostram a capacidade dos modelos de ML de aprender o padrão entre as entradas do modelo e a PL, mesmo em ambientes e cenários mais desafiadores
de amostras desconhecidas. / [en] Path loss (PL) is an essential parameter in propagation models and critical in determining mobile systems’ coverage area. Machine learning (ML)
methods have become promising tools for radio propagation prediction. However, there are still some challenges for its full deployment, concerning to selection of the most significant model s inputs, understanding their contributions
to the model s predictions, and a further evaluation of the generalization capacity for unknown samples. This thesis aims to design optimized ML-based PL
models for different applications for the 5G and beyond technologies. These applications encompass millimeter wave (mmWave) links for indoor and outdoor
environments in the frequency band from 26.5 to 40 GHz, macrocell coverage in
the sub-6 GHz spectrum, and vehicular communications using measurements
campaign carried out by the Laboratory of Radio-propagation, CETUC, in Rio
de Janeiro, Brazil. Several ML algorithms are exploited, such as artificial neural network (ANN), support vector regression (SVR), random forest (RF), and
gradient tree boosting (GTB). Furthermore, we have extended two empirical
models for mmWave with improved PL prediction. We proposes a methodology
for robust ML model selection and a methodology to select the most suitable
predictors for the machines considered based on performance improvement and
the model’s interpretability. In adittion, for the vehicle-to-vehicle (V2V) channel, a convolutional neural network (CNN) technique is also proposed using a
transfer learning approach to deal with small datasets. The generalization tests
proposed shows the ability of the ML models to learn the pattern between the
model’s inputs and PL, even in more challenging environments and scenarios
of unknown samples.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:64758 |
| Date | 09 November 2023 |
| Creators | YOIZ ELEDUVITH NUNEZ RUIZ |
| Contributors | LUIZ ALENCAR REIS DA SILVA MELLO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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