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https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26151| ORCID: |  http://orcid.org/0000-0003-2596-2225 |
| Tipo do documento: | Trabalho de Conclusão de Curso |
| Tipo de acesso: | Acesso Aberto |
| Título: | Estudo do comportamento de canal em redes 5G: uma análise preditiva |
| Autor(es): | Araújo, Patrick Luiz de |
| Primeiro orientador: | Silva, Éderson Rosa da |
| Primeiro membro da banca: | Carrijo, Gilberto Arantes |
| Segundo membro da banca: | Guardieiro, Paulo Roberto |
| Resumo: | Um parâmetro que passa a ser particularmente importante no dimensionamento das redes 5G é o estado do canal de comunicação, principalmente ao considerar as novas frequências usadas, o número crescente de dispositivos conectados e a necessidade de alocar recursos de forma eficiente. Para dimensionar os efeitos do canal, a Base Station (BS) recebe do User Equipment (UE) uma medição da qualidade do canal, chamada Channel Quality Information/Indicator (CQI), a partir da qual faz o escalonamento dos recursos para melhor atender os usuários. O estudo aqui desenvolvido visa gerar uma base de dados confiável de um fluxo de CQI ao longo de uma transmissão em uma rede móvel Long Term Evolution Advanced (LTE-A) com alguns parâmetros da Release 15 das Technical Specification (TS) do 3rd Generation Partnership Project (3GPP) para o 5G usando o Matlab. Após isso, propõe-se a aplicação de uma rede neural temporal para prever o CQI ao longo de uma transmissão. Por fim, avalia-se a confiabilidade da rede, comparando os valores preditos pelo sistema e os reais. |
| Abstract: | A paramether that begins to be particularly important on the dimensionament of the 5G networks is the communication channel state, mainly considering the new frequencies used, the growing number of connected devices and the necessity of allocate resources efficiently. To dimension the channel effects, the Base Station (BS) receives from the User Equipment (UE) a measurement of the channel quality, called Channel Quality Information/Indicator (CQI), from wich makes the scheduling of the resources to better attend the users. The study developed here wants to generate a reliable data base of a CQI flow along a transmission into a mobile network Long Term Evolution Advanced (LTEA) with some parameters of the Release 15 of the Technical Specification (TS) from 3rd Generation Partnership Project (3GPP) of 5G using Matlab. After this, it is purposed the aplication of a temporal neural network to predict the CQI along a transmission. Lastly, evaluates the reability of the network, comparing the predicted values by the system and the real ones. |
| Palavras-chave: | 5G 3GPP CQI Machine Learning Redes móveis |
| Área(s) do CNPq: | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::SISTEMAS DE TELECOMUNICACOES |
| Idioma: | por |
| País: | Brasil |
| Editora: | Universidade Federal de Uberlândia |
| Referência: | DE ARAÚJO, Patrick Luiz. Estudo do comportamento de canal em redes 5G: uma análise preditiva. 2019. 70 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações) – Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2018. |
| URI: | https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/26151 |
| Data de defesa: | 3-Jul-2019 |
| Aparece nas coleções: | TCC - Engenharia Eletrônica e de Telecomunicações (Uberlândia) |
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| Arquivo | Descrição | Tamanho | Formato | |
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