Redes neurais artificiais para predição de sinal de comunicação sem fio na cidade de Cara´ubas-RN

Abstract

Diante dos problemas que os usuários enfrentam relacionados a comunicação sem fio móvel um deles é a perda de potência de sinal. Utilizando-se dos conhecimentos da rede neural artificial (RNA), este trabalho realizou um levantamento de dados relativos a predição de sinal 4G no município de caraúbas situado no Rio Grande do Norte. Considerou-se um raio de sensoriamento de 4 Km no entorno de uma estação rádio base (ERB) no centro da cidade. Foram consideradas variações a cada 45° de ângulo em relação a ERB e testes a cada 500 metros, nos testes avaliou-se a potência de sinal recebida, a latência e as velocidades de upload, e download. A extração dos dados foi obtida pelos aplicativos, Info sinal de rede e Open Signal. O modelo de treinamento da rede foi o de retropropagação Levenberg-Marquardt Backpropagation, 90% dos dados para treino a rede 5% para validação e 5% para teste. O algoritmo foi desenvolvido no MatLab e comparado com os modelos de propagação no espaço livre e o modelo Hata. Nos resultados são apresentados gráficos que expressam o sinal da potência recebida nos quadrantes analisados, e os demais critérios estabelecidos. Por fim é discutido as localidades do munícipio que possuem maior e menor perda de sinal, relacionando possíveis agentes causadores, analisando melhorias e trabalhos futuros.