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http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/41362| Título: | Estudo e simulação computacional de superfícies refletoras inteligentes em sistemas 5G e além |
| Título(s) alternativo(s): | Analysis and computer simulation of intelligent reflective surfaces on 5G and beyond systems |
| Autor(es): | Sega, Pedro Lucas Teixeira |
| Orientador(es): | Marinello Filho, José Carlos |
| Palavras-chave: | Telecomunicações Inteligência artificial Sistemas de comunicação sem fio Telecommunication Artificial intelligence Wireless communication systems |
| Data do documento: | 7-Dez-2022 |
| Editor: | Universidade Tecnológica Federal do Paraná |
| Câmpus: | Cornelio Procopio |
| Citação: | SEGA, Pedro Lucas Teixeira. Estudo e simulação computacional de superfícies refletoras inteligentes em sistemas 5G e além. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Elétrica) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2022. |
| Resumo: | Superfícies refletoras inteligentes consistem em tecnologias emergentes para redes de telecomunicações além do 5G, são constituídas de elementos refletores passivos, sendo cada um deles capaz de induzir, de forma independente, uma amplitude e mudança de fase do sinal incidente, permitindo reconfigurar de forma inteligente o ambiente de propagação. A reflexão inteligente apresenta como um dos pilares a determinação apropriada dos coeficientes de reflexão, que em implementações práticas assume valores discretos, para potencializar os indicadores de desempenho. Contudo, o processo para obtenção de valores otimizados resulta em um problema de alta complexidade contornado através da implantação de módulos de inteligência artificial, com abordagens que englobam o aprendizado por reforço e os algoritmos genéticos, que possibilitam obter soluções de alta qualidade para compor sistemas de comunicação sem fio de próximas gerações. |
| Abstract: | Intelligent reflective surfaces consist of emerging technologies for telecommunications networks beyond 5G. They are made of passive reflective elements, each of them are capable of inducting, independently, an amplitude and a phase change of the incident signal, allowing smart reconfiguration of the propagation environment. Intelligent reflection has one of its foundations being the appropriate determination of the reflection coefficients, which in practical implementations takes on discrete values, to potentialize performance indicators. However, the process to obtain optimized values results in high complexity issues bypassed by the implementation of artificial intelligence modules, with approaches that consist of reinforcement learning and genetic algorithms, which make it possible to obtain high quality solutions to set the ground for wireless communications systems of the next generations. |
| URI: | http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/41362 |
| Aparece nas coleções: | CP - Engenharia Elétrica |
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