REDES NEURAIS APLICADAS À MODELAGEM DE CANAIS DE COMUNICAÇÃO UTILIZANDO VANTS E DISPOSITIVOS IOT
RNA, SNR, LoRa, Radiopropagação, Canal de Comunicação, densamente arborizado.
Com a ocorrência do leilão da quinta geração (5G), realizado pela Agência Nacional de Telecomunicações (ANATEL), as operadoras começaram a implatação da tecnologia em solo brasileiro e espera-se que os dispositivos inteligentes se tornem mais conectados promovendo o avanço e aprimoramento da internet of things (IoT). Contundo, a tecnologia Narrowband-IoT (NB-IoT), utilizada pelo 5G para aplicações IoT ainda não é suficente para atender todos os requisitos dos usuários, tendo isso em vista, a tecnologia LoRa surge como auxiliar para atender os requisitos dos usuários. Adicionalmente, cresce a necessidade para combater as mudanças climáticas geradas pelo aquecimento global, isto provoca um aumento no número de áreas arborizados ao redor do mundo. Diante deste cenário, este trabalho tem como objetivo analisar o comportamento do sinal LoRa em um ambiente suburbano e densamente arborizado. Para isto, são realizadas campanhas de medições na Universidade Federal do Pará (UFPA) e a partir dos dados coletado é proposto um modelo de rede neural capaz de reproduzir esse comportamento. O modelo proposto é comparado à modelos de linha de base e demonstra ser superior nos cenários de downlink e uplink com erro RMSE mínimo de 1,6623 dB para o primeiro e 1,3891 dB para o segundo.