DETECÇÃO AUTOMÁTICA DE MUDANÇA DE AZIMUTE EM ANTENAS PARA REDES 5G-IoT UTILIZANDO DEEP LEARNING
Internet das Coisas, Aprendizagem Profunda, Rede Neural Convolucional,Antena, Projeto de RF, 5G, C-RAN.
Este trabalho aborda técnicas aplicadas de inteligência artificial solucionando um problema de telecomunicações. As antenas 5G-IoT operam em altas frequências. Portanto, a área de cobertura de cada antena será menor. O direcionamento correto da antena garante uma cobertura de rede adequada, mas os azimutes das antenas passam por muitas mudanças involuntárias. A única maneira de auditar os azimutes em uma rede móvel é através de processos de medições manuais realizados em cada antena, uma tarefa demorada e pouco confiável. O objetivo desta pesquisa é apresentar uma solução digital para medição e detecção automática de mudança de azimute em antenas 5G-IoT. Utilizando técnicas de deep learning e internet das coisas, o trabalho proposto insere a visão computacional no conceito de antenas inteligentes. Resultados satisfatórios em testes simulados são apresentados e comprovam que o modelo apresentado funciona como uma solução eficiente para auditoria azimutal, colaborando com a qualidade da cobertura das redes móveis.