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Banca de DEFESA: MARCUS VINICIUS DE OLIVEIRA DIAS

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: MARCUS VINICIUS DE OLIVEIRA DIAS
DATA: 29/08/2019
HORA: 16:00
LOCAL: Auditório do Instituto te Tecnologia - ITEC
TÍTULO:

5G MIMO AND LIDAR DATA FOR MACHINE LEARNING: MMWAVE BEAM-SELECTION USING DEEP LEARNING


PALAVRAS-CHAVES:

5G, Ray tracing, MIMO, Beam selection, Aprendizado de maquina, Redes convolucionais, Redes neurais profundas


PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

Sistemas de comunicação modernos podem explorar o crescente número de dados de sensores usados atualmente em equipamentos avançados e reduzir o overhead associado à configuração de links. Além disso, a crescente complexidade das redes sugere que o aprendizado de máquina, como redes neurais profundas, pode ser utilizado efetivamente para melhorar as tecnologias 5G. A falta de grandes conjuntos de dados dificulta a investigação da aplicação de aprendizado profundo na comunicação sem fio. Este trabalho apresenta uma metodologia de simulação (RayMobTime) que combina uma simulação de tráfego de veículos (SUMO) com um simulador de ray tracing (Wireless InSite), para gerar canais que representem cenários 5G realísticos, bem como a criação de dados de sensores LIDAR (Blensor). O conjunto de dados criado é utilizado para investigar técnicas de beam selection de veículo para infra-estrutura usando ondas milimétricas em diferentes arquiteturas, como arquitetura distribuída (uso das informações de apenas um veículo selecionado e processamento de dados no veículo) e arquiteturas centralizadas (uso de todas as informações presentes fornecidas pelos sensores em um dado momento, processando na estação radio base).

Os resultados indicam que redes neurais profundas convolucionais podem ser utilizadas para beam selection sob uma estrutura de classificação de top-K. Além disso, os resultados apontam que uma arquitetura distribuída baseada em LIDAR fornece desempenho robusto independentemente da taxa de penetração de veículos, superando outras arquiteturas, bem como pode ser usada efetivamente para detecção de visada direta com precisão razoável.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1176325 - ALDEBARO BARRETO DA ROCHA KLAUTAU JUNIOR
Externo à Instituição - ANDRE MENDES CAVALCANTE
Interno - 1353026 - CARLOS RENATO LISBOA FRANCES
Externo à Instituição - DIEGO DE AZEVEDO GOMES
Notícia cadastrada em: 29/08/2019 09:07
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