Otimização de modelo de predição de sinal celular utilizando Algoritmo Genético - Estudo da aplicação em rede LTE 4G (700MHz)
Simulação de cobertura, Modelo de propagação de sinal, Telecomunicações, Geoprocessamento, Inteligência Artificial
Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um novo modelo de predição de cobertura celular embasado em modelos teóricos (Espaço Livre) e empíricos (Okumuta-Hata), porém, com o diferencial de aplicar conceitos de propagação de sinal através da combinação do uso de diferentes mapas como relevo, visibilidade da torre, densidade populacional e medições de intensidade de sinal coletado em campo para calibração.
Foi desenvolvido um algoritmo genético com o objetivo de realizar uma otimização do modelo, de modo a sugerir valores ótimos para os fatores que multiplicam os parâmetros do modelo sugerido.
O ambiente de teste e visualização dos mapas gerados foi o QGIS, ferramenta \textit{open source} de geoprocessamento de dados, e após validação dos estudos foi desenvolvido utilizando terminal \textit{Python} embarcado no próprio QGIS, para replicação da fórmula do novo modelo proposto. O cenário de estudo para o trabalho, foi a aplicação do modelo para simular a cobertura de uma rede 4G (LTE) na frequência de 700 MHz de propagação de sinal na cidade de São João del Rei-MG.
O objetivo do trabalho é apresentar resultados que sugerem um ganho na precisão do sinal predito, quando comparado com os modelos já conhecidos e consequentemente representem uma redução na margem de erro quando comparado com o sinal medido em campo. Este novo modelo poderá ser utilizado para representar a estimativa de cobertura de uma rede celular móvel, além de auxiliar em projetos e planejamento de redes no setor de telecomunicações, como 5G (NR), 4G (LTE), NB-IoT, LoRa e etc.