Banca de DEFESA: LUCCAS RAFAEL MARTINS PINTO

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: LUCCAS RAFAEL MARTINS PINTO
DATA: 25/10/2018
HORA: 09:00
LOCAL: Sala de Videoconferência - DCC
TÍTULO:

ARQUITETURA PARA REDE DE RÁDIOS COGNITIVOS EMPREGANDO APRENDIZADO DE MÁQUINA PARA DECISÃO DE ESPECTRO COM SUPORTE A COMUNICAÇÃO MULTI-HOP

PALAVRAS-CHAVES:

Rádio Cognitivo. Aprendizado de Máquina. Hidden Markov Model. Random
Forest

PÁGINAS: 88
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

Os avanços tecnológicos nos últimos anos reduziram os custos de fabricação de dispositivos
sem fio, aumentando o número desses dispositivos e a quantidade de aplicações que
utilizam esses dispositivos. A maioria dessas aplicações é suportada por frequências ISM (Industrial,
Scientific, and Medical), que devido à sua ampla utilização em vários tipos de dispositivos
sofreram tamanha interferência que se tornou prejudicial para o bom funcionamento
dessas aplicações.
A Anatel (Agência Nacional de Telecomunicações), situada no Brasil, determina que
as faixas ISM devem empregar frequências de 900MHz; 2.4GHz; 5.8GHz, sendo necessário
ressaltar que a frequência de 2.4GHz é amplamente utilizada por redes Wi-fi, assim como o
Bluetooth, e tantos outros. Semelhantemente, a 5.8GHz é muito utilizada em redes domésticas,
visto que a nova tecnologia do Wi-Fi abrange essa faixa.
Para resolver este problema, o paradigma de Rádios Cognitivos foi proposto para garantir
a qualidade da comunicação. Diversos frameworks foram propostos para o desenvolvimento
de uma Rede de Rádios Cognitivos (RRC), mas nenhum deles foi efetivamente implementado
em hardware.
Rádios Cognitivos são capazes de realizar transmissões em faixas de espectros licenciadas,
evitando interferência na transmissão dos Usuários Primários, assim como em faixas não
licenciadas, que não estejam em grande utilização. Os Rádios Cognitivos têm o potencial de
prover alta largura de banda devido às suas características de sensoriamento e análise do espectro.
É importante ressaltar que Redes de Rádios Cognitivos são capazes de realizar, de maneira
autônoma, a reconfiguração da rede por meio de adaptação e aprendizado, no local em que a
mesma se encontra inserida.
Este trabalho apresenta uma ampliação de um framework para o desenvolvimento de
Redes de Rádios Cognitivos em hardware real. O desenvolvimento dos conceitos de Rádio
Cognitivo nos estágios de sensoriamento, decisão, compartilhamento e mobilidade do espectro
auxiliaram na implementação de novos blocos. A arquitetura do framework, contou com a
adição de dois novos modelos de decisão do espectro baseados em aprendizado de máquina, o
HMM e o RnF. Além de dois algoritmos para a camada de rede, AODV e OSLR. Os resultados
demonstraram a viabilidade da arquitetura e que os métodos de decisão baseados em algoritmos
de aprendizado de máquina podem encontrar o melhor canal de comunicação. O método de
decisão do espectro baseado no HMM obteve melhor resultado em relação aos outros métodos
avaliados.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1254668 - LUIZ HENRIQUE ANDRADE CORREIA
Interno - 1515707 - AHMED ALI ABDALLA ESMIN
Interno - 2086638 - DEMOSTENES ZEGARRA RODRIGUEZ
Externo à Instituição - DANIEL FERNANDES MACEDO - UFMG
Externo à Instituição - RICARDO AUGUSTO RABELO OLIVEIRA - UFOP