Banca de QUALIFICAÇÃO: OTÁVIO NEVES LARA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: OTÁVIO NEVES LARA
DATA: 06/11/2019
HORA: 14:00
LOCAL: Sala de Seminários - DCC
TÍTULO:

A COGNITIVE RADIO ARCHITECTURE FOR ANALYSIS OF MACHINE LEARNING TECHNIQUES

PALAVRAS-CHAVES:

Rádios Cognitivos; Arquitetura; Aprendizado de Máquina.

PÁGINAS: 31
GRANDE ÁREA: Ciências Exatas e da Terra
ÁREA: Ciência da Computação
RESUMO:

O espectro de frequências eletromagnéticas tem sido subutilizado por dispositivos com conexão sem fio. Por essa razão, a Federal Communications Commission (FCC) homologou em 2002 que rádios não licenciados, também conhecidos como Secondary Users (SUs)  da frequência, acessassem frequências licenciadas dos Primary Users (PUs). Consequentemente, pesquisadores investiram seus esforços para diminuir a interferência de SUs em PUs utilizando algoritmos de Inteligência Artificial. Dessa maneira, tenta se prever a próxima faixa ocupada do espectro e fazer a troca por uma livre, técnica chamada de Rádio Cognitivo (CR). Nesta dissertação é proposta uma arquitetura de Rádios Cognitivo para uma troca fácil do módulo de decisão, juntamente com análises de métodos de decisão para serem utilizados nesta arquitetura. Assim sendo, técnicas de Inteligência Artificial (IA) foram analisadas procurando uma maior compatibilidade com o problema de decisão de espectro. Portanto, Aprendizado por Reforço, Never Ending Learning (NEL) e técnicas de Concept Drift foram consideradas pela sua facilidade de lidar com fluxo de dados não determinísticos.

MEMBROS DA BANCA:
Interno - AHMED ALI ABDALLA ESMIN (Membro)
Externo à Instituição - DANIEL FERNANDES MACEDO - UFMG (Membro)
Interno - DEMOSTENES ZEGARRA RODRIGUEZ (Suplente)
Externo ao Programa - ERICK GALANI MAZIERO - DCC (Membro)
Presidente - LUIZ HENRIQUE ANDRADE CORREIA (Membro)