Metodologia de predição de perda de propagação e qualidade de vídeo em redes sem fio indoor por meio de redes neurais artificiais
This dissertation presents a methodology that aims to assist the planning of indoor wireless network systems, which require prior knowledge of the environments in which they will be deployed. Thus, accurate signal analysis is necessary by means of a statistical empirical approach, which takes into a...
| Autor principal: | CRUZ, Hugo Alexandre Oliveira da |
|---|---|
| Grau: | Dissertação |
| Idioma: | por |
| Publicado em: |
Universidade Federal do Pará
2018
|
| Assuntos: | |
| Acesso em linha: |
http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10029 |
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ir-2011-10029 |
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ir-2011-100292025-02-24T14:27:57Z Metodologia de predição de perda de propagação e qualidade de vídeo em redes sem fio indoor por meio de redes neurais artificiais Prediction methodology of propagation loss and video quality in indoor wireless networks through artificial neural networks CRUZ, Hugo Alexandre Oliveira da CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos http://lattes.cnpq.br/2265948982068382 Vídeo Relação sinal -ruído de pico (PSNR) Redes sem fio Redes neurais artificiais Wireless networks Peak signal-to-noise ratio (PSNR) Artificial neural networks CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES::TEORIA ELETROMAGNETICA, MICROONDAS, PROPAGACAO DE ONDAS, ANTENAS REDES E SISTEMAS DISTRIBUÍDOS COMPUTAÇÃO APLICADA This dissertation presents a methodology that aims to assist the planning of indoor wireless network systems, which require prior knowledge of the environments in which they will be deployed. Thus, accurate signal analysis is necessary by means of a statistical empirical approach, which takes into account some factors that influence the propagation of the indoor signal: architecture of the buildings; arrangement of furniture inside the compartments; numbers of walls and floors of various materials, and the spread of radio waves. The methodology adopted is based on measurements with a cross-layer approach, which demonstrates the impact of the physical layer in relation to the application layer, in order to predict the behavior of the Quality of Experience (QoE) metric, called Peak signal- to-noise ratio (PSNR), in 4K video streams on 802.11ac wireless networks in the indoor environment. In order to do so, measurements were performed, which demonstrate how the signal / video degrades in the studied environment. It is possible to model this degradation by means of a computational intelligence technique, called Artificial Neural Networks (RNA), in which input parameters are inserted as, for example, the distance from the transmitter to the receiver and the number of walls crossed in order to predict loss of propagation and loss of PSNR. In order to evaluate the predictive capacity of the proposed methods, the values of the Root Mean Sqare (RMS) errors between the measured and predicted data were obtained by the prediction methods loss of propagation and loss of PSNR, with respective values of 2.17 dB and 2.81 dB. Esta dissertação apresenta uma metodologia que visa auxiliar o planejamento de sistemas de redes sem fio indoor, que requerem o conhecimento prévio dos ambientes nos quais serão implantados. Assim, é necessário precisão na análise do sinal por meio de uma abordagem empírica estatística, que leva em consideração alguns fatores que influenciam na propagação do sinal indoor: arquitetura dos prédios; disposição de móveis no interior dos compartimentos; números de paredes e pisos de diversos materiais, além do espalhamento das ondas de rádio. A metodologia adotada é baseada em medições com uma abordagem cross-layer, que demonstra o impacto da camada física em relação à camada de aplicação, com o objetivo de prever o comportamento da métrica de Qualidade de Experiência (QoE), chamada de Peak signal-to-noise ratio (PSNR), em transmissões de vídeo em 4k em redes sem fio 802.11ac, no ambiente indoor. Para tanto, foram realizadas medições, que demonstram como o sinal/vídeo se degrada no ambiente estudado, sendo possível modelar esta degradação por meio de uma técnica de inteligência computacional, chamada Redes Neurais Artificiais (RNA), na qual são inseridos parâmetros de entrada como, por exemplo, a distância do transmissor ao receptor e o número de paredes atravessadas a fim de predizer perda de propagação e perda de PSNR. Para avaliar a capacidade de predição dos métodos propostos, foram obtidos os valores dos erros Root Mean Sqare (RMS) entre os dados medidos e os preditos, pelo os métodos de predição perda de propagação e perda de PSNR, sendo os valores respectivos 2,17 dB e 2,81 dB. 2018-06-14T18:39:41Z 2018-06-14T18:39:41Z 2018-02-27 Dissertação CRUZ, Hugo Alexandre Oliveira da. Metodologia de predição de perda de propagação e qualidade de vídeo em redes sem fio indoor por meio de redes neurais artificiais. Orientador: Gervásio Protásio dos Santos Cavalcante. 2018. 96 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2018. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10029. Acesso em:. http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/10029 por Acesso Aberto application/pdf Universidade Federal do Pará Brasil Instituto de Tecnologia UFPA Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica 1 CD-ROM |
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Repositório Institucional - Universidade Federal do Pará |
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This dissertation presents a methodology that aims to assist the planning of indoor wireless network systems, which require prior knowledge of the environments in which they will be deployed. Thus, accurate signal analysis is necessary by means of a statistical empirical approach, which takes into account some factors that influence the propagation of the indoor signal: architecture of the buildings; arrangement of furniture inside the compartments; numbers of walls and floors of various materials, and the spread of radio waves. The methodology adopted is based on measurements with a cross-layer approach, which demonstrates the impact of the physical layer in relation to the application layer, in order to predict the behavior of the Quality of Experience (QoE) metric, called Peak signal- to-noise ratio (PSNR), in 4K video streams on 802.11ac wireless networks in the indoor environment. In order to do so, measurements were performed, which demonstrate how the signal / video degrades in the studied environment. It is possible to model this degradation by means of a computational intelligence technique, called Artificial Neural Networks (RNA), in which input parameters are inserted as, for example, the distance from the transmitter to the receiver and the number of walls crossed in order to predict loss of propagation and loss of PSNR. In order to evaluate the predictive capacity of the proposed methods, the values of the Root Mean Sqare (RMS) errors between the measured and predicted data were obtained by the prediction methods loss of propagation and loss of PSNR, with respective values of 2.17 dB and 2.81 dB. |
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