Beam-selection otimizado por aprendizado de máquina : uma abordagem multimodal

FERREIRA, Jamelly Freitas

Dissertação

Beam-selection otimizado por aprendizado de máquina : uma abordagem multimodal

This dissertation aims to investigate the use of machine learning models using multimodal data as input to optimize the Beam-Selection process in millimeter-wave based networks. The use of Deep Learning has intensified in different areas, and it is possible to obtaing performance equal or superior t...

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Autor principal:	FERREIRA, Jamelly Freitas
Grau:	Dissertação
Idioma:	por
Publicado em:	Universidade Federal do Pará 2025
Assuntos:	Aprendizado de máquina Aprendizagem profunda Redes neurais Seleção de feixe Machine learning Deep learning Neural network Beam-selection CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES TELECOMUNICAÇÕES
Acesso em linha:	https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16706

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spelling	ir-2011-167062025-03-25T19:18:27Z Beam-selection otimizado por aprendizado de máquina : uma abordagem multimodal FERREIRA, Jamelly Freitas KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha http://lattes.cnpq.br/1596629769697284 GOMES, Diego de Azevedo http://lattes.cnpq.br/5116561408505726 Aprendizado de máquina Aprendizagem profunda Redes neurais Seleção de feixe Machine learning Deep learning Neural network Beam-selection CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES TELECOMUNICAÇÕES This dissertation aims to investigate the use of machine learning models using multimodal data as input to optimize the Beam-Selection process in millimeter-wave based networks. The use of Deep Learning has intensified in different areas, and it is possible to obtaing performance equal or superior to human performance, so its use is also promising in wireless communication scenarios. This work used data from different sources, which proved to be convenient since it is possible to adjust the model according to the quality/availability of this data. After executing the experiments and obtaining the results, it was observed that it is possible to obtain significant performance in different metrics even with simpler data such as image and coordinate. Esta dissertação tem como objetivo investigar a utilização de modelos de aprendizado de máquina usando dados multimodais como entrada para otimizar o processo de “Beam-Selection”em redes baseadas em ondas milimétricas. O uso de Deep Learning tem se intensificado em diferentes áreas, sendo possível obter performance igual ou superior à humana, desta forma seu uso mostra-se promissor também em cenários de comunicação sem fio. Neste trabalho foram usados dados de diferentes naturezas o que se mostrou conveniente ao passo que é possível ajustar o modelo de acordo com a qualidade/disponibilidade destes dados. Após execução dos experimentos, e obtencão dos resultados, foi observado que é possível obter significativa performance em diferentes métricas, mesmo com dados mais simples como Imagem e Coordenada. 2025-01-09T15:24:16Z 2025-01-09T15:24:16Z 2023-12-30 Dissertação FERREIRA, Jamelly Freitas. Beam-selection otimizado por aprendizado de máquina : uma abordagem multimodal. Orientador: Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Júnior.; Coorientador: Diego de Azevedo Gomes. 2023. 50 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2023. Disponível em:https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16706 . Acesso em:. https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16706 por Acesso Aberto Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ application/pdf Universidade Federal do Pará Brasil Instituto de Tecnologia UFPA Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica Disponível via internert através do correio eletrônico: bibliotecaitec@ufpa.br
institution	Repositório Institucional - Universidade Federal do Pará
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