Modelización de pérdidas del canal del sistema de comunicaciones WiFi con métodos tradicionales y Machine Learning

Hoy en día la sociedad depende enormemente de la conectividad a Internet, especialmente en casa, en colegios y en las empresas, en definitiva, el WiFi la tecnología más utilizada. El análisis está enfocado en estimar el esfuerzo de la señal en un sistema de comunicación inalámbrica WiFi que utiliza un sistema híbrido de enfoques tradicionales y aprendizaje automático. El objetivo es prever las pérdidas de señal en la transmisión a través del canal de comunicaciones en función de distancia y niveles de potencia para comprender su correlación y estimar estas pérdidas. La metodología planteada se basa en reconocer las propiedades y variables del canal de comunicaciones, así como la reunión y análisis de dos bases de datos representativas del Indicador de Potencia de la Señal Recibida (RSSI, del inglés Received Signal Strength Indicator): una para entornos interiores y otra para exteriores. Además, se realiza un análisis final que utiliza una base de datos combinada. Aquí se consideran dos enfoques, los métodos tradicionales que incluyen ajustes de curvas y modelos de pérdidas de canal clásicos y los modelos basados en Machine Learning Para cada enfoque, se dispone de un conjunto de 3000 muestras tanto para interiores como para exteriores, con una base conjunta de 6000 muestras, la misma evalua el rendimiento de los modelos diseñados a través de la Raíz del Error Cuadrático Medio (RMSE, del inglés Root Mean Square Error). Al final del estudio se realiza una comparativa final entre todos los modelos puestos a propuestos usando las mismas métricas de desempeño.

• Autor principal: Cayo Reinoso, Brayan Sebastian (author)
• Formato: bachelorThesis
• Publicado: 2025
• Materias: WIFI; PÉRDIDAS; MACHINE LEARNING; COMUNICACIÓN
• Acceso en línea: https://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/50433