Censado de espectro utilizando inteligencia artificial para redes móviles LTE y 5G.

El proyecto se originó debido a la necesidad de tener una herramienta que aporte al monitoreo y gestión del espectro radioeléctrico. Para el desarrollo de un sistema efectivo, se llevo a cabo un estudio mediante el estado del arte de técnicas de censado de espectro utilizando inteligencia artificial. El enfoque metodológico fue eminentemente aplicativo, combinando el conocimiento teórico adquirido con la implementación práctica del sistema. Este proceso se dividió en secciones, abarcando desde la recepción de señales por frecuencias centrales, basándose en la información suministrada por la ARCOTEL sobre la asignación de espectro para redes móviles hasta la identificación de redes móviles mediante el empleo de redes neuronales convolucionales (CNN), con un enfoque específico de las tecnologías LTE y 5G. Los resultados obtenidos, analizados a través de gráficos generados mediante la ejecución de código en MATLAB, revelan la precisión del censado del espectro dependen de la potencia de las señales capturadas. Esta dependencia se vincula directamente con las limitaciones inherentes al hardware utilizado (USRP B210). Asimismo, se observa que la identificación se ve influida por la complejidad de las CNN empleadas, siendo las redes mas complejas las que logran una mayor precisión. Se constata que las CNN, si bien son una herramienta poderosa, no alcanzan una precisión del 100 %. Esto se evidencia en la confusión entre el ruido, las señales de 5G y de origen desconocido. Se destaca que las CNN entrenadas por el usuario demuestran una mayor precisión en comparación con aquellas pre-entrenadas, aunque el tiempo de entrenamiento requerido puede ser significativo, especialmente en función de la complejidad de la red y del conjunto de datos utilizados. En conclusión, la implementación del sistema de censado de espectro con inteligencia artificial representa un avance significativo, es necesario reconocer sus limitaciones y continuar investigando para mejorar la precisión y robustez.

• Hovedforfatter: Guamán Morocho, Blanca Elisa (author)
• Format: bachelorThesis
• Sprog: spa
• Udgivet: 2024
• Fag: CENSADO DE ESPECTRO; INTELIGENCIA ARTIFICIAL; LTE; 5G; RADIO COGNITIVA; DEEP LEARNIG
• Online adgang: https://dspace.espoch.edu.ec/handle/123456789/21773