Modelagem e predição de canal em 3,5 GHz com redes neurais: abordagens com simulações e medições em ambientes fechados

Este trabalho propõe uma análise de canal em pequena e larga escala para a frequência de 3,5 GHz em ambientes fechados, utilizando o software de simulação Wireless InSite (WI) e medições realizadas no térreo e no primeiro andar do prédio anexo aos Laboratórios de Engenharia Elétrica da Universidade Federal do Pará. Para análise entre os dados medidos com os simulados, foi utilizado o Root Mean Squared Error (RMSE), com resultados de 3,681 dB para o térreo e 6,059 dB para o primeiro andar, validando os parâmetros de pequena escala obtidos na simulação. Foram aplicados os modelos de perda de percurso Floating-Intercept e Close-In para os dados obtidos de medição e simulação. A partir desses resultados, foram determinadas métricas como o Power Delay Profile (perfil de potência e retardo), retardo médio, espalhamento de retardo e banda de coerência. Adicionalmente, foi proposto um modelo de rede neural para prever a potência recebida dos raios que chegam em cada ponto de recepção, demonstrando a eficácia da abordagem na análise de canais de comunicação. O estudo contribui para o avanço de pesquisas em radio propagação na frequência de 3,5 GHz, combinando simulação, medições e técnicas de inteligência artificial para uma análise robusta e precisa.