Redes neurais aplicadas à modelagem de canais de comunicação utilizando VANTs e dispositivos IoT

Com a ocorrência do leilão da quinta geração (5G) de redes celulares, realizado pela Agência Nacional de Telecomunicações (ANATEL), as operadoras de telefonia começaram a implantação desta rede em solo brasileiro e espera-se que uma quantidade massiva de dispositivos seja capaz de se conectar a mesma propiciando na expansão e aprimoramento da internet of things (IoT). Contundo, a tecnologia Narrowband-IoT (NB-IoT), utilizada pelo 5G para aplicações IoT ainda não é suficiente para atender todos os requisitos do serviço massive Machine-Type Communication (mMTC), tendo isso em vista, a tecnologia Long-Range (LoRa), com longo alcance de transmissão e resiliência a ruído e interferência, surge como auxiliar para atender estes requisitos. Diante deste cenário, este trabalho tem como objetivo analisar o comportamento do sinal LoRa em um ambiente suburbano e densamente arborizado. Para isto, são realizadas campanhas de medições na Universidade Federal do Pará (UFPA) e a partir dos dados coletados é proposto um modelo de rede neural capaz de reproduzir esse comportamento. O modelo proposto é comparado à modelos de linha de base e demonstra ser superior nos cenários de downlink e uplink com erro RMSE mínimo de 1,6623 dB para o primeiro e 1,3891 dB para o segundo.