Estudio del comportamiento de las mediciones de radio frecuencia en la zona de cobertura de una celda celular en base a mediciones de campo y técnicas de machine learning para estudios del DOA: evaluación de una técnica de machine learning para la predicción de la dirección de arribo (DOA) utilizando mediciones de campo y estudio.

Abstract

La tesis se centra en el desarrollo y evaluación de nuevos modelos para predecir los ángulos de dirección de arribo (DoA) en entornos reales de comunicaciones móviles utilizando mediciones de parámetros de radiofrecuencia y el método de regresión lineal como técnica de aprendizaje automático. Comienza con una exploración detallada del concepto de DoA y su importancia en aplicaciones inalámbricas, seguido por una descripción de la metodología utilizada, que incluye la recopilación de datos, el análisis del entorno de muestreo y las herramientas empleadas, con énfasis en Rstudio y librerías de Machine Learning relevantes. Los resultados obtenidos se presentan y analizan en profundidad, destacando la eficacia y utilidad de los modelos desarrollados para la estimación del DoA. Se examinan las ecuaciones resultantes y se discuten las variables implicadas en términos de mejoras potenciales en la precisión y eficacia de los sistemas de localización en entornos móviles.