Diseño y simulacion de un sistema de radio-sobre-fibra incluyendo demodulación basada en machine learning
RESUMEN: El enfoque de este trabajo se centra en las redes hibridas con el propósito de aumentar las tasas de transmisión, extender el alcance y reducir la tasa de error de bit (BER); para ello se caracterizó un sistema de red híbrido de Radio Sobre Fibra, operando en las frecuencias, 60, 75 y 82 GH...
- Autores:
-
Torres Vahos, Diego Fernando
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2021
- Institución:
- Universidad de Antioquia
- Repositorio:
- Repositorio UdeA
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:bibliotecadigital.udea.edu.co:10495/18780
- Acceso en línea:
- http://hdl.handle.net/10495/18780
- Palabra clave:
- Programa de ordenador
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RESUMEN: El enfoque de este trabajo se centra en las redes hibridas con el propósito de aumentar las tasas de transmisión, extender el alcance y reducir la tasa de error de bit (BER); para ello se caracterizó un sistema de red híbrido de Radio Sobre Fibra, operando en las frecuencias, 60, 75 y 82 GHz; siendo la de 60 GHz banda de uso libre y las de 75 y 82 GHz bandas estandarizadas para las redes 5G, de este modo se logró determinar la viabilidad del modelo y su alcance, además se implementó técnicas de Machine Learning que mejoraron el desempeño de la red, en términos de la BER. Esta propuesta se dividió en dos etapas, en la primera etapa se desarrolló un esquema de simulación en el software VPI photonicsDesignSuite en el que se desarrolló un sistema de Radio sobre Fibra, se caracterizaron parámetros del sistema tales como: ancho de línea del láser, frecuencia de operación de la portadora, tasa de transmisión, longitud de la fibra de óptica operando en la banda de ondas milimétricas, lo que determinó el alcance y desempeño del sistema. Por otro lado, se logró evidenciar el comportamiento cíclico debido a la dispersión cromática muy notable en la banda de ondas milimétricas que limitó el alcance y desempeño del sistema, para mitigar sus efectos se implementaron técnicas de ecualización y de Machine Learning los cuales mejoraron el desempeño de la red obteniendo una reducción en la BER de hasta dos órdenes de magnitud para algunos casos. En la segunda etapa del trabajo se caracterizó la etapa eléctrica de una red de comunicación utilizando un sistema de radio definido por software (SDR), el esquema se desarrolló utilizando el software de simulación GNU Radio en el cual se implementó para la transmisión un formato de modulación en fase conocido como QPSK. Por otro lado, se determinó el desempeño del sistema midiéndolo a través de la BER, además de utilizar algoritmos de ecualización y de Machine Learning que permiten compensar el ruido que está inmerso en un sistema de comunicación. |
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Esta propuesta se dividió en dos etapas, en la primera etapa se desarrolló un esquema de simulación en el software VPI photonicsDesignSuite en el que se desarrolló un sistema de Radio sobre Fibra, se caracterizaron parámetros del sistema tales como: ancho de línea del láser, frecuencia de operación de la portadora, tasa de transmisión, longitud de la fibra de óptica operando en la banda de ondas milimétricas, lo que determinó el alcance y desempeño del sistema. Por otro lado, se logró evidenciar el comportamiento cíclico debido a la dispersión cromática muy notable en la banda de ondas milimétricas que limitó el alcance y desempeño del sistema, para mitigar sus efectos se implementaron técnicas de ecualización y de Machine Learning los cuales mejoraron el desempeño de la red obteniendo una reducción en la BER de hasta dos órdenes de magnitud para algunos casos. En la segunda etapa del trabajo se caracterizó la etapa eléctrica de una red de comunicación utilizando un sistema de radio definido por software (SDR), el esquema se desarrolló utilizando el software de simulación GNU Radio en el cual se implementó para la transmisión un formato de modulación en fase conocido como QPSK. Por otro lado, se determinó el desempeño del sistema midiéndolo a través de la BER, además de utilizar algoritmos de ecualización y de Machine Learning que permiten compensar el ruido que está inmerso en un sistema de comunicación.32application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/draftinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPTesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregradohttp://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcceAtribución-NoComercial-CompartirIgual 2.5 Colombiainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/co/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/Diseño y simulacion de un sistema de radio-sobre-fibra incluyendo demodulación basada en machine learningMedellín, ColombiaPrograma de ordenadorComputer softwareFibra ópticaOptical fibresRayo láserLasersOnda electromagnéticaElectromagnetic wavesAlgoritmoAlgorithmsRed informáticaComputer networksBanda de ondas milimétricasDemodulación asimétricaMáquina de soporte vectorialRadio sobre fibraTasa de error de bithttp://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6081http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept5844http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept5746http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept9533http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept2024http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6019Ingeniero de TelecomunicacionesPregradoFacultad de Ingeniería. 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