Análisis comparativo entre optimización clásica y optimización metaheurística aplicado al Beamforming adaptativo de arreglos planos mimo masivo

En los últimos años, las redes inalámbricas han experimentado un crecimiento exponencial debido al aumento de investigaciones y nuevas tecnologías tanto en hardware como en software. Esto hace que sea cada vez más fácil adquirir dispositivos que se conecten instantáneamente a la red. Sin embargo, es...

Full description

Autores:
Polanco Velasco, Jan
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Repositorio:
Vitela
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/2425
Acceso en línea:
https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2425
Palabra clave:
Beamforming Adaptativo
Redes inalámbricas
Procesamiento de señal
Algoritmos de optimización
CGM
SGD
NMS
PSO
BA
CKLF
Funciones de prueba
Métricas
Errores
Criterios de parada
Número máximo de iteraciones
Tasa de éxito
Orden de convergencia
Singular Spectrum Analysis (SSA)
Wireless networks
Beamforming
Optimization algorithms
Blind Adaptive Beamforming
Root Mean Squared Error.
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description En los últimos años, las redes inalámbricas han experimentado un crecimiento exponencial debido al aumento de investigaciones y nuevas tecnologías tanto en hardware como en software. Esto hace que sea cada vez más fácil adquirir dispositivos que se conecten instantáneamente a la red. Sin embargo, este aumento de dispositivos plantea varios problemas y desafíos para la red, como la cobertura limitada o inexistente en áreas rurales o remotas, interferencia en la señal debido a la interferencia electromagnética o a entornos urbanos densamente poblados, privacidad de los datos transmitidos y mala calidad del servicio ofrecido por los operadores móviles. Para abordar estos problemas, la industria y la comunidad científica están investigando diversas técnicas, siendo el Beamforming la estrategia más adecuada en el contexto de la telefonía móvil de quinta y sexta generación. Este trabajo de grado realiza un análisis comparativo entre algoritmos clásicos de optimización, como el Conjugate Gradient Method (CGM), Stochastic Gradient Descent (SGD) y Nelder-Mead Search (NMS), y algoritmos metaheurísticos como Particle Swarm Optimization (PSO), Bat Algorithm (BA) y Cuckoo Search by Lévy Flights (CKLF). Para este análisis, se seleccionaron diferentes funciones de prueba en diferentes dimensiones y métricas. Se establecieron criterios de parada, máximo número de iteraciones y tasa de éxito. Además, se analizó el orden de convergencia p a través del análisis de la serie de tiempo del error Root Mean Squared Error. En el trabajo, se también consideró el modelo de Beamforming Adaptativo Ciego, donde lainformación de la orientación de las señales deseadas e interferentes no está disponible para el algoritmo. Se utilizó una antena con una geometría rectangular plana de 64 elementos radiantes y se implementaron las métricas como el ancho de banda de la potencia media en grados, la intensidad de radiación del lóbulo principal, la profundidad de los primeros nulos y el nivel de los lóbulos laterales todas estas en decibeles. Los resultados buscan mejorar la eficiencia espectral y la calidad del servicio.
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Para abordar estos problemas, la industria y la comunidad científica están investigando diversas técnicas, siendo el Beamforming la estrategia más adecuada en el contexto de la telefonía móvil de quinta y sexta generación. Este trabajo de grado realiza un análisis comparativo entre algoritmos clásicos de optimización, como el Conjugate Gradient Method (CGM), Stochastic Gradient Descent (SGD) y Nelder-Mead Search (NMS), y algoritmos metaheurísticos como Particle Swarm Optimization (PSO), Bat Algorithm (BA) y Cuckoo Search by Lévy Flights (CKLF). Para este análisis, se seleccionaron diferentes funciones de prueba en diferentes dimensiones y métricas. Se establecieron criterios de parada, máximo número de iteraciones y tasa de éxito. Además, se analizó el orden de convergencia p a través del análisis de la serie de tiempo del error Root Mean Squared Error. En el trabajo, se también consideró el modelo de Beamforming Adaptativo Ciego, donde lainformación de la orientación de las señales deseadas e interferentes no está disponible para el algoritmo. Se utilizó una antena con una geometría rectangular plana de 64 elementos radiantes y se implementaron las métricas como el ancho de banda de la potencia media en grados, la intensidad de radiación del lóbulo principal, la profundidad de los primeros nulos y el nivel de los lóbulos laterales todas estas en decibeles. Los resultados buscan mejorar la eficiencia espectral y la calidad del servicio.In recent years, wireless networks have experienced exponential growth due to increased research and new technologies in both hardware and software. This makes it increasingly easy to acquire de vices that connect instantly to the network. However, this increase in devices poses several problemsand challenges for the network, such as limited or non-existent coverage in rural or remote areas, signal interference due to electromagnetic interference or densely populated urban environments, data privacy, and poor quality of service offered by mobile operators. To address these issues, the industry and scientific community are investigating various techniques, with Beamforming being the most suitable strategy in the context of fifth and sixth generation mobile telephony. This thesis performs a comparative analysis between classic optimization algorithms such as the Conjugate Gradient Method (CGM), Stochastic Gradient Descent (SGD), and Nelder-Mead Search (NMS), and metaheuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO), Bat Algorithm (BA), and Cuckoo Search by Lévy Flights (CKLF). For this analysis, different test functions were selected in different dimensions and metrics. Stop criteria, maximum number of iterations, and success rate were established. In addition, the convergence order p was analyzed through the analysisof the Root Mean Squared Error time series. The work also considers the Blind Adaptive Beamforming model, where information about the orientation of desired and interfering signals is not available to the algorithm. An antenna with a flat rectangular geometry of 64 radiating elements was used, and metrics such as the average power bandwidth in degrees, the radiation intensity of the main lobe, the depth of the first nulls, and the level of the side lobes were implemented, all in decibels. The results aim to improve spectral efficiency and service quality.103 p.application/pdfspaPontificia Universidad Javeriana CaliFacultad de Ingenierías y Arquitecturahttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2Beamforming AdaptativoRedes inalámbricasProcesamiento de señalAlgoritmos de optimizaciónCGMSGDNMSPSOBACKLFFunciones de pruebaMétricasErroresCriterios de paradaNúmero máximo de iteracionesTasa de éxitoOrden de convergenciaSingular Spectrum Analysis (SSA)Wireless networksBeamformingOptimization algorithmsBlind Adaptive BeamformingRoot Mean Squared Error.Análisis comparativo entre optimización clásica y optimización metaheurística aplicado al Beamforming adaptativo de arreglos planos mimo masivohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTesis/Trabajo de grado - Monografía - Especializaciónhttps://purl.org/redcol/resource_type/TPFacultad de Ingenierías. Matamatícas aplicadasPontificia Universidad Javeriana CaliPregradoLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/435900a9-6540-4666-bafe-80296f925f02/download8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51TEXTAnálisis_comparativo_optimización.pdf.txtAnálisis_comparativo_optimización.pdf.txtExtracted texttext/plain102877https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/f3075284-b9f8-4f50-b488-79e7ae62bfa0/download3e330897601fafff24326c1ac64c32bfMD51006 - Articulo_Matematicas_ESP.pdf.txt06 - Articulo_Matematicas_ESP.pdf.txtExtracted texttext/plain26075https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/9cb02ee5-69a2-4af3-84b6-91062f87a520/download9d76b34a9c1a6b2cab785c1fdefab276MD51202 - Licencia_autorizacion.pdf.txt02 - Licencia_autorizacion.pdf.txtExtracted texttext/plain4910https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/6c146751-61eb-4154-b9ea-e018cbed40ad/download50247db4beff752117a3fbd9020dbc28MD514THUMBNAILAnálisis_comparativo_optimización.pdf.jpgAnálisis_comparativo_optimización.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg4737https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/dc350758-63f7-4235-a975-5581dcba7b12/download0a68ddec48572b0d94882cc462f66032MD51106 - Articulo_Matematicas_ESP.pdf.jpg06 - Articulo_Matematicas_ESP.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6459https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/2d7636ef-6c06-40ba-9e8b-6cb178761e27/downloadf7f387d54c4e17450b3f8de0cac945bbMD51302 - Licencia_autorizacion.pdf.jpg02 - Licencia_autorizacion.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg5344https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/46996bfc-db8e-41e1-8083-821cdfe7690b/download0995c9f4d9315e85bfc74ae40ea79c99MD515ORIGINALAnálisis_comparativo_optimización.pdfAnálisis_comparativo_optimización.pdfapplication/pdf10490073https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/9f3547a0-adc5-4783-9af9-0fd1f034bb56/download22d432d62afbb6837b8121f887df0030MD5106 - Articulo_Matematicas_ESP.pdf06 - Articulo_Matematicas_ESP.pdfapplication/pdf1134416https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/e0f9bb47-3821-4ca9-ac79-6d8faa315a49/downloada2376d8bb1e46ec46a0038fc9c69789bMD5202 - Licencia_autorizacion.pdf02 - Licencia_autorizacion.pdfapplication/pdf249500https://vitela.javerianacali.edu.co/bitstreams/ffba9fce-7706-42dc-942d-58ac2b17b031/download500f12a0d9a1e4d887e0a4e121aee185MD5311522/2425oai:vitela.javerianacali.edu.co:11522/24252024-06-25 05:14:30.922https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/open.accesshttps://vitela.javerianacali.edu.coRepositorio Vitelavitela.mail@javerianacali.edu.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