Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para a demodulação de sinais de comunicação por luz visível

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Donatti, Lorenzo Moreira
Data de Publicação: 2023
Idioma: por
Título da fonte: Manancial - Repositório Digital da UFSM
dARK ID: ark:/26339/001300000xwks
Texto Completo: http://repositorio.ufsm.br/handle/1/28067
Resumo: Trabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Computação, RS, 2023.
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spelling Aplicação de algoritmos de aprendizado de máquina para a demodulação de sinais de comunicação por luz visívelMachine learning algorithms for signal demodulation in visible light communicationsAprendizado de MáquinaModulação On-Off KeyingComunicação por Luz VisívelEnsembleMachine LearningOn-Off Keying modulationVisible Light CommunicationCNPQ::ENGENHARIASTrabalho de conclusão de curso (graduação) - Universidade Federal de Santa Maria, Centro de Tecnologia, Curso de Engenharia de Computação, RS, 2023.Due to the exponencial technology advance, the amount of data and it’s complexity are becoming higher. Thus, the use of Machine Learning become interesting in telecommunications area to signal demodulation. This work purpose a method made by three steps to develop a machine learning based OOK demodulator to visible light communication. These three steps are: data aquisition, pre-processing, building and training machine learning algorithms. Data was acquired by a public dataset developed by Ma et al. (2019), having multiple modulations in a visible light communication system varying the distance between emitter and receptor by 0 cm to 180 cm. Data will be filtered by a level three gaussian filter and splitted by two approachs: A machine learning model for each distance, creating multiple specific models, and an unique machine learning model for all dataset, creating a general purpose approach. The used machine learning algorithms are: Decision trees, bagging and boosting ensemble methods. The metric used is model accuracy. Random Forest and Gradient Boosting had the best accuracies in both approachs, furthermore, filter also presented an accuracy gain in both approachs. Finally, specific models approach get better results than the general purpose approach.Com o exponencial avanço da tecnologia, a quantidade e a complexidade dos dados disponíveis estão cada vez maiores. Esse fato se faz presente na área de transmissão e recepção de dados. Com isso, Algoritmos de aprendizado de máquina vêm ganhando relevância como uma das diversas possíveis soluções na área de Telecomunicações para a demodulação de sinais. Neste trabalho será proposto um método composto de três etapas para a criação de um demodulador de sinais On-Off Keying (OOK) de comunicação por luz visível, sendo elas: aquisição dos dados, pré-processamento e filtragem dos dados, criação e treinamento dos algoritmos de aprendizado de máquina. Os dados foram obtidos em um conjunto de dados publicos disponibilizado por Ma et al. (2019), composto por diversas modulações vindas de um sistema de comunicação por luz visível que varia a distância do receptor e do emissor entre 0 cm e 180 cm. Os dados passarão por uma filtragem através de um filtro gaussiano, além de separados em duas abordagens, sendo elas: Implementar um modelo de aprendizado de máquina para cada distância, fazendo o uso de vários modelos, e implementar apenas um modelo de aprendizado de máquina para todas as distâncias, transformando em uma abordagem geral. Os algoritmos de aprendizado de máquina abordados serão: árvores de decisão, métodos ensemble via bagging e boosting. A métrica utilizada será a acurácia dos modelos. Os algoritmos Random Forest e Gradient Boosting obtiveram as melhores acurácias, em ambos os casos. Além disso, o uso do filtro apresentou uma melhora da acurácia em ambas abordagens. Por fim, verificou-se que a abordagem de criar um modelo de aprendizado de máquina para cada distância gera melhores acurácias que a abordagem de propósito geral.Universidade Federal de Santa MariaBrasilUFSMCentro de TecnologiaBarriquello, Carlos HenriqueDonatti, Lorenzo Moreira2023-03-06T14:40:14Z2023-03-06T14:40:14Z2023-02-102023-02-10Trabalho de Conclusão de Curso de Graduaçãoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttp://repositorio.ufsm.br/handle/1/28067ark:/26339/001300000xwksporAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internationalhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Manancial - Repositório Digital da UFSMinstname:Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)instacron:UFSM2023-03-06T14:40:14Zoai:repositorio.ufsm.br:1/28067Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttps://repositorio.ufsm.br/ONGhttps://repositorio.ufsm.br/oai/requestatendimento.sib@ufsm.br||tedebc@gmail.comopendoar:2023-03-06T14:40:14Manancial - Repositório Digital da UFSM - Universidade Federal de Santa Maria (UFSM)false
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