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Distributed radio map reconstruction for 5G automotive

2018

Se espera que los mapas de entorno radio sean una herramienta esencial para la optimización y gestión de recursos del 5G en vehículos. En este trabajo, consideramos el problema de la reconstrucción del mapa de entorno radio utilizando una red de sensores inalámbricos formada por nodos sensores en vehículos, nodos de acceso de una infraestructura de ciudad inteligente, etc. Debido a las limitaciones de recursos en las redes de sensores, es crucial seleccionar un pequeño número de mediciones de los sensores para reconstruir el campo. En este contexto, presentamos un novedoso algoritmo distribuido basado en el método de regresión Kriging para la reconstrucción del mapa de entorno radio en térm…

:CIENCIAS TECNOLÓGICAS [UNESCO]Computer scienceradio mapsReal-time computingContext (language use)02 engineering and technology0203 mechanical engineeringKrigingComputer Science::Networking and Internet Architecture0202 electrical engineering electronic engineering information engineeringWirelesskrigingCluster analysisShadow mappingbusiness.industryMechanical Engineering020302 automobile design & engineering020206 networking & telecommunicationsUNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICASComputer Science Applicationsdistributed channel predictionAutomotive EngineeringbusinessWireless sensor network5GCommunication channel
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A low complexity distributed cluster based algorithm for spatial prediction

2017

Los mapas del entorno radioeléctrico (REM) pueden ser una herramienta esencial para numerosas aplicaciones en las futuras redes inalámbricas 5G. En este trabajo, empleamos un popular método geoestadístico llamado kriging ordinario para estimar el REM de un área cubierta por un eNodeB equipado con múltiples antenas. Los sensores inalámbricos se distribuyen por el área de interés y se organizan clústeres adaptativos de sensores para mejorar la calidad de la estimación del canal. En este trabajo, modificamos el algoritmo de clustering distribuido propuesto en un trabajo anterior para reducir la complejidad de la predicción de kriging. Se realizan simulaciones para detallar la técnica de formac…

:CIENCIAS TECNOLÓGICAS [UNESCO]Theoretical computer scienceWireless networkbusiness.industryComputer science020206 networking & telecommunications010103 numerical & computational mathematics02 engineering and technologyUNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICASradio environment maps01 natural sciencesdistributed channel predictionKey distribution in wireless sensor networksKrigingComputer engineeringKriging0202 electrical engineering electronic engineering information engineeringWireless0101 mathematicsCluster analysisbusinesswireless sensor networksWireless sensor networkInterpolation
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Distributed spatial prediction for radio environment maps reconstruction in heterogeneous wireless networks

2017

Las previsiones indican que el tráfico de datos móviles se multiplicará por siete en el periodo de 2016 a 2021, creciendo con una tasa agregada anual del 47%. Para satisfacer esta demanda, tanto la industria como la academia se están centrando en las redes de quinta generación o 5G. Las redes 5G se espera que constituyan un entorno complejo e interconectado, que además proporciones múltiples servicios y aplicaciones a un número masivo de usuarios y máquinas. En este concepto se incluye la necesidad de dar soporte o de crear servicios para el paradigma conocido como el Internet de las Cosas (IoT), donde la visión es la de crear un entorno de todo conectado con todo en todo momento, con aplic…

distributed channel prediction:CIENCIAS TECNOLÓGICAS [UNESCO]krigingUNESCO::CIENCIAS TECNOLÓGICASradio environment mapsgaussian process regression
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