tailieunhanh - Dự đoán chỉ số cường độ tín hiệu thu RSSI với các mô hình học máy

Bài viết đưa ra một phương pháp dự đoán chỉ số cường độ thu (RSSI) trong một khu vực của trạm phát. Các mô hình truyền sóng suy hao truyền thống thường tốn thời gian cũng như độ phức tạp tính toán phụ thuộc nhiều vào yếu tố riêng có của môi trường. Nghiên cứu này tập trung đưa ra giải pháp dự đoán chất lượng tín hiệu sử dụng giá trị tọa độ tại các điểm trong khu vực. | Hội nghị Quốc gia lần thứ 24 về Điện tử Truyền thông và Công nghệ Thông tin REV-ECIT2021 Dự đoán chỉ số cường độ tín hiệu thu RSSI với các mô hình học máy Lê Tùng Giang Quách Huy Tùng Đào Lê Thu Thảo Trần Mạnh Hoàng Viện Điện tử - Viễn thông Trường Đại học Bách khoa Hà Nội Email @ @ Tóm tắt nội dung Trong nghiên cứu này chúng tôi đưa ra đáp ứng chính xác và dẫn tới các sai khác trong kết quả của một phương pháp dự đoán chỉ số cường độ thu RSSI trong một môi trường khác 7 . Điều này là bởi các tham số này phụ khu vực của trạm phát. Các mô hình truyền sóng suy hao truyền thuộc rất nhiều vào yếu vật lý của tố môi trường và để đo đạc thống thường tốn thời gian cũng như độ phức tạp tính toán phụ tính toán các tham số đó là vô cùng phức tạp. thuộc nhiều vào yếu tố riêng có của môi trường. Nghiên cứu này tập trung đưa ra giải pháp dự đoán chất lượng tín hiệu sử dụng Ngoài ra đối với các thiết bị di động việc điều khiển công giá trị tọa độ tại các điểm trong khu vực. Chúng tôi áp dụng suất phát sẽ được thực hiện nhiều bước qua lại giữa trạm phát các mô hình học máy như là hồi quy tuyến tính Support Vector và thiết bị để có thể đảm bảo được chất lượng dịch vụ cần Machine SVM hay mô hình cây quyết định để có thể dự đoán thiết 8 . Phương pháp này không chỉ làm tăng trễ trong hệ trực tiếp chỉ số cường độ tín hiệu thu RSSI của các điểm trong thống đặc biệt ảnh hưởng đối với các thiêt bị di chuyển với phạm vi của một trạm phát mà không cần tính toán các tham vận tốc cao mà còn làm tiêu tốn năng lượng của các thiết số phức tạp của mô hình truyền sóng suy hao. Hiệu quả của dự đoán RSSI được đánh giá bởi sai số bình phương trung bình bị di động 9 . Các mạng viễn thông hiện hành sử dụng tính MSE và sai số tuyệt đối trung bình MAE . Công đoạn huấn toán tập trung tại một thiết bị ví dụ là thục hiện trên cloud . luyện và kiểm thử các mô hình học máy trong nghiên cứu sử Và với yêu cầu cao hơn về chất .