APARATO E METODOLOGIA PARA PREDIÇÃO, PLANEJAMENTO E MONITORAMENTO DE COBERTURA DE REDES SEM FIO BASEADO EM REDES NEURAIS LSTM

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Abstract

APARATO E METODOLOGIA PARA PREDIÇÃO, PLANEJAMENTO E MONITORAMENTO DE COBERTURA DE REDES SEM FIO BASEADO EM REDES NEURAIS LSTM. A presente invenção trata de um aparato e metodologia para gerar um mapa de predição da distribuição espacial da intensidade do sinal de redes sem fio, irradiado por pontos de acesso, roteadores ou hotspots. Se corretamente distribuídos, os recursos de rede garantem a cobertura com custo minimizado. Assim, realizar a predição de sinal considerando a complexidade dos ambientes internos, permite otimizar o uso de recursos. A complexidade de obstáculos, dos fenômenos de propagação e da modelagem da atenuação do sinal em locais fechados são os principais desafios para implementar um preditor eficiente. Modelos de predição empíricos e determinísticos mostram algum nível de eficiência, porém apresentam dificuldades de capturar toda a complexidade do efeito das ondas e do ambiente que elas se propagam. A invenção aqui descrita é um sistema preditor baseado em redes neurais do tipo LSTM. O aparato e a metodologia incluem uma aplicação cliente executada nos dispositivos conectados a rede sem fio e uma aplicação de uso do administrador da rede. Obstáculos e outros parâmetros espaciais são modelados pela rede neural a partir de dados extraídos automaticamente da planta baixa do ambiente. O modelo de irradiação do ponto de acesso da rede sem fio também é utilizado como parâmetro para treinamento da rede neural. Após estimado, o modelo de predição é utilizado para determinar a melhor distribuição dos recursos de rede e também para monitorar áreas sem cobertura.