Beamforming de arreglos planos MIMO Masivo usando optimización metaheurística

Polanco Velasco, Jan

Beamforming de arreglos planos MIMO Masivo usando optimización metaheurística

dc.contributor.advisor	Mavares Terán, Dimas
dc.contributor.author	Polanco Velasco, Jan
dc.date.accessioned	2024-06-14T21:24:54Z
dc.date.available	2024-06-14T21:24:54Z
dc.date.issued	2022
dc.description.abstract	En el presente trabajo se realizaron tres experimentos numéricos usando una colección definida de cinco Algoritmos Metaheurísticos (AM), y se establecieron métricas que permitieron evaluar la Formación de haz de una onda electromagnética en un arreglo plano de antenas MIMO Masivo. Ahora bien, revisando los antecedentes se encuentra que los AM se usan para dar respuesta al problema de la Formación de haz adaptativa; también se definió cuáles son las métricas, gráficas y experimentos más adecuados, detallando aspectos iniciales como el factor de arreglo, Potencia suministrada a los usuarios, directividad, etc. Además, se establecieron las funciones prueba para validar y comparar el desempeño de los AM y se establecieron métricas como promedio de iteraciones, tiempo de ejecución, etc. La implementación de los algoritmos sobre las distintas funciones prueba se realizó en el programa MATLAB y la comparación se realizó con el Software R haciendo un Análisis de componentes principales (PCA). Para los experimentos, se diseñó el patrón de Radiación de referencia que sirvió de insumo para construir la función multiobjetivo en el problema de optimización. Se consideraron las limitaciones y alcances planteados en el anteproyecto para construir los experimentos; además, se tuvo en cuenta la cantidad y ubicación de los usuarios, los objetivos de la función objetivo, caminatas aleatorias, métricas como tiempo de ejecución y potencia en cada usuario respecto a la isotrópica en decibeles, etc. De nuevo se realizó PCA y se determinaron cuáles algoritmos tienen el mejor desempeño en el problema de la Formación de haz de un arreglo plano de antenas 8×8. Al final se realiza una validación entre la matriz de pesos y software especializado de antenas. Finalmente, se encontró que los experimentos planteados son adecuados para determinar el desempeño de los AM en el problema de la Formación de haz y se pudo determinar que Cuckoo Search by Levy Flights (CKLF) y Particle Swarm Optimization (PSO) son los AM que mejor se ajustan a cada uno de los experimentos planteados. Con lo anterior es posible concluir que estos algoritmos presentan los diagramas de radiación más parecidos a la función objetivo dentro del problema de optimización.
dc.description.abstracteng	"In this work, three numerical experiments were carried out using a defined collection of five Metaheuristic Algorithms (MAs), and metrics were established to evaluate the Beamforming of an electromagnetic wave in a planar array of Massive MIMO antennas. Reviewing the background, it was found that MAs are used to address the problem of adaptive Beamforming; metrics, graphs, and experiments were also defined to determine the most appropriate ones, detailing initial aspects such as the array factor, power supplied to the users, directivity, etc. Additionally, test functions were established to validate and compare the performance of the MAs, and metrics such as the average number of iterations, execution time, etc., were defined. The implementation of the algorithms on the different test functions was performed in MATLAB, and the comparison was done using the R software by conducting a Principal Component Analysis (PCA). For the experiments, a reference radiation pattern was designed, which served as input for constructing the multi-objective function in the optimization problem. The limitations and scope outlined in the project proposal were considered to build the experiments; the number and location of users, the objectives of the objective function, random walks, metrics such as execution time and power at each user relative to the isotropic in decibels, etc., were also taken into account. PCA was performed again, and it was determined which algorithms have the best performance in the Beamforming problem of an 8×8 planar antenna array. In the end, validation was performed between the weight matrix and specialized antenna software. Finally, it was found that the proposed experiments are suitable for determining the performance of the MAs in the Beamforming problem, and it was concluded that Cuckoo Search by Levy Flights (CKLF) and Particle Swarm Optimization (PSO) are the MAs that best fit each of the proposed experiments. From this, it is possible to conclude that these algorithms present radiation patterns most similar to the objective function in the optimization problem."
dc.format.extent	159 p.
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.uri	https://vitela.javerianacali.edu.co/handle/11522/2636
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.rights.accessrights	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	Masive MIMO
dc.subject	Beamforming
dc.subject	Plannar array
dc.subject	Metaheuristic algorithms
dc.subject	Telecomunication networks
dc.subject	PCA
dc.subject	MATLAB
dc.subject	R.
dc.thesis.discipline	Facultad de Ingeniería y Ciencias. Ingeniería Electrónica
dc.thesis.grantor	Pontificia Universidad Javeriana Cali
dc.thesis.level	Pregrado
dc.title	Beamforming de arreglos planos MIMO Masivo usando optimización metaheurística	spa
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado
dc.type.redcol	https://purl.org/redcol/resource_type/TP