Análisis comparativo entre optimización clásica y optimización metaheurística aplicado al Beamforming adaptativo de arreglos planos mimo masivo
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Date
2023
Authors
Director
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Publisher
Pontificia Universidad Javeriana Cali
Abstract
En los últimos años, las redes inalámbricas han experimentado un crecimiento exponencial debido al aumento de investigaciones y nuevas tecnologías tanto en hardware como en software. Esto hace que sea cada vez más fácil adquirir dispositivos que se conecten instantáneamente a la red.
Sin embargo, este aumento de dispositivos plantea varios problemas y desafíos para la red, como la cobertura limitada o inexistente en áreas rurales o remotas, interferencia en la señal debido a la interferencia electromagnética o a entornos urbanos densamente poblados, privacidad de los datos transmitidos y mala calidad del servicio ofrecido por los operadores móviles. Para abordar estos problemas, la industria y la comunidad científica están investigando diversas técnicas, siendo el Beamforming la estrategia más adecuada en el contexto de la telefonía móvil de quinta y sexta
generación.
Este trabajo de grado realiza un análisis comparativo entre algoritmos clásicos de optimización,
como el Conjugate Gradient Method (CGM), Stochastic Gradient Descent (SGD) y Nelder-Mead Search (NMS), y algoritmos metaheurísticos como Particle Swarm Optimization (PSO), Bat Algorithm (BA) y Cuckoo Search by Lévy Flights (CKLF). Para este análisis, se seleccionaron diferentes funciones de prueba en diferentes dimensiones y métricas. Se establecieron criterios de parada, máximo número de iteraciones y tasa de éxito. Además, se analizó el orden de convergencia p a través del análisis de la serie de tiempo del error Root Mean Squared Error.
En el trabajo, se también consideró el modelo de Beamforming Adaptativo Ciego, donde lainformación de la orientación de las señales deseadas e interferentes no está disponible para el algoritmo. Se utilizó una antena con una geometría rectangular plana de 64 elementos radiantes y se implementaron las métricas como el ancho de banda de la potencia media en grados, la intensidad de radiación del lóbulo principal, la profundidad de los primeros nulos y el nivel de los lóbulos laterales todas estas en decibeles. Los resultados buscan mejorar la eficiencia espectral y la calidad del servicio.
Description
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In recent years, wireless networks have experienced exponential growth due to increased research and new technologies in both hardware and software. This makes it increasingly easy to acquire de vices that connect instantly to the network. However, this increase in devices poses several problemsand challenges for the network, such as limited or non-existent coverage in rural or remote areas, signal interference due to electromagnetic interference or densely populated urban environments, data privacy, and poor quality of service offered by mobile operators. To address these issues, the industry and scientific community are investigating various techniques, with Beamforming being the most suitable strategy in the context of fifth and sixth generation mobile telephony.
This thesis performs a comparative analysis between classic optimization algorithms such as the Conjugate Gradient Method (CGM), Stochastic Gradient Descent (SGD), and Nelder-Mead Search (NMS), and metaheuristic algorithms such as Particle Swarm Optimization (PSO), Bat Algorithm
(BA), and Cuckoo Search by Lévy Flights (CKLF). For this analysis, different test functions were selected in different dimensions and metrics. Stop criteria, maximum number of iterations, and success rate were established. In addition, the convergence order p was analyzed through the analysisof the Root Mean Squared Error time series.
The work also considers the Blind Adaptive Beamforming model, where information about the orientation of desired and interfering signals is not available to the algorithm. An antenna with a flat rectangular geometry of 64 radiating elements was used, and metrics such as the average power
bandwidth in degrees, the radiation intensity of the main lobe, the depth of the first nulls, and the level of the side lobes were implemented, all in decibels. The results aim to improve spectral efficiency and service quality.
Keywords
Beamforming Adaptativo, Redes inalámbricas, Procesamiento de señal, Algoritmos de optimización, CGM, SGD, NMS, PSO, BA, CKLF, Funciones de prueba, Métricas, Errores, Criterios de parada, Número máximo de iteraciones, Tasa de éxito, Orden de convergencia, Singular Spectrum Analysis (SSA), Wireless networks, Beamforming, Optimization algorithms, Blind Adaptive Beamforming, Root Mean Squared Error.