RT info:eu-repo/semantics/masterThesis
T1 Predicción de calidad de enlace en redes comunitarias inalámbricas basadas en OLSR a partir de datos obtenidos con una frecuencia alta de muestreo
A1 Mediavilla Pastor, Carlos
A2 Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación
K1 Redes de comunidad
K1 Redes en malla inalámbricas
K1 Predicción de calidad de enlace
AB Las redes comunitarias inalámbricas son redes malladas, creadas por varios usuarios que residen en una zona común, permitiendo a estos usuarios conectarse a Internet o acceder a otros servicios. En estas redes los enlaces pueden ser poco fiables, por lo que se utilizan protocolos de encaminamiento como OLSR, que utiliza la calidad de enlace como métrica de coste. El uso de técnicas de aprendizaje automático puede ser útil a la hora de predecir el estado futuro de los enlaces, y consecuentemente, mejorar el encaminamiento. A este respecto, trabajos previos han estudiado cómo el aprendizaje automático en línea puede predecir con éxito la calidad de los enlaces de una red. No obstante, estos trabajos parten de datos con frecuencias de muestreo muy bajas, que pueden no ser realistas. El objetivo de este TFM es analizar algoritmos de aprendizaje automático en línea que realicen buenas predicciones en el contexto de un muestreo de alta frecuencia.
YR 2019
FD 2019
LK http://uvadoc.uva.es/handle/10324/41348
UL http://uvadoc.uva.es/handle/10324/41348
LA spa
NO Departamento de Teoría de la Señal y Comunicaciones e Ingeniería Telemática
DS UVaDOC
RD 18-nov-2024