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Modelos de pérdidas de propagación en redes de internet de las cosas: una mirada desde el aprendizaje de máquina

dc.creatorGonzález-Palacio, Mauricio
dc.date.accessioned2020-09-21T14:16:44Z
dc.date.available2020-09-21T14:16:44Z
dc.date.created2020-09-24
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11407/5850
dc.descriptionA common task when planning a wireless network is the analysis of propagation losses between two transceivers. Different models, from theoretical and empirical natures are proposed in the literature; however, some of them are difficult to be parametrized, and others are thought for very specific scenarios. In this work, we perform a comparison between the simplified path loss lognormal shadow fading model versus a Support Vector Machine (SVM) regressor in a WLAN network. Results show that SVMs are more accurate predicting shadow fading effects
dc.format.extent00:03:44 min.
dc.format.mimetypevideo/mp4
dc.language.isospa
dc.publisherVicerrectoría de Investigaciones
dc.sourceX Feria de la Innovación y la Creatividad: soluciones en I+D+i en tiempos de crisis
dc.sourceIV Coloquio de doctorados UdeMedellín
dc.titleModelos de pérdidas de propagación en redes de internet de las cosas: una mirada desde el aprendizaje de máquinaspa
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.publisher.programDoctorado en Ingeniería
dc.publisher.facultyFacultad de Ingenierías
dc.coverageLat: 06 15 00 N degrees minutes Lat: 6.2500 decimal degreesLong: 075 36 00 W degrees minutes Long: -75.6000 decimal degrees
dc.relation.streamingudemhttps://streaming.udem.edu.co/files/2793-modelos-de-perdidas-de-propagacion-en-redes-de-int.mp4
dc.rights.localAcceso abiertospa
dc.type.localVideospa


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