Nesta tese de doutoramento, a pesquisa explora a integração de técnicas de acesso múltiplo, como Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) e Rate-Splitting Multiple Access (RSMA), com Aerial Intelligent Reflecting Surface (AIRS), destacadas como facilitadoras das comunicações sem fio de próxima geração. O estudo realiza uma revisão da literatura, identificando lacunas que são abordadas com discussões sobre a interação dessas tecnologias, os efeitos de Cancelamento Sucessivo de Interferências (SIC) imperfeito, e a eficácia da AIRS em cenários aéreos e terrestres. São propostas soluções para melhorar o desempenho do sistema, combinando métodos de otimização e ‘machine learning’. No Capítulo 2, explora-se a integração de veículos aéreos não tripulados (UAV) em redes NOMA, usando algoritmos de Reinforcement Learning para otimizar o emparelhamento de utilizadores e a alocação de potência. O Capítulo 3 aborda os ganhos e desafios de integrar AIRS em redes NOMA, e o Capítulo 4 investiga a integração de AIRS com RSMA, propondo um algoritmo de otimização alternada para maximizar a taxa de transmissão. No Capítulo 5, propõe-se o uso de modelos Long Short-Term Memory (LSTM) para prever a trajetória de UAV e as mudanças de fase da AIRS em cenários com utilizadores dinâmicos e estáticos. Finalmente, o Capítulo 6 conclui o trabalho e resume os principais contributos da investigação.
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