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Título : Diseño y simulacion de un sistema de radio-sobre-fibra incluyendo demodulación basada en machine learning
Autor : Torres Vahos, Diego Fernando
metadata.dc.contributor.advisor: Granada Torres, Jhon James
metadata.dc.subject.*: Programa de ordenador
Computer software
Fibra óptica
Optical fibres
Rayo láser
Lasers
Onda electromagnética
Electromagnetic waves
Algoritmo
Algorithms
Red informática
Computer networks
Banda de ondas milimétricas
Demodulación asimétrica
Máquina de soporte vectorial
Radio sobre fibra
Tasa de error de bit
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http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept5844
http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept5746
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http://vocabularies.unesco.org/thesaurus/concept6019
Fecha de publicación : 2021
Resumen : RESUMEN: El enfoque de este trabajo se centra en las redes hibridas con el propósito de aumentar las tasas de transmisión, extender el alcance y reducir la tasa de error de bit (BER); para ello se caracterizó un sistema de red híbrido de Radio Sobre Fibra, operando en las frecuencias, 60, 75 y 82 GHz; siendo la de 60 GHz banda de uso libre y las de 75 y 82 GHz bandas estandarizadas para las redes 5G, de este modo se logró determinar la viabilidad del modelo y su alcance, además se implementó técnicas de Machine Learning que mejoraron el desempeño de la red, en términos de la BER. Esta propuesta se dividió en dos etapas, en la primera etapa se desarrolló un esquema de simulación en el software VPI photonicsDesignSuite en el que se desarrolló un sistema de Radio sobre Fibra, se caracterizaron parámetros del sistema tales como: ancho de línea del láser, frecuencia de operación de la portadora, tasa de transmisión, longitud de la fibra de óptica operando en la banda de ondas milimétricas, lo que determinó el alcance y desempeño del sistema. Por otro lado, se logró evidenciar el comportamiento cíclico debido a la dispersión cromática muy notable en la banda de ondas milimétricas que limitó el alcance y desempeño del sistema, para mitigar sus efectos se implementaron técnicas de ecualización y de Machine Learning los cuales mejoraron el desempeño de la red obteniendo una reducción en la BER de hasta dos órdenes de magnitud para algunos casos. En la segunda etapa del trabajo se caracterizó la etapa eléctrica de una red de comunicación utilizando un sistema de radio definido por software (SDR), el esquema se desarrolló utilizando el software de simulación GNU Radio en el cual se implementó para la transmisión un formato de modulación en fase conocido como QPSK. Por otro lado, se determinó el desempeño del sistema midiéndolo a través de la BER, además de utilizar algoritmos de ecualización y de Machine Learning que permiten compensar el ruido que está inmerso en un sistema de comunicación.
Aparece en las colecciones: Ingeniería de Telecomunicaciones

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