Bio-inspired optimization of blocked calls in cellular mobile systems

Leal, Israel; Silva, D. R. C.; Chaves, Daniel A. R.; Bastos-Filho, Carmelo J. A.

doi:10.1109/iwt.2015.7224569

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“…Kennedy and Eberhart proposed the PSO algorithm [34] from the particle swarm concept to solve computational intelligence problems [35]. The speed and the particle position are attributes of the algorithm's objective function [36].…”

Section: Bio-inspired Algorithmsmentioning

confidence: 99%

Control of Mutual Coupling in Microstrip Antenna Design Based on Bio-inspired Algorithms

Leal

Lopes

Alencar

et al. 2023

J. Microw. Optoelectron. Electromagn. Appl.

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This paper presents a model that uses bio-inspired optimization algorithms to control of the mutual coupling (MC) in Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems. The method promotes an increase in the channel throughput and a reduction in the distance among the array elements, searching values less than a half wavelength. A microstrip antenna design, at the frequency of 26 GHz, is used as a prototype for MIMO system testing and performance analysis. Genetic Algorithm (GA) is used to optimize, to determine the antenna physical parameters and to improve its performance. The mutual impedance concept is used to model the MC. The particle swarm optimization (PSO) algorithm is used to optimize the channel throughput and to reduce the distance between the elements. Simulation results show that it is possible to obtain a MIMO system performance improvement of 11.1% in channel throughput, the microstrip width is reduced by 14.5% and the distance among the elements can be reduced by 23.7%, considering the MC.

show abstract

Section: Bio-inspired Algorithmsmentioning

confidence: 99%

Control of Mutual Coupling in Microstrip Antenna Design Based on Bio-inspired Algorithms

Leal

Lopes

Alencar

et al. 2023

J. Microw. Optoelectron. Electromagn. Appl.

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“…em que c 1 e c 2 são os coeficientes de aceleração cognitivo e social, respectivamente, r 1 e r 2 são valores aleatórios obtidos a partir de uma distribuição uniforme no intervalo [0; 1], gerados a cada iteração do algoritmo para cada partícula em cada dimensão. A nova posição e a nova velocidade da partícula i, já atualizada na iteração atual, são dadas por − → [18], [19]. A melhor posição da partículaé chamada de − → p i (t) e a melhor posição encontrada na vizinhança da partículaé conhecida como − → p g (t) [20].…”

Section: Otimização Por Enxame De Partículasunclassified

Projeto de Sistemas MIMO Utilizando Otimização por Enxame de Partículas

Leal¹,

Lopes²,

Alencar³

2017

Anais De XXXV Simpósio Brasileiro De Telecomunicações E Processamento De Sinais

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Resumo-Este artigo apresenta uma técnica para aumento da taxa de transmissão de dados em sistemas de múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO), considerando o número de antenas e o espalhamento Doppler em canais com desvanecimento Rayleigh. A técnica utiliza uma meta-heurística para otimizar a taxa de transmissão e escolher a melhor solução. A otimização baseiase na inteligência artificial, mais precisamente, no algoritmo otimização por enxame de partículas (PSO) com o objetivo de encontrar a melhor configuração de antenas que atinja a maior taxa de transmissão. Os resultados da simulação mostram um aumento de mais de 15% na taxa de transmissão considerando canais MIMO 8x4. Palavras-Chave-Sistemas MIMO; taxa de transmissão; otimização por enxame de partículas.

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“…O algoritmo de otimização de enxame de partículas (Particle Swarm Optimization -PSO), usa o conceito de enxame de partículas para resolver problemas que requerem inteligência computacional [5]. Nos sistemas MIMO, ele tem sido usado para encontrar os coeficientes de forma otimizada [6], para otimizar a capacidade do canal sem considerar AM [7] e para compensar a perda de propagação no canal de ondas milimétricas [8].…”

Section: Introductionunclassified

Capacidade de Canal MIMO Aplicada à Miniaturização de Antenas em Microfita Usando o Algoritmo PSO

Leal¹,

Alencar²,

Lopes³

2020

Anais De XXXVIII Simpósio Brasileiro De Telecomunicações E Processamento De Sinais

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Resumo-Este artigo apresenta um método para minimizar o tamanho da antena de microfita por meio do cálculo da capacidade do canal sem fio usando o algoritmo PSO. O problema é representado para um sistema MIMO 8 × 8, em que o conceito de impedância mútua é usado para levar em consideração o acoplamento mútuo entre os elementos do conjunto de antenas. O objetivo é reduzir a distância entre os elementos da antena, garantindo uma alta capacidade de canal. A pesquisa foi realizada considerando a frequência de operação em 26 GHz, e os resultados das simulações indicam que manter uma distância de 0, 4λ entre os elementos das antenas pode promover uma capacidade do canal 12, 7% maior. Palavras-Chave-Sistemas MIMO; antena microfita; capacidade de canal, otimização por enxame de partículas.

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Bio-inspired optimization of blocked calls in cellular mobile systems

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Control of Mutual Coupling in Microstrip Antenna Design Based on Bio-inspired Algorithms

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Projeto de Sistemas MIMO Utilizando Otimização por Enxame de Partículas

Capacidade de Canal MIMO Aplicada à Miniaturização de Antenas em Microfita Usando o Algoritmo PSO

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