Modelo de Predição de Perda de Propagação do Sinal de Ondas Sub-6GHz Utilizando Aprendizado Profundo e Dados Visuais Geoespaciais - Galdino, Caio P.; Caminha, Pedro Henrique Cruz; Couto, Rodrigo de Souza (Anais do Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos (SBRC), 2026)
O planejamento eficiente de radiocomunicações, especialmente em frequências sub-6GHz, exige estimativas precisas de perda de propagação. Este trabalho propõe uma arquitetura de Aprendizado Profundo que integra dados numéricos e visuais geoespaciais 2.5D, aplicando o mecanismo de Atenção Parcial para ponderar a relação de obstáculos ao longo do trajeto do sinal. O modelo é treinado e validado com dados reais de medição em cidades alemãs, atingindo um erro quadrático médio (RMSE) de 1,97 dB e Erro Médio Absoluto (MAE) de 1,18 dB, que supera as abordagens tradicionais. Adicionalmente, a transferência de aprendizado na cidade de Moers para Frankfurt demonstra a robustez do método, com RMSE de 2,41 e MAE de 1,89 dB.