@article{Pathan_Singh_Tamboli_Pathak_2022, title={Investigación sobre el algoritmo de inteligencia computacional en la estimación de canales LTE}, volume={23}, url={https://revistas.unab.edu.co/index.php/rcc/article/view/4308}, abstractNote={<p>Debido a que el tráfico de datos está creciendo a un ritmo rápido gracias a los avances en el Internet de las Cosas, el modelado preciso y la anticipación exacta del <em>Long-Term Evolution</em> (<em>LTE</em>) es fundamental para una variedad de aplicaciones como el <em>streaming</em> de vídeo, el consumo efectivo de ancho de banda, y la gestión de la energía. En esta investigación, proponemos un modelo basado en un Algoritmo de Inteligencia Computacional (IC) que puede mejorar la Estimación del Canal basado en la señal recibida. Se consideran dos algoritmos. A diferencia de los trabajos anteriores que se centraban únicamente en el diseño de modelos para estimar el canal utilizando los algoritmos tradicionales de Error Cuadrático Medio (<em>MMSE</em>) y de Mínimos Cuadrados (<em>LS</em>), nosotros utilizamos 1) <em>GA</em> (Algoritmo Genético) y 2) <em>PSO</em> (Algoritmo de Optimización de Enjambre de Partículas) para trabajar con datos de prueba de conducción discreta y continua de <em>Long-Term Evolution</em> (<em>LTE</em>). Nos fijamos en LTE en la banda de 5,8 GHz en particular. Al reducir el error cuadrático medio de <em>LS</em> y la complejidad de <em>MMSE</em>, el modelo de diseño intenta mejorar la estimación del canal. Los pilotos se colocan al azar y se envían con los datos para recopilar información sobre el canal, lo que ayuda al receptor a descodificar y estimar el canal mediante <em>LS</em>, <em>MMSE</em>, Taguchi <em>GA</em> y <em>PSO</em>. Se ha estimado la tasa de error de bits (<em>BER</em>), la relación señal/ruido y el error cuadrático medio de un modelo basado en IC. En comparación con los algoritmos <em>MMSE</em> y <em>LS</em>, el modelo <em>BER</em> propuesto alcanza la ganancia objetivo de 2,4 dB y 5,4 dB.</p>}, number={2}, journal={Revista Colombiana de Computación}, author={Pathan, Siraj and Singh, Sanjay and Tamboli, Mujib and Pathak, Sunil}, year={2022}, month={dic.}, pages={17–28} }