Posicionamiento autónomo de UAVs en redes inalámbricas de sensores empleando Q-learning

dc.contributor.advisorAcosta González, Rigoberto
dc.contributor.authorPons Pérez, Deny Manuel
dc.coverage.spatialSanta Claraen_US
dc.date.accessioned2022-02-03T19:25:22Z
dc.date.available2022-02-03T19:25:22Z
dc.date.issued2021-12-21
dc.description.abstractUna red inalámbrica de sensores está compuesta por sensores autónomos especialmente distribuidos para monitorizar condiciones físicas o ambientales. Estas redes pueden ser de gran utilidad en la agricultura para generar un gran volumen de información variada que servirán para lograr mejorar la productividad. Obtener esta información implica establecer un canal de comunicación para el intercambio de información, por lo que en este trabajo se implementará una infraestructura basada en UAVs que hará más factible esta tarea. El principal resultado de esta investigación será analizar el rendimiento del algoritmo Q-learning multiagente cooperativo en el posicionamiento autónomo de UAV para el descubrimiento de dispositivos IoT. Además de la creación de un entorno de software para potenciar la investigación en las comunicaciones inalámbricas utilizando UAVs para las redes inalámbricas de sensores. Se demuestra que algoritmo Q-learning multiagente cooperativo es una excelente opción para el descubrimiento de los dispositivos IoT gracias a su rendimiento, pues como promedio 5 o menos dispositivos IoT quedan sin cobertura. Además de desarrollar mecanismos de forma autónoma que permiten una disminución del consumo de potencia.en_US
dc.description.statusnon-publisheden_US
dc.identifier.urihttps://dspace.uclv.edu.cu/handle/123456789/13303
dc.language.isoesen_US
dc.publisherUniversidad Central "Marta Abreu" de Las Villas, Facultad de Ingeniería Eléctrica, Departamento de Electrónica y Telecomunicacionesen_US
dc.rightsEste documento es Propiedad Patrimonial de la Universidad Central “Marta Abreu” de Las Villas.Los usuarios podrán hacer uso de esta obra bajo la siguiente licencia: CreativeCommons: Atribución-No Comercial-Compartir Igual 4.0 Licenseen_US
dc.subjectRedes Inalámbricasen_US
dc.subjectSensoresen_US
dc.subjectQ-learningen_US
dc.titlePosicionamiento autónomo de UAVs en redes inalámbricas de sensores empleando Q-learningen_US
dc.typeThesisen_US
dc.type.thesisbacheloren_US

Archivos

Bloque original

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
Deny Manuel Pons Pérez.pdf
Tamaño:
1.39 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format

Bloque de licencias

Mostrando 1 - 1 de 1
Cargando...
Miniatura
Nombre:
license.txt
Tamaño:
3.33 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descripción: