@MASTERSTHESIS{ 2023:1572127311,
 	title = {Machine Learning-based  Direction of Arrival Estimation},
 	year = {2023},
 	url = "https://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/252",
 	abstract = "Espera-se que o beamforming seja uma das principais tecnologias adotadas pelas redes de Sexta Gera??o (6G). O beamforming melhora a rela??o sinal-ru?do dos sinais recebidos e foca o padr?o de radia??o em uma dire??o espec?fica ponderando a amplitude e a fase dos sinais de antenas individuais. Esta t?cnica proporciona uma melhor cobertura em um ambiente interno e na borda de c?lulas. Para fazer o melhor uso desta tecnologia ? importante conhecer a localiza??o do dispositivo para direcionar o feixe da antena da esta??o r?dio base. Consequentemente, o m?todo de estima??o de dire??o de chegada torna-se crucial e essencial neste momento. Portanto, este estudo aborda o problema de estimar com precis?o os ?ngulos de azimute e eleva??o de um sinal incidindo em um conjunto de antenas baseado em modelos de aprendizado de m?quina. Os resultados de simula??o mostram que os modelos de aprendizado de m?quina s?o uma solu??o competitiva para se encontrar os ?ngulos de azimute e de eleva??o de um sinal incidente em um sistema receptor.",
 	publisher = {Instituto Nacional de Telecomunica??es},
 	scholl = {Mestrado em Engenharia de Telecomunica??es},
 	note = {Instituto Nacional de Telecomunica??es}
}