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Los sistemas de telecomunicaciones por satélite prometen cerrar las brechas digitales y ofrecer servicios de comunicación inalámbrica a cualquier rincón del mundo. Sin embargo, a pesar de la conectividad global de los satélites y su amplia cobertura, todavía existen desafíos abiertos relacionados con las interferencias atmosféricas y de polvo que enfrentan los sistemas satelitales, especialmente en bandas de alta frecuencia en regiones áridas y semiáridas. Por lo tanto, este documento tiene como objetivo predecir los efectos conjuntos de las atenuaciones atmosféricas y de polvo en los países del Consejo de Cooperación del Golfo (CCG) en las comunicaciones de CubeSat utilizando una Red Neuronal Artificial (ANN). El modelo de predicción se ha llevado a cabo utilizando una carga útil de antena Múltiple Entrada Múltiple Salida (MIMO) masiva en bandas de frecuencia K. Considerando que estos efectos conjuntos tienen relaciones positivas en el cálculo del margen de enlace de los satélites, lo que conduce a obtener un sistema de comunicación eficiente, ofreciendo una mejor calidad de servicio (QoS) y mejorando la conectividad de Internet de las Cosas (IoT), o incluso Internet de las Cosas del Espacio (IoST). Los resultados predicen que las predicciones de atenuación ANN, junto con la antena MIMO 5G a bordo del CubeSat, ofrecen un modelo de canal prometedor para las comunicaciones por satélite, lo que a su vez no solo apoya la conectividad IoT sino que también reduce el consumo de energía, mejorando así la vida útil del CubeSat. Además, este estudio puede proporcionar una referencia para los ingenieros de CubeSat para garantizar una comunicación de gran capacidad.
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