As redes locais sem fio, como por exemplo, redes WiFi, têm como maiores vantagens a fácil usabilidade e baixo custo de instalação. Entretanto, com a crescente necessidade de maiores capacidades de transmissão e mobilidade, as tecnologias utilizadas em redes locais começam a transparecer os seus limites, como o alcance de poucas dezenas de metros entre dispositivos e não garantia de QoS (Quality of Service) em suas versões originais. Essas desvantagens abrem espaço para as redes sem fio metropolitanas como as redes IEEE 802.16. Esta tecnologia foi definida para solucionar os problemas de mobilidade, aliando altas taxas de transmissão e melhor utilização do meio de transmissão, além de garantir QoS. Um dos problemas para prover QoS em sistemas sem fio de banda larga é gerenciar, de forma efetiva, os recursos do meio de transmissão, ou seja, alocar o tráfego de aplicações nas proporções certas e no momento certo. Alem disso, as aplicações têm diferentes requisitos de qualidade, sendo assim é necessário identificar os seus pacotes e classificá-los em grupos com necessidades semelhantes. O padrão IEEE 802.16 define cinco classes de serviço nas quais o tráfego deve ser classificado: UGS (Unsolicited Grant Service), ertPS (Extended Real Time Polling Service), rtPS (Real Time Polling Service), nrtPS (Non Real Time Polling Service) e BE (Best Effort Service). Nesse contexto, diversos algoritmos são propostos para classificação de pacotes, podendo ser divididos em três categorias: classificação tradicional (por portas), classificação Machine Learning e classificação pelo payload do pacote. A litetatura especializada na área de redes sem fio indica que a técnica de Machine Learning é mais eficaz, porém essa técnica não é utilizada na indústria (diferentemente de classificação por portas), devido à falta de trabalhos que avaliam o seu desempenho computacional considerando condições reais de operação de uma rede, como perda de pacotes e delay. Para classificar e ordenar o tráfego, são necessárias mais informações para garantir QoS em redes IEEE 802.16, como por exemplo dados mais detalhados sobre a condição do meio de transmissão. Neste contexto, o presente trabalho propõe um módulo de classificação de tráfego em uma BS (Base Station) para redes IEEE 802.16 que possui informações sobre o canal de transmissão, tornando a arquitetura ciente das condições do canal de rádio frequência. Esse módulo utilizará técnicas de classificação híbridas, isto é, o classificador proposto utiliza portas e payload dos pacotes para identificar tráfegos. O módulo proposto está sendo implementado no sistema operacional Linux, utilizando principalmente o framework netfilter, onde é possível acessar cada pacote que passa pelo kernel do sistema operacional. Além disso, para a classificação por payload, está sendo utilizado o classificador l7-filter.