Utilização de inteligência artificial no controle do acoplamento mútuo em projetos de sistemas MIMO.
Ano de defesa: | 2020 |
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Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Campina Grande
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Programa de Pós-Graduação: |
PÓS-GRADUAÇÃO EM LETRAS EM REDE PROFLETRAS (UFRN)
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Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
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País: |
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Palavras-chave em Português: | |
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Resumo: | Esta tese apresenta uma metodologia, que usa algoritmos de otimização bio-inspirados, para aumento da capacidade de canal em Sistemas de Múltiplas Entradas e Múltiplas Saídas (MIMO), considerando o acoplamento mútuo (AM) para promover uma redução na distância entre os elementos do arranjo. A modelagem do sistema inicia com o projeto de uma antena em microfita, na frequência de 26 GHz, que é usada como protótipo para teste do sistema MIMO e análise de seu desempenho. A antena é simulada no software CST Studio Suite® e são utilizados Algoritmos Genéticos (GA) para otimização, construção dos parâmetros físicos da antena e melhorias em seu desempenho. O método considera o AM entre elementos dos arranjo de antenas na transmissão e recepção do sinal. Para tanto, o Método de Impedância Mútua Convencional (CMIM) e o Método de Impedância Mútua na Recepção (RMIM) foram escolhidos para representação e avaliação do AM por sua característica de aproximação com modelos reais. Para otimização da capacidade de canal e redução da distância entre os elemento é usado o algoritmo Otimização por Enxame de Partículas (PSO) com proposta de uma modificação específica para o problema que utiliza de estratégia de aceleração das partículas em uma determinada parte do espaço de busca. Esta tese apresenta um método da análise dos resultados no modo de recepção em função da capacidade do canal. Resultados de simulação mostram que se pode conseguir uma melhoria de desempenho do sistema MIMO de 11,1 % na capacidade do canal e redução da distância entre os elementos de 23,7 %, considerando o AM. |
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ALENCAR, Marcelo Sampaio de.ALENCAR, M. S.http://lattes.cnpq.br/0946722048975388LOPES, Waslon Terllizzie Araújo.LOPES, W. T. A.http://lattes.cnpq.br/5041048659000127QUEIROZ, Wamberto José Lira de.FONTGALLAND, Glauco.PIMENTEL, Cecílio José Lins.ESQUERRE, Vitaly Félix Rodrigues.LEAL, I. A. C.http://lattes.cnpq.br/7054209255136056LEAL, Israel Aires Costa.Esta tese apresenta uma metodologia, que usa algoritmos de otimização bio-inspirados, para aumento da capacidade de canal em Sistemas de Múltiplas Entradas e Múltiplas Saídas (MIMO), considerando o acoplamento mútuo (AM) para promover uma redução na distância entre os elementos do arranjo. A modelagem do sistema inicia com o projeto de uma antena em microfita, na frequência de 26 GHz, que é usada como protótipo para teste do sistema MIMO e análise de seu desempenho. A antena é simulada no software CST Studio Suite® e são utilizados Algoritmos Genéticos (GA) para otimização, construção dos parâmetros físicos da antena e melhorias em seu desempenho. O método considera o AM entre elementos dos arranjo de antenas na transmissão e recepção do sinal. Para tanto, o Método de Impedância Mútua Convencional (CMIM) e o Método de Impedância Mútua na Recepção (RMIM) foram escolhidos para representação e avaliação do AM por sua característica de aproximação com modelos reais. Para otimização da capacidade de canal e redução da distância entre os elemento é usado o algoritmo Otimização por Enxame de Partículas (PSO) com proposta de uma modificação específica para o problema que utiliza de estratégia de aceleração das partículas em uma determinada parte do espaço de busca. Esta tese apresenta um método da análise dos resultados no modo de recepção em função da capacidade do canal. Resultados de simulação mostram que se pode conseguir uma melhoria de desempenho do sistema MIMO de 11,1 % na capacidade do canal e redução da distância entre os elementos de 23,7 %, considerando o AM.This thesis presents a methodology that uses bio-inspired optimization algorithms to increase the channel capacity in Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems considering mutual coupling (MC) to promote a reduction in the distance among the array elements. The method starts with the microstrip antenna design, at the frequency of 26 GHz, that is used as a prototype for MIMO system testing and peformance analyses. The antenna is simulated using the CST Studio Suite® software, and Genetic Algorithms (GA) are used to optimize, to determine the antenna’s physical parameters and to improve its performance. The method considers the MC among antenna array elements in the signal transmission and reception. The Conventional Mutual Impedance Method (CMIM) and the Receiving Mutual Impedance Method (RMIM) were chosen to be used in the simulation, because of their adherence to real situations. The Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) is used to optimize the channel capacity and to reduce the distance among the elements with a specific modification for the problem that uses particle in acceleration strategy in a specific part of the search space. This thesis presents a method of analyzing the results in reception mode as a function of channel capacity. Simulation results show that it is possible to obtain a MIMO system performance improvement of 11.1% in channel capacity, and the distance between elements can be reduced by 23.7%, considering the MC.Submitted by Ruth Quaresma de Freitas (ruth_quaresma@hotmail.com) on 2021-11-08T11:25:46Z No. of bitstreams: 1 ISRAEL AIRES COSTA LEAL - TESE PPGEE 2020.pdf: 1635526 bytes, checksum: 64521d12ebf2866471ccb130c027e18d (MD5)Made available in DSpace on 2021-11-08T11:25:46Z (GMT). No. of bitstreams: 1 ISRAEL AIRES COSTA LEAL - TESE PPGEE 2020.pdf: 1635526 bytes, checksum: 64521d12ebf2866471ccb130c027e18d (MD5) Previous issue date: 2020-02-27Universidade Federal de Campina GrandePÓS-GRADUAÇÃO EM LETRAS EM REDE PROFLETRAS (UFRN)UFCGBrasilCentro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEIEngenharia Elétrica.Inteligência artificialControle de acoplamento mútuoAcoplamento mútuoSistemas MIMOAlgoritmos bio-inspiradosCapacidade de canalOtimização por enxame de partículasParticle swarm optimizationCanais MIMOMúltiplas entradas e múltiplas saídasMultiple Input Multiple Output - MIMOProjeto de antenaProjeto de sistema MIMOArtificial intelligenceMutual Coupling ControlMutual couplingMIMO SystemsBio-inspired algorithmsChannel capacityParticle Swarm OptimizationMIMO channelsMultiple Inputs and Multiple OutputsMultiple Input Multiple Output - MIMOAntenna ProjectMIMO system designUtilização de inteligência artificial no controle do acoplamento mútuo em projetos de sistemas MIMO.Use of artificial intelligence to control mutual coupling in MIMO system designs.2020-02-272021-11-08T11:25:46Z2021-11-082021-11-08T11:25:46Zhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/21874LEAL, Israel Aires Costa. Utilização de inteligência artificial no controle do acoplamento mútuo em projetos de sistemas MIMO. 2020. 139f. (Tese de Doutorado) Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2020. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/21874info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisporinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCGinstname:Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)instacron:UFCGLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/21874/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52ORIGINALISRAEL AIRES COSTA LEAL - TESE PPGEE 2020.pdfISRAEL AIRES COSTA LEAL - TESE PPGEE 2020.pdfapplication/pdf1635526http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/xmlui/bitstream/riufcg/21874/1/ISRAEL+AIRES+COSTA+LEAL+-+TESE+PPGEE+2020.pdf64521d12ebf2866471ccb130c027e18dMD51riufcg/218742021-11-08 08:28:50.652oai:localhost: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Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://bdtd.ufcg.edu.br/PUBhttp://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/oai/requestbdtd@setor.ufcg.edu.br || bdtd@setor.ufcg.edu.bropendoar:48512021-11-08T11:28:50Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCG - Universidade Federal de Campina Grande (UFCG)false |
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Esta tese apresenta uma metodologia, que usa algoritmos de otimização bio-inspirados, para aumento da capacidade de canal em Sistemas de Múltiplas Entradas e Múltiplas Saídas (MIMO), considerando o acoplamento mútuo (AM) para promover uma redução na distância entre os elementos do arranjo. A modelagem do sistema inicia com o projeto de uma antena em microfita, na frequência de 26 GHz, que é usada como protótipo para teste do sistema MIMO e análise de seu desempenho. A antena é simulada no software CST Studio Suite® e são utilizados Algoritmos Genéticos (GA) para otimização, construção dos parâmetros físicos da antena e melhorias em seu desempenho. O método considera o AM entre elementos dos arranjo de antenas na transmissão e recepção do sinal. Para tanto, o Método de Impedância Mútua Convencional (CMIM) e o Método de Impedância Mútua na Recepção (RMIM) foram escolhidos para representação e avaliação do AM por sua característica de aproximação com modelos reais. Para otimização da capacidade de canal e redução da distância entre os elemento é usado o algoritmo Otimização por Enxame de Partículas (PSO) com proposta de uma modificação específica para o problema que utiliza de estratégia de aceleração das partículas em uma determinada parte do espaço de busca. Esta tese apresenta um método da análise dos resultados no modo de recepção em função da capacidade do canal. Resultados de simulação mostram que se pode conseguir uma melhoria de desempenho do sistema MIMO de 11,1 % na capacidade do canal e redução da distância entre os elementos de 23,7 %, considerando o AM. |
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