Utilização de inteligência artificial no controle do acoplamento mútuo em projetos de sistemas MIMO.

• Ano de defesa: 2020
• Autor(a) principal: LEAL, Israel Aires Costa.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM LETRAS EM REDE PROFLETRAS (UFRN); UFCG
• Palavras-chave em Português: Inteligência artificial; Controle de acoplamento mútuo; Acoplamento mútuo; Sistemas MIMO; Algoritmos bio-inspirados; Capacidade de canal; Otimização por enxame de partículas; Particle swarm optimization; Canais MIMO; Múltiplas entradas e múltiplas saídas; Multiple Input Multiple Output - MIMO; Projeto de antena; Projeto de sistema MIMO; Artificial intelligence; Mutual Coupling Control; Mutual coupling; MIMO Systems; Bio-inspired algorithms; Channel capacity; Particle Swarm Optimization; MIMO channels; Multiple Inputs and Multiple Outputs; Antenna Project; MIMO system design; Engenharia Elétrica.
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/21874

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.