Estudo da recepção com diversidade espacial em canais sem fio de natureza markoviana.

• Ano de defesa: 2018
• Autor(a) principal: ALMEIDA, Danilo Brito Teixeira de.
• Tipo de documento: Dissertação
• 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 ENGENHARIA ELÉTRICA; UFCG
• Palavras-chave em Português: Cadeia de Markov; Desvanecimento; Estimação MLE; Receptor de máxima verossimilhança; Método dos momentos; Markov chain; Fading; MLE estimation; Maximum receiver likelihood; Method of moments; Engenharia Elétrica
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/27077

Projetar sistemas capazes de transmitir informação, de maneira confiável, de um ponto a outro, alocando a menor quantidade possível de recursos é uma tarefa difícil. A busca por novas faixas de frequência e o surgimento de novas aplicações oferecidas pela Internet modificaram a forma de enxergar o canal de comunicações. Modelar o canal de maneira mais dinâmica possi- bilita produzir um modelo mais realista do canal de comunicações. Neste trabalho, é avaliado o impacto da modelagem de alguns dos efeitos presentes no canal de comunicações, por meio de cadeias de Markov, na probabilidade de erro de bits do esquema de modulação digital M-QAM. Além disso, é avaliada a influência da utilização da técnica de diversidade espacial Combina- ção por Razão Máxima (Maximum Ration Combining – MRC) na probabilidade de erro para os modelos de desvanecimento e ruído propostos. Adicionalmente, são avaliadas técnicas para a estimação dos parâmetros do modelo de ruído markoviano por meio dos estimadores MoM (Method of Moments) e MLE (Maximum Likelihood Estimation). Todos os resultados analíti- cos são corroborados por meio de simulações de Monte Carlo. Por fim, a utilização de cadeias de Markov nos modelos de desvanecimento e ruído conferem ao canal de comunicações uma característica mais dinâmica e próxima do comportamento real.