Separação e identificação de múltiplas fontes eletromagnéticas usando o método de análise em componentes independentes e o coeficiente de correlação.

• Ano de defesa: 2014
• Autor(a) principal: FERREIRA, Paulo Ixtânio Leite.
• Orientador(a): FONTGALLAND, Glauco. , ALBERT, Bruno Barbosa.
• Banca de defesa: D'ASSUNÇÃO, Adaildo Gomes., SANTANA, Ewaldo Eder Carvalho., FREIRE, Raimundo Carlos Silvério., FARIAS, José Ewerton Pombo de.
• Tipo de documento: Tese
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande
• Programa de Pós-Graduação: PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA
• Departamento: Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI
• País: Brasil
• Palavras-chave em Português: Separação Cega de Fontes; Análise em Componente Independente (ICA); FastICA; Múltiplas Fontes Eletromagnéticas Irradiantes; Coeficiente de Correlação; Rádio Cognitivo; Sensoriamento Espectral; Blind Source Separation; Independent Component Analysis (ICA); Multiple Radiating Electromagnetic Sources; Correlation Coefficient; Cognitive Radio; Spectral Sensing
• Área do conhecimento CNPq: Engenharia Elétrica
• Link de acesso: https://dspace.sti.ufcg.edu.br/handle/riufcg/9598

Atualmente o uso de equipamentos que usam tecnologia sem fio tem aumentado significativamente a quantidade de fontes eletromagnéticas (EM) e, consequentemente, a preocupação em identificar e separar múltiplas fontes fisicamente muito próximas. Essa situação é o alvo de estudo nesta pesquisa. Descreve-se o caso de como duas fontes EM irradiantes podem ser separadas apresentando uma pequena diferença em frequência (ΔF), mesma amplitude e fase. Isso é conseguido sem conhecimento prévio das fontes ou do ambiente onde elas estão inseridas. Neste trabalho são apresentados resultados de medições, para fontes separadas por distâncias de até d = λ0/10. Em seguida, são mostradas a separação e identificação de múltiplas fontes com ΔF = 0,63%, geradas por equipamentos diferentes. Um estudo de sensoriamento espectral de canais de TV (digital e analógica) foi desenvolvido visando à aplicação em rádio cognitivo. Para estes casos, o método de análise em componente independente (ICA) é aplicado e o algoritmo FastICA é usado na sua implementação. É mostrada a limitação no uso dos procedimentos tradicionais para fontes semelhantes e espacialmente muito próximas. Um novo procedimento de coleta dos dados foi proposto baseado na reconstrução matemática dos sinais a partir da medição da fase e amplitude. São apresentados resultados para a influência do número, do posicionamento e da disposição dos sensores na resposta do ICA. O coeficiente de correlação é utilizado para quantificar quanto o sinal estimado é linearmente similar ao sinal original. Em alguns casos esses valores chegam a 0,99. Os resultados obtidos são considerados promissores, quando se leva em conta a complexidade do ambiente, a pequena diferença em frequência, o número e a proximidade das fontes.