Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2013
Autor(a) principal: COSTA, Juliana Santiago Monteiro lattes
Orientador(a): CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Instituto de Tecnologia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/4610
Resumo: A adoção de sistemas digitais de radiodifusão sonora, que estão em fase de testes no país, permite realizar novos estudos visando um melhor planejamento para a implementação dessas novas emissoras. O que significa reavaliar os principais modelos de radiopropagação existentes ou propor novas alternativas para atender as demandas inerentes dos sistemas digitais. Os modelos atuais, conforme Recomendações ITU-R P. 1546 e ITU-R P. 1812, não condizem fielmente com a realidade de algumas regiões do Brasil, principalmente com as regiões de clima tropical, como a Região Amazônica, seja pelo elevado índice pluviométrico seja pela vasta flora existente. A partir dos modelos adequados ao canal de propagação, torna-se viável desenvolver ferramentas de planejamento de cobertura mais precisas e eficientes. A utilização destas ferramentas é cabível tanto para a ANATEL, para a elaboração dos planos básicos de distribuição de canais quanto para os radiodifusores. No presente trabalho é apresentada uma metodologia utilizando a inteligência computacional, baseada em Inferênciass Baysianas, para predição da intensidade de campo elétrico, a qual pode ser aplicada ao planejamento ou expansão de áreas de cobertura em sistemas de radiodifusão para frequências na faixa de ondas médias (de 300 kHz a 3MHz). Esta metodologia gera valores de campo elétrico estimados a partir dos valores de altitude do terreno (através de análises de tabelas de probabilidade condicional) e estabelece a comparação destes com valores de campo elétrico medidos. Os dados utilizados neste trabalho foram coletados na região central do Brasil, próximo à cidade de Brasília. O sinal transmitido era um sinal de rádio AM transmitido na frequência de 980 kHz. De posse dos dados coletados durante as campanhas de medição, foram realizadas simulações utilizando tabelas de probabilidade condicional geradas por Inferências Bayesianas. Assim, é proposto um método para predizer valores de campo elétrico com base na correlação entre o campo elétrico medido e altitude, através da utilização de inteligência computacional. Se comparados a inúmeros trabalhos existentes na literatura que têm o mesmo objetivo, os resultados encontrados neste trabalho validam o uso da metodologia para determinar o campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando Inferências Bayesianas.
id UFPA_838402293538b8b1aec54173c13a5312
oai_identifier_str oai:repositorio.ufpa.br:2011/4610
network_acronym_str UFPA
network_name_str Repositório Institucional da UFPA
repository_id_str
spelling 2014-01-16T13:25:21Z2014-01-16T13:25:21Z2013-06-11COSTA, Juliana Santiago Monteiro. Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas. 2013. 68 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Tecnologia, Belém, 2013. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/4610A adoção de sistemas digitais de radiodifusão sonora, que estão em fase de testes no país, permite realizar novos estudos visando um melhor planejamento para a implementação dessas novas emissoras. O que significa reavaliar os principais modelos de radiopropagação existentes ou propor novas alternativas para atender as demandas inerentes dos sistemas digitais. Os modelos atuais, conforme Recomendações ITU-R P. 1546 e ITU-R P. 1812, não condizem fielmente com a realidade de algumas regiões do Brasil, principalmente com as regiões de clima tropical, como a Região Amazônica, seja pelo elevado índice pluviométrico seja pela vasta flora existente. A partir dos modelos adequados ao canal de propagação, torna-se viável desenvolver ferramentas de planejamento de cobertura mais precisas e eficientes. A utilização destas ferramentas é cabível tanto para a ANATEL, para a elaboração dos planos básicos de distribuição de canais quanto para os radiodifusores. No presente trabalho é apresentada uma metodologia utilizando a inteligência computacional, baseada em Inferênciass Baysianas, para predição da intensidade de campo elétrico, a qual pode ser aplicada ao planejamento ou expansão de áreas de cobertura em sistemas de radiodifusão para frequências na faixa de ondas médias (de 300 kHz a 3MHz). Esta metodologia gera valores de campo elétrico estimados a partir dos valores de altitude do terreno (através de análises de tabelas de probabilidade condicional) e estabelece a comparação destes com valores de campo elétrico medidos. Os dados utilizados neste trabalho foram coletados na região central do Brasil, próximo à cidade de Brasília. O sinal transmitido era um sinal de rádio AM transmitido na frequência de 980 kHz. De posse dos dados coletados durante as campanhas de medição, foram realizadas simulações utilizando tabelas de probabilidade condicional geradas por Inferências Bayesianas. Assim, é proposto um método para predizer valores de campo elétrico com base na correlação entre o campo elétrico medido e altitude, através da utilização de inteligência computacional. Se comparados a inúmeros trabalhos existentes na literatura que têm o mesmo objetivo, os resultados encontrados neste trabalho validam o uso da metodologia para determinar o campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando Inferências Bayesianas.The adoption of digital sound broadcasting systems, which are under testing in the country, allows new studies aimed a better planning for the implementation of new stations, which means to reassess the major existing radio propagation models or propose new alternatives to meet demands inherent in digital systems. The current models, as Recommendations ITU-R P. 1546 and ITU-R P. 1812, do not match closely with the reality of some regions of Brazil, especially in the tropical regions, such as the Amazon Region, due to the high rainfall and the vast existing flora. Using models suited to the propagation channel, it becomes feasible to develop planning tools covering most accurate and efficient. The use of these tools is applicable both to ANATEL, for the elaboration of the basic plans, as distribution channels for broadcasters. This paper presents a methodology using a computational intelligence based in Bayesian Networks for prediction of electric field intensity, which can be applied to planning or expanding coverage areas in broadcasting systems for frequencies in the range of medium wave (300 kHz to 3 MHz). This methodology generates electric field values estimated from the values of terrain altitude (through analysis of conditional probability tables) and provides a comparison of these values with the measured electric field. The data used in this study were collected in Brazil’s central region, nearby the city of Brasilia. The transmitted signal was an AM radio signal transmitted at a frequency of 980 kHz. With the data collected during the measurement campaigns, simulations were performed using conditional probability tables generated by Bayesian Networks. Thus, it’s proposed a method for predicting values of electric field based on the correlation between the measured electric field and the altitude through the use of artificial intelligence. Compared to numerous studies in the literature that have the same goal, the results found in this study validate the use of the methodology to determine the electric field in medium wave radio broadcasting using Bayesian Networks.porUniversidade Federal do ParáPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUFPABrasilInstituto de TecnologiaCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOESCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::CIRCUITOS ELETRICOS, MAGNETICOS E ELETRONICOSCampo elétricoRede bayesianaProbabilidade condicionalUma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santoshttp://lattes.cnpq.br/2265948982068382ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite dehttp://lattes.cnpq.br/4001747699670004http://lattes.cnpq.br/9817363937296232COSTA, Juliana Santiago Monteiroinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFPAinstname:Universidade Federal do Pará (UFPA)instacron:UFPAORIGINALDissertacao_MetodologiaPredicaoCampo.pdfDissertacao_MetodologiaPredicaoCampo.pdfapplication/pdf1935005http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/1/Dissertacao_MetodologiaPredicaoCampo.pdfb3874987c851a1b088cb0f32d9e563b4MD51CC-LICENSElicense_urllicense_urltext/plain; charset=utf-852http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/2/license_url3d480ae6c91e310daba2020f8787d6f9MD52license_textlicense_texttext/html; charset=utf-80http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/3/license_textd41d8cd98f00b204e9800998ecf8427eMD53license_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; charset=utf-823898http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/4/license_rdfe363e809996cf46ada20da1accfcd9c7MD54LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81774http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/5/license.txtf0aa1a71c97d9c3e771021efac6d65e7MD55TEXTDissertacao_MetodologiaPredicaoCampo.pdf.txtDissertacao_MetodologiaPredicaoCampo.pdf.txtExtracted texttext/plain98834http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/6/Dissertacao_MetodologiaPredicaoCampo.pdf.txtf5f4c9fd9ec152bb222b6f9f31d342f6MD562011/46102017-12-22 10:58:48.979oai:repositorio.ufpa.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://repositorio.ufpa.br/oai/requestriufpabc@ufpa.bropendoar:21232017-12-22T13:58:48Repositório Institucional da UFPA - Universidade Federal do Pará (UFPA)false
dc.title.pt_BR.fl_str_mv Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas
title Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas
spellingShingle Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas
COSTA, Juliana Santiago Monteiro
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::CIRCUITOS ELETRICOS, MAGNETICOS E ELETRONICOS
Campo elétrico
Rede bayesiana
Probabilidade condicional
title_short Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas
title_full Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas
title_fullStr Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas
title_full_unstemmed Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas
title_sort Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas
author COSTA, Juliana Santiago Monteiro
author_facet COSTA, Juliana Santiago Monteiro
author_role author
dc.contributor.advisor1.fl_str_mv CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos
dc.contributor.advisor1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/2265948982068382
dc.contributor.advisor-co1.fl_str_mv ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de
dc.contributor.advisor-co1Lattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/4001747699670004
dc.contributor.authorLattes.fl_str_mv http://lattes.cnpq.br/9817363937296232
dc.contributor.author.fl_str_mv COSTA, Juliana Santiago Monteiro
contributor_str_mv CAVALCANTE, Gervásio Protásio dos Santos
ARAÚJO, Jasmine Priscyla Leite de
dc.subject.cnpq.fl_str_mv CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::CIRCUITOS ELETRICOS, MAGNETICOS E ELETRONICOS
topic CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOES
CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::CIRCUITOS ELETRICOS, MAGNETICOS E ELETRONICOS
Campo elétrico
Rede bayesiana
Probabilidade condicional
dc.subject.por.fl_str_mv Campo elétrico
Rede bayesiana
Probabilidade condicional
description A adoção de sistemas digitais de radiodifusão sonora, que estão em fase de testes no país, permite realizar novos estudos visando um melhor planejamento para a implementação dessas novas emissoras. O que significa reavaliar os principais modelos de radiopropagação existentes ou propor novas alternativas para atender as demandas inerentes dos sistemas digitais. Os modelos atuais, conforme Recomendações ITU-R P. 1546 e ITU-R P. 1812, não condizem fielmente com a realidade de algumas regiões do Brasil, principalmente com as regiões de clima tropical, como a Região Amazônica, seja pelo elevado índice pluviométrico seja pela vasta flora existente. A partir dos modelos adequados ao canal de propagação, torna-se viável desenvolver ferramentas de planejamento de cobertura mais precisas e eficientes. A utilização destas ferramentas é cabível tanto para a ANATEL, para a elaboração dos planos básicos de distribuição de canais quanto para os radiodifusores. No presente trabalho é apresentada uma metodologia utilizando a inteligência computacional, baseada em Inferênciass Baysianas, para predição da intensidade de campo elétrico, a qual pode ser aplicada ao planejamento ou expansão de áreas de cobertura em sistemas de radiodifusão para frequências na faixa de ondas médias (de 300 kHz a 3MHz). Esta metodologia gera valores de campo elétrico estimados a partir dos valores de altitude do terreno (através de análises de tabelas de probabilidade condicional) e estabelece a comparação destes com valores de campo elétrico medidos. Os dados utilizados neste trabalho foram coletados na região central do Brasil, próximo à cidade de Brasília. O sinal transmitido era um sinal de rádio AM transmitido na frequência de 980 kHz. De posse dos dados coletados durante as campanhas de medição, foram realizadas simulações utilizando tabelas de probabilidade condicional geradas por Inferências Bayesianas. Assim, é proposto um método para predizer valores de campo elétrico com base na correlação entre o campo elétrico medido e altitude, através da utilização de inteligência computacional. Se comparados a inúmeros trabalhos existentes na literatura que têm o mesmo objetivo, os resultados encontrados neste trabalho validam o uso da metodologia para determinar o campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando Inferências Bayesianas.
publishDate 2013
dc.date.issued.fl_str_mv 2013-06-11
dc.date.accessioned.fl_str_mv 2014-01-16T13:25:21Z
dc.date.available.fl_str_mv 2014-01-16T13:25:21Z
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/masterThesis
format masterThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.citation.fl_str_mv COSTA, Juliana Santiago Monteiro. Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas. 2013. 68 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Tecnologia, Belém, 2013. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
dc.identifier.uri.fl_str_mv http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/4610
identifier_str_mv COSTA, Juliana Santiago Monteiro. Uma metodologia para predição do campo elétrico de radiodifusão sonora em ondas médias utilizando inferências bayesianas. 2013. 68 f. Dissertação (Mestrado) - Universidade Federal do Pará, Instituto de Tecnologia, Belém, 2013. Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica.
url http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/4610
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Pará
dc.publisher.program.fl_str_mv Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
dc.publisher.initials.fl_str_mv UFPA
dc.publisher.country.fl_str_mv Brasil
dc.publisher.department.fl_str_mv Instituto de Tecnologia
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal do Pará
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UFPA
instname:Universidade Federal do Pará (UFPA)
instacron:UFPA
instname_str Universidade Federal do Pará (UFPA)
instacron_str UFPA
institution UFPA
reponame_str Repositório Institucional da UFPA
collection Repositório Institucional da UFPA
bitstream.url.fl_str_mv http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/1/Dissertacao_MetodologiaPredicaoCampo.pdf
http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/2/license_url
http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/3/license_text
http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/4/license_rdf
http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/5/license.txt
http://repositorio.ufpa.br/oai/bitstream/2011/4610/6/Dissertacao_MetodologiaPredicaoCampo.pdf.txt
bitstream.checksum.fl_str_mv b3874987c851a1b088cb0f32d9e563b4
3d480ae6c91e310daba2020f8787d6f9
d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e
e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7
f0aa1a71c97d9c3e771021efac6d65e7
f5f4c9fd9ec152bb222b6f9f31d342f6
bitstream.checksumAlgorithm.fl_str_mv MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
MD5
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UFPA - Universidade Federal do Pará (UFPA)
repository.mail.fl_str_mv riufpabc@ufpa.br
_version_ 1797788516916133888