Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2018
Autor(a) principal: Loureiro, Alexandre José Figueiredo
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Tese
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Não Informado pela instituição
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Propagação de ondas de rádio
Ondas de rádio
Teorema de Bayes
Incerteza
Link de acesso: http://repositorio.unb.br/handle/10482/34077
Resumo: Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018.
id UNB_a6eef0d015af9fa0951991e4bcbc544a
oai_identifier_str oai:repositorio.unb.br:10482/34077
network_acronym_str UNB
network_name_str Repositório Institucional da UnB
repository_id_str
spelling Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UTPropagação de ondas de rádioOndas de rádioTeorema de BayesIncertezaTese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018.A vegetação é considerada um ambiente complexo para análise de espalhamento e atenuação dentro do fenômeno de propagação de ondas rádio. Esta tese apresenta um preditor bayesiano de atenuação de propagação de ondas de rádio em vegetação baseado na sua correlação com pixels de vegetação de uma imagem e utilizando as vantagens computacionais da transformada da incerteza (UT). O processamento de imagens de satélite pode refinar o planejamento de sistemas de rádio usando a vegetação como preditor de atenuação. Neste trabalho a predição é baseada na correlação de mais de 56% entre valores de pixel RGB e valores de atenuação na vegetação obtida de três grupos de medições de potência em testes de campo em ondas centimétricas em duas regiões distintas do Brasil: Belo Horizonte, na região sudeste com medições em 18 GHz, e Manaus em 24 GHz na região norte. Esta predição aplicada nos dois grupos de medições em Manaus apresentou correlações de 0,59 e 0,56 respectivamente enquanto que em Belo Horizonte apresentou correlação de 0,57. As análises estatísticas mostraram que mais de 30% da variância da atenuação nestes três grupos de medições podem ser explicadas pelos valores de pixel RGB. Utilizando este modelo linear correlacionado entre pixels RGB de vegetação e valores geolocalizados de atenuação, este trabalho combina a Transformada da Incerteza (UT) e a inferência de Bayes para refinar a distribuição de atenuação em vegetação. Como a necessária multiplicação das distribuições prior e amostral de Bayes não está facilmente disponível na UT, este trabalho apresenta um método que calcula novos pontos sigma comuns, mas com diferentes pesos para as distribuições prior e amostral da UT, desta forma permitindo a multiplicação de Bayes.The vegetation is considered a complex environment for analysis of scattering and attenuation in radio propagation phenomena. This thesis presents a bayesian predictor for radio propagation attenuation through vegetation based on the its correlation with vegetation pixels from an image and utilizing the computational advantages of the unscented transform (UT). The satellite image processing can improve planning of radio systems with a vegetation attenuation predictor. In this research, the prediction is based on the correlation of more than 56% between RGB pixel values and vegetation attenuation taken from three groups of power measurements at centimeter waves at two distinct regions of Brazil: Belo Horizonte, in the southeast region measured at 18 GHz, and Manaus at 24 GHz in the north region. This prediction applied at two groups of power measurements at Manaus showed correlation 0.62 and 0.56 respectively, while at Belo Horizonte showed correlation of 0.57. The statistical analysis showed that more than 30% of the attenuation variance at these three measurements groups was due to the RGB pixel values. Using this linear correlated model between vegetation pixel RGB values and geolocated attenuation values, this work combined the unscented transform (UT) and bayesian inference to refine the vegetation attenuation distribution. Since the necessary multiplication of bayes prior and sampling distributions is not easily available in the UT, this research presents a method that calculates new common sigma points and different new weights for the prior and sampling UT distributions, thus allowing the Bayes multiplication.Menezes, Leonardo Rodrigues Araújo Xavier deLoureiro, Alexandre José Figueiredo2019-02-27T17:25:32Z2019-02-27T17:25:32Z2019-02-272018-09-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfLOUREIRO, Alexandre José Figueiredo. Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT. 2018. xiv, 70 f., il. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.http://repositorio.unb.br/handle/10482/34077A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.info:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2023-07-07T21:09:50Zoai:repositorio.unb.br:10482/34077Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2023-07-07T21:09:50Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
dc.title.none.fl_str_mv Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT
title Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT
spellingShingle Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT
Loureiro, Alexandre José Figueiredo
Propagação de ondas de rádio
Ondas de rádio
Teorema de Bayes
Incerteza
title_short Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT
title_full Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT
title_fullStr Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT
title_full_unstemmed Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT
title_sort Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT
author Loureiro, Alexandre José Figueiredo
author_facet Loureiro, Alexandre José Figueiredo
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Menezes, Leonardo Rodrigues Araújo Xavier de
dc.contributor.author.fl_str_mv Loureiro, Alexandre José Figueiredo
dc.subject.por.fl_str_mv Propagação de ondas de rádio
Ondas de rádio
Teorema de Bayes
Incerteza
topic Propagação de ondas de rádio
Ondas de rádio
Teorema de Bayes
Incerteza
description Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-09-30
2019-02-27T17:25:32Z
2019-02-27T17:25:32Z
2019-02-27
dc.type.status.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
format doctoralThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv LOUREIRO, Alexandre José Figueiredo. Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT. 2018. xiv, 70 f., il. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
http://repositorio.unb.br/handle/10482/34077
identifier_str_mv LOUREIRO, Alexandre José Figueiredo. Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT. 2018. xiv, 70 f., il. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2018.
url http://repositorio.unb.br/handle/10482/34077
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.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Repositório Institucional da UnB
instname:Universidade de Brasília (UnB)
instacron:UNB
instname_str Universidade de Brasília (UnB)
instacron_str UNB
institution UNB
reponame_str Repositório Institucional da UnB
collection Repositório Institucional da UnB
repository.name.fl_str_mv Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)
repository.mail.fl_str_mv repositorio@unb.br
_version_ 1839083746579447808

Registros relacionados