Modelo de propagação caótico determinístico
| Ano de defesa: | 2024 |
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| Tipo de documento: | Tese |
| Tipo de acesso: | Acesso aberto |
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| Instituição de defesa: |
Universidade Presbiteriana Mackenzie
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| Programa de Pós-Graduação: |
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| Palavras-chave em Português: | |
| Link de acesso: | https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/38625 |
Resumo: | A predição de cobertura é um método essencial de planejamento de sistemas de transmissão e comunicação sem fio de longo alcance, por minimizar a necessidade de medições de campo para ajuste da área de cobertura e consequentemente reduzir o tempo e o custo de implementação de um sistema de comunicação. No entanto, os métodos de predição de cobertura utilizam simplificações estatísticas que são otimizadas por algoritmos de quantificação de incertezas. As principais causas de incerteza são a dificuldade em representar multipercurso e o ruído impulsivo, pois esses dois efeitos possuem comportamento imprevisível e difíceis de serem modelados estatisticamente. Esta tese apresenta uma nova abordagem para representar incertezas de propagação de ondas eletromagnéticas baseada em sistemas dinâmicos caóticos para modelar o comportamento imprevisível do efeito multipercurso e do ruído impulsivo, resultando em previsões mais próximas daquelas encontradas na natureza. Propõe-se que os efeitos de propagação possam ser classificados como ruído aditivo gaussiano, multipercurso estático caótico, Efeito Doppler caótico e ruído impulsivo caótico. Um novo Modelo de Propagação Caótico Determinístico é apresentado para prever a área de cobertura em um sistema de transmissão DVB-T2 em ambientes rural, rural montanhoso, urbano e densamente urbanizado. Foi avaliado a C/N (Relação Portadora Ruído) para uma BER (Taxa de Erro de Bit) de 10-7 em diferentes canais. O modelo proposto indica um limiar C/N igual a 13,7 dB em ambiente densamente urbanizado e 13,4 dB em ambiente rural com parâmetros de modulação moderadamente menos robusta. Em configuração mais robusta, o limite C/N é igual a 0,9 dB em todos os ambientes. O Modelo Determinístico de Propagação Caótica também foi analisado pelo método subjetivo com software de predição de cobertura Progira. Os resultados obtidos indicam que a área prevista de má recepção é menor em comparação com a obtida pelos métodos tradicionais. Portanto, uma quantidade menor de retransmissores pode proporcionar uma boa recepção, causando uma redução significativa de custos na instalação de um sistema de transmissão. |
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Botelho, Alberto Leonardo PenteadoAkamine, Cristiano2024-05-02T19:06:24Z2024-05-02T19:06:24Z2024-02-20https://dspace.mackenzie.br/handle/10899/38625A predição de cobertura é um método essencial de planejamento de sistemas de transmissão e comunicação sem fio de longo alcance, por minimizar a necessidade de medições de campo para ajuste da área de cobertura e consequentemente reduzir o tempo e o custo de implementação de um sistema de comunicação. No entanto, os métodos de predição de cobertura utilizam simplificações estatísticas que são otimizadas por algoritmos de quantificação de incertezas. As principais causas de incerteza são a dificuldade em representar multipercurso e o ruído impulsivo, pois esses dois efeitos possuem comportamento imprevisível e difíceis de serem modelados estatisticamente. Esta tese apresenta uma nova abordagem para representar incertezas de propagação de ondas eletromagnéticas baseada em sistemas dinâmicos caóticos para modelar o comportamento imprevisível do efeito multipercurso e do ruído impulsivo, resultando em previsões mais próximas daquelas encontradas na natureza. Propõe-se que os efeitos de propagação possam ser classificados como ruído aditivo gaussiano, multipercurso estático caótico, Efeito Doppler caótico e ruído impulsivo caótico. Um novo Modelo de Propagação Caótico Determinístico é apresentado para prever a área de cobertura em um sistema de transmissão DVB-T2 em ambientes rural, rural montanhoso, urbano e densamente urbanizado. Foi avaliado a C/N (Relação Portadora Ruído) para uma BER (Taxa de Erro de Bit) de 10-7 em diferentes canais. O modelo proposto indica um limiar C/N igual a 13,7 dB em ambiente densamente urbanizado e 13,4 dB em ambiente rural com parâmetros de modulação moderadamente menos robusta. Em configuração mais robusta, o limite C/N é igual a 0,9 dB em todos os ambientes. O Modelo Determinístico de Propagação Caótica também foi analisado pelo método subjetivo com software de predição de cobertura Progira. Os resultados obtidos indicam que a área prevista de má recepção é menor em comparação com a obtida pelos métodos tradicionais. Portanto, uma quantidade menor de retransmissores pode proporcionar uma boa recepção, causando uma redução significativa de custos na instalação de um sistema de transmissão.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de NívelporengUniversidade Presbiteriana Mackenziepropagaçãoradiodifusãocomunicação sem fio de longo alcancesistemas dinâmicos caóticosmultipercursoefeito dopplerruído impulsivoModelo de propagação caótico determinísticoinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisreponame:Repositório Digital do Mackenzieinstname:Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)instacron:MACKENZIEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://lattes.cnpq.br/0394598624993168https://orcid.org/0000-0002-3161-4668http://lattes.cnpq.br/1933062035071291https://orcid.org/0000-0003-1075-372XSantos, Edson Tafeli Carneiro doshttp://lattes.cnpq.br/0161192178607515https://orcid.org/0000-0002-2571-0776Vieira, Marcos Stefanellihttp://lattes.cnpq.br/7586109476484841https://orcid.org/0000-0002-7358-5447Borges, Ramon MaiaMeloni, Luis Geraldo Pedrosohttp://lattes.cnpq.br/7146743799532788http://lattes.cnpq.br/7327253649822493https://orcid.org/0000-0001-5908-6337Coverage prediction is an essential method of planning broadcast and long-range wireless communication systems, for minimizing the need for field measurements to adjust the coverage area and consequently reducing the time and cost of implementing a communication system. Nonetheless, coverage prediction methods use statistical simplifications that are optimized by uncertainty quantification algorithms. The main causes of uncertainty are the difficulty in representing multipath and impulsive noise because these two effects have unpredictable behavior, hard to be statistically modeled. This thesis presents a new approach to represent electromagnetic wave propagation uncertainties based on chaotic dynamical systems to model the unpredictable behavior of multipath effect and impulsive noise, resulting in predictions closer to that found in Nature. It is proposed that propagation effects can be classified either as Gaussian additive noise, chaotic static multipath, chaotic Doppler Effect and chaotic impulsive noise. A novel Deterministic Chaotic Propagation Model is presented, and it is used to predict coverage area in a DVB-T2 broadcast system in rural, hilly rural, urban and dense urban environments. Another parameter used to evaluate the quality of reception is the C/N (Carrier to Noise Power Ratio) threshold for a BER (Bit Error Rate) of 10-7 in different channels. The use of the Deterministic Chaotic Propagation Model indicate a C/N threshold equal to 13.7 dB in dense urban environment and 13.4 dB in rural environment using modulation parameters in a moderately less robust configuration. Employing a more robust configuration, the C/N threshold is equal to 0.9 dB in all environments. The Deterministic Chaotic Propagation Model was also analyzed using the subjective method with Progira coverage prediction software. The results obtained indicate that the predicted area of bad reception is smaller in comparison to the one obtained using traditional methods. Therefore, a smaller number of signal repeaters can be used to provide good TV reception in this area, causing a significant cost reduction in the set-up of a broadcast system.Outro: LM Telecomunicações Ltda.propagationbroadcastinglong-range wireless communicationchaotic dynamic systemsmultipathdoppler effectimpulsive noiseBrasilEscola de Engenharia Mackenzie (EE)UPMEngenharia Elétrica e ComputaçãoCNPQ::ENGENHARIASORIGINALALBERTO LEONARDO PENTEADO BOTELHO - protegida.pdfALBERTO LEONARDO PENTEADO BOTELHO - protegida.pdfapplication/pdf6471397https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/3500f284-864e-44f3-b928-cd216a157440/download6834eed7fe0d69d7c0c4654dfef2796bMD51trueAnonymousREADLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-82269https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/169da7c6-074e-489d-b20e-aca60172c340/downloadf0d4931322d30f6d2ee9ebafdf037c16MD52falseAnonymousREADTHUMBNAILALBERTO LEONARDO PENTEADO BOTELHO - protegida.pdf.jpgALBERTO LEONARDO PENTEADO BOTELHO - protegida.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg2644https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/1c182de9-9901-408c-80bc-0a9789feff17/downloadb44bb92daf9b42cd4d6593b934a4b880MD53falseAnonymousREADTEXTALBERTO LEONARDO PENTEADO BOTELHO - protegida.pdf.txtALBERTO LEONARDO PENTEADO BOTELHO - protegida.pdf.txtExtracted texttext/plain105486https://dspace.mackenzie.br/bitstreams/874ea00c-8e8b-4a6c-8f43-8fb343cb38f3/download22c941f35917d53a74b4e8343395373fMD54falseAnonymousREAD10899/386252025-08-16T06:02:23.136681Zopen.accessoai:dspace.mackenzie.br:10899/38625https://dspace.mackenzie.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://tede.mackenzie.br/jspui/PRIhttps://adelpha-api.mackenzie.br/server/oai/repositorio@mackenzie.br||paola.damato@mackenzie.bropendoar:102772025-08-16T06:02:23Repositório Digital do Mackenzie - Universidade Presbiteriana Mackenzie (MACKENZIE)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 |
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