Modelo de propagação indoor multi-andar em 2.4 GHz com estimativa de parâmetros de QoS em chamadas VoIP

O advento de novas formas multimídia tem atraído uma clientela exigente, onde preocupação não é somente com o serviço, mas também, com a qualidade que esse serviço pode ser oferecido. As WLAN (Wireless Local Area Networks) tornaram-se a forma mais comum de roteamento de Internet, devido ao seu baixo custo e facilidade de implementação. Para realizar um bom roteamento é necessário um planejamento, utilizando-se modelos. Os modelos de propagação existentes na literatura fazem a predição da intensidade do sinal, mas algumas vezes não contemplam a previsão de um bom serviço. Nesse sentido a presente dissertação propõe-se a elaborar um modelo de propagação empírico indoor multi-andar que não só prediz a potência recebida, mas também faz uma previsão para algumas métricas de QoS (Quality of Service) de chamadas VoIP (Voice over Internet Protocol). Para a elaboração do modelo proposto foram feitas campanhas de medição, em um prédio de dois andares, em pisos distintos mantendo-se a posição do ponto de acesso (PA) fixa. Estudos de geometria analítica para a contagem e agregação de perdas em pisos e paredes. Os resultados do modelo proposto foram comparados com um modelo da literatura que tem um comportamento similar, onde é possível verificar o melhor desempenho do modelo proposto, e para efeito de estudo um andar completamente simulado foi introduzido para avaliação.

Modelagem 2,5D dos campos usados no Método Eletromagnético a Multi-Frequência - EMMF

Esta tese mostra a modelagem 2,5D de dados sintéticos do Método Eletromagnético a Multi-frequência (EMMF). O trabalho é apresentado em duas partes: a primeira apresenta os detalhes dos métodos usados nos cálculos dos campos gerados por uma bobina horizontal de corrente colocada sobre a superfície de modelos bidimensionais; e a segunda, usa os resultados obtidos para simular os dados medidos no método EMMF, que são as partes real e imaginária da componente radial do campo magnético gerado pela bobina. Nesta segunda parte, observamos o comportamento do campo calculado em diversos modelos, incluindo variações nas propriedades físicas e na geometria dos mesmos, com o intuito de verificar a sensibilidade do campo observado com relação às estruturas presentes em uma bacia sedimentar. Com esta modelagem, podemos observar as características dos dados e como as duas partes, real e imaginária, contribuem com informações distintas e complementares. Os resultados mostram que os dados da componente radial do campo magnético apresentam muito boa resolução lateral, mesmo estando a fonte fixa em uma única posição. A capacidade desses dados em distinguir e resolver estruturas alvo será fundamental para o trabalho futuro de inversão, bem como para a construção de seções de resistividade aparente.

Previsão multi-passos a frente do preço de energia elétrica de curto prazo no mercado brasileiro

A predição do preço da energia elétrica é uma questão importante para todos os participantes do mercado, para que decidam as estratégias mais adequadas e estabeleçam os contratos bilaterais que maximizem seus lucros e minimizem os seus riscos. O preço da energia tipicamente exibe sazonalidade, alta volatilidade e picos. Além disso, o preço da energia é influenciado por muitos fatores, tais como: demanda de energia, clima e preço de combustíveis. Este trabalho propõe uma nova abordagem híbrida para a predição de preços de energia no mercado de curto prazo. Tal abordagem combina os filtros autorregressivos integrados de médias móveis (ARIMA) e modelos de Redes Neurais (RNA) numa estrutura em cascata e utiliza variáveis explanatórias. Um processo em dois passos é aplicado. Na primeira etapa, as variáveis explanatórias são preditas. Na segunda etapa, os preços de energia são preditos usando os valores futuros das variáveis exploratórias. O modelo proposto considera uma predição de 12 passos (semanas) a frente e é aplicada ao mercado brasileiro, que possui características únicas de comportamento e adota o despacho centralizado baseado em custo. Os resultados mostram uma boa capacidade de predição de picos de preço e uma exatidão satisfatória de acordo com as medidas de erro e testes de perda de cauda quando comparado com técnicas tradicionais. Em caráter complementar, é proposto um modelo classificador composto de árvores de decisão e RNA, com objetivo de explicitar as regras de formação de preços e, em conjunto com o modelo preditor, atuar como uma ferramenta atrativa para mitigar os riscos da comercialização de energia.