Comparison between known propagation models using least squares tuning algorithm on 5.8 GHz in Amazon region cities

ABSTRACT: This paper presents a performance comparison between known propagation Models through least squares tuning algorithm for 5.8 GHz frequency band. The studied environment is based on the 12 cities located in Amazon Region. After adjustments and simulations, SUI Model showed the smaller RMS error and standard deviation when compared with COST231-Hata and ECC-33 models.

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.

Um modelo cross layer para predição de parâmetros de desempenho em redes sem fio baseados em OFDM

Esta dissertação tem como objetivo o desenvolvimento de um modelo matemático capaz de ajustar dados obtidos através de campanhas de medição por meio de um protótipo de um cenário da tecnologia WiMAX. As campanhas de medição foram feitas na Universidade Federal do Pará. Foram utilizadas antenas WiMAX, sendo uma como servidor, localizada em cima do prédio do Laboratório de Planejamento de Redes de Alto Desempenho (LPRAD), e a outra, receptora, que ficou em cima de um móvel para que os pontos fossem coletados. O método de ajuste utilizado foi o dos Mínimos Quadrados Lineares. Por meio dos dados coletados, aplica-se o método e estuda seu comportamento, verificando o quanto a otimização foi eficiente nos casos apresentados. A utilização da tecnologia em questão como acesso à Internet em alguns programas como o NAVEGAPARÁ, a busca de melhoramentos ou criação de modelos de propagação e a análise cross-layer das métricas utilizadas no trabalho, como a influência da relação sinal-ruído na perda de quadros, são fatores motivadores para a pesquisa desta dissertação.

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

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.

SIMPLARCOM: simulador para planejamento de redes de comunicação sem fio utilizando realidade virtual e modelos de propagação

Este simulador é formado pela junção de técnicas de Realidade Virtual com modelos de propagação, desenvolvidos através dos estudos de rádio enlace, que descrevem a perda que o sinal transmitido sofre ao longo do percurso no ambiente. O simulador possui dois módulos. O primeiro permite a criação do ambiente virtual com o posicionamento, sobre um terreno, de prédios, árvores, carros, antenas e outras primitivas que permitem a construção de um ambiente tridimensional customizável. O segundo módulo permite a configuração dos parâmetros relacionados a propagação de sinal de antenas como a potência, a frequência, o ganho, etc., e também selecionar o modelo de propagação para a execução da simulação. Dentro deste segundo módulo, existe um submódulo responsável pelo estudo do planejamento da área de cobertura composta pelas antenas, em outras palavras, este submódulo simula a distância que cada antena no cenário consegue atingir e gera a respectiva área de cobertura. Para demonstrar a eficiência do simulador foram criados dois ambientes virtuais para testes. Um cenário representando um ambiente urbano onde empregou-se um modelo de propagação clássico, Okumura-Hata para cidades pequenas e médias, e um ambiente tridimensional arborizado utilizando um modelo especifico para simulação de propagação para regiões densamente arborizadas, desenvolvido na Universidade Federal do Pará chamado de Lyra-Castro-UFPA.

Radio-wave propagation model for UHF band in different climatic conditions with dyadic green’s function

This article proposes a deterministic radio propagation model using dyadic Green's function to predict the value of the electric field. Dyadic is offered as an efficient mathematical tool which has symbolic simplicity and robustness, as well as taking account of the anisotropy of the medium. The proposed model is an important contribution for the UHF band because it considers climatic conditions by changing the constants of the medium. Most models and recommendations that include an approach for climatic conditions, are designed for satellite links, mainly Ku and Ka bands. The results obtained by simulation are compared and validated with data from a Digital Television Station measurement campaigns conducted in the Belém city in Amazon region during two seasons. The proposed model was able to provide satisfactory results by differentiating between the curves for dry and wet soil and these corroborate the measured data, (the RMS errors are between 2-5 dB in the case under study).