Modelagem paramétrica linear aplicada à faixa de sinal de televisão digital para cidades densamente arborizadas

Este trabalho apresenta uma modelagem paramétrica (auto-regressiva) linear aplicável a estudos de propagação de televisão digital e telefonia celular para cidades densamente arborizadas. A modelagem proposta apresenta um forte embasamento estatístico e depende apenas de dados provenientes de medição, no caso dados relativos a potência recebida e o valor de PSNR (Peak Signal-to-Noise Ratio). Um algoritmo genético é utilizado no cálculo dos parâmetros de ajuste do modelo a um conjunto de dados. O trabalho foi realizado na faixa de televisão digital e foram analisadas duas variáveis: a potência recebida do sinal e o valor de PSNR. Foram executadas campanhas de medição na cidade de Belém. Nestas medições foram coletados dados de potência e gravados vídeos da programação diária de uma emissora de televisão. Os resultados podem ser aplicados no planejamento de serviços de telecomunicações.

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).