"Tecniche di Load Pull attivo a bassa frequenza per la caratterizzazione in banda base di transistori per applicazioni RF"

Una sempre crescente quantità di informazione digitale viene condivisa tra miliardi di dispositivi connessi in ogni angolo del pianeta. Per riuscire a sfruttare una banda più ampia ed aumentare la velocità di trasmissione dei dati, i prossimi standard di telecomunicazioni wireless dovranno adoperare frequenze operative sempre più alte, cercando di rispettare stringenti specifiche in termini di affidabilità ed efficienza energetica. In generale, le prestazioni di un transistor dipenderanno dalle terminazioni a cui esso è collegato. In un setup di caratterizzazione e test, è possibile, tramite un metodo noto come load pull attivo, sintetizzare un determinato valore di impedenza ad uno o più piani di riferimento all'interno di un circuito. Questa strategia si basa in generale sulla manipolazione del rapporto tra onde entranti ed uscenti da un piano di riferimento del dispositivo. Se da una parte tecniche di load pull attivo a banda larga a radiofrequenza hanno ricevuto un notevole interesse sia commerciale che accademico, dall'altra le strategie per la sintesi di impedenze presenti al terminale di alimentazione dell'amplificatore, sono state meno investigate. Questo elaborato si propone di introdurre un algoritmo per il load pull attivo a banda base per amplificatori per applicazioni RF. Dopo un'introduzione sui modelli comportamentali degli amplificatori, è stato considerato il problema degli effetti di memoria. È stata poi descritta la tecnica per l'emulazione di impedenze. Dapprima, è stato considerato il caso lineare. Poi, tramite il design di un amplificatore di potenza per applicazioni a radio frequenza usato come device under test (DUT), sono stati affrontati due esempi in presenza di non linearità, verificando la correttezza della tecnica proposta tramite l'uso di simulazioni.

Non-line-of-sight localization with frequency-selective metasurfaces

An emerging technology, that Smart Radio Environments rely on to improve wireless link quality, are Reconfigurable Intelligent Surfaces (RISs). A RIS, in general, can be understood as a thin layer of EM composite material, typically mounted on the walls or ceilings of buildings, which can be reconfigured even after its deployment in the network. RISs made by composing artificial materials in an engineered way, in order to obtain unconventional characteristics, are called metasurfaces. Through the programming of the RIS, it is possible to control and/or modify the radio waves that affect it, thus shaping the radio environment. To overcome the limitations of RISs, the metaprism represents an alternative: it is a passive and non-reconfigurable frequency-selective metasurface that acts as a metamirror to improve the efficiency of the wireless link. In particular, using an OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing) signaling it is possible to control the reflection of the signal, suitably selecting the sub-carrier assigned to each user, without having to interact with the metaprism or having to estimate the CSI. This thesis investigates how OFDM signaling and metaprism can be used for localization purposes, especially to extend the coverage area at low cost, in a scenario where the user is in NLoS (Non-line-of-sight) conditions with respect to the base station, both single antenna. In particular, the paper concerns the design of the analytical model and the corresponding Matlab implementation of a Maximum Likelihood (ML) estimator able to estimate the unknown position, behind an obstacle, from which a generic user transmits to a base station, exploiting the metaprism.

Asynchronous Massive Machine-Type Access with Massive MIMO

In this thesis asynchronous contention resolution diversity slotted ALOHA (ACRDA) is studied and implemented on computer to simulate a typical massive IoT scenario. Chapter 1 gives a general overview of existing multiple access schemes, reporting their fundamental concepts focusing more on Coded Random Access schemes and their characteristics. In Chapter 2 the asynchronous protocol ACRDA is explained in depth analyzing all parts of the scheme. In the third Chapter the results obtained following various simulations of the asynchronous scheme are reported and their performance are analyzed.

Elaborazione di immagini aeree per il monitoraggio del territorio

A causa dei cambiamenti climatici sempre più frequentemente si verificano disastri ambientali come frane, alluvioni e incendi. Il suolo italiano risente particolarmente di questi eventi, considerati molto gravosi, sia in termini di vite umane che in senso economico. Una soluzione affidabile e con tempi di risposta veloci per il rilevamento delle frane potrebbe migliorare la prevenzione di questi fenomeni. I tradizionali metodi di rilevamento aereo possono richiedere ingenti risorse finanziarie e necessitano di una fase di pianificazione dei voli che rischia di essere incompatibile con i tempi di risposta richiesti. Una possibile alternativa per risolvere i problemi della raccolta di immagini tramite aerei ed elicotteri potrebbe essere basata sull’uso di droni con a bordo videocamere e l'applicazione di algoritmi in grado di elaborare immagini in tempi veloci per individuare le aree soggette a dissesto idrogeologico. Riguardo all'elaborazione delle immagini, sono stati recentemente introdotti degli algoritmi che sembrano promettenti per identificare in maniera quasi immediata le frane grazie a piattaforme aeree sia piloate che autonome. In questo elaborato di tesi si propongono i risultati ottenuti da prove svolte su un modello di reti convoluzionali denominato U-Net e si fa una valutazione della sua efficacia nel riconoscimento automatico delle frane. I risultati ottenuti suggeriscono che la presente implementazione della rete potrebbe, però, presentare criticità nell'individuazione di frane in un'immagine. Per gli sviluppi futuri, si suggerisce di modificare la rete convoluzionale, oppure di utilizzare banche dati differenti per l'allenamento dell'algoritmo.