Supressão de interferência em sistemas de banda ultra larga e classificação automática de modulação

Esta tese apresenta duas contribuições distintas na área de sistemas de comunicações sem fi o. Primeiro, é apresentada uma formulação analítica para a análise de desempenho de sistemas utilizando multiplexação multibanda por divisão ortogonal na frequência (MB-OFDM, do inglês Multi-Band Orthogonal Frequency-Division Multiplexing ) com um ltro notch para mitigar a interferência em banda estreita causada por outros sistemas que operam dentro da faixa de frequências alocada para sistemas UWB. Em seguida, um novo front end para classificação automática de modulações com o uso de aprendizado discriminativo é proposto. Esse front end pode ser utilizado por qualquer classi cador discriminativo e consiste em ordenar magnitude e fase do símbolos recebidos. Os resultados obtidos pelo classi cador proposto mostraram-se competitivos com outros algoritmos já existentes na literatura.

Estudo comparativo da distribuição espaço-temporal da precipitação na Amazônia Oriental

Este trabalho utilizou os dados de precipitação do período de janeiro de 2000 a setembro de 2007 da torre micrometeorológica localizada na Estação Científica Ferreira Pena (ECFP) em Caxiuanã e foram comparados com o algoritmo 3B42 que combina dados de satélites no canal de microoondas para ajustar aqueles do canal infravermelho. Adicionalmente foi feita uma análise da distribuição temporal e espacial da precipitação na Amazônia Oriental utilizando os dados de cinco algoritmos estimadores de precipitação: O Geostationary Environmental SalellitePrecipitation lndex (GPI); o 3B42; 3A12 e 3A25 que são os algoritmos provenientes dos sensores de microondas e do radar meteorológico à bordo do satélite Tropical Rainfall MeasuringMission (TRMM); e o Global Precipitation Climatology Center (GPCC) de janeiro de 1998 a dezembro de 2007. A comparação entre o algoritmo 3B42 com os dados do pluviógrafo da torre mostrou que o estimador 3B42 superestima a precipitação em relação aos dados da torre para todo o período de estudo. Os períodos mais chuvosos foram os trimestres de março-abril-maio (MAM) e dezembro-janeiro-feveireiro (DJF) e os períodos menos chuvosos foram setembro-outubro-novembro (SON) e junho-julho-agosto (JJA). Esta sazonalidade da precipitação se apresenta principalmente devido à influência da Zona de Convergência Intertropical (ZCIT), que contribui de maneira apreciável para a modulação da estação chuvosa na região. A comparação trimestral entre o algoritmo 3B42 e pluviógrafo da torre, mostra que o algoritmo 3B42 superestimou (subestimou) a precipitação em relação ao pluviógrafo em MAM e JJA (DJF e SON); e DJF é o trimestre que apresenta as estimativas de precipitação com valores mais aproximados a precipitação medida na torre micrometeorológica de Caxiuanã. Na média mensal o 3B42 subestima a precipitação de outubro a janeiro e superestima em relação as dados medidos na torre, de março a agosto. O algoritmo3B42 superestimou (subestimou) a precipitação noturna (matutina e vespertina) do ciclo diurno em relação ao pluviógrafo da torre, nas vizinhanças de Caxiuanã. No entanto ambos estimadores mostraram que em média o horário de maior precipitação é por volta das 1800hora local (HL). Além disso, as análises do ciclo diurno médio sazonal indicam que em DJF nos horários de 0900 HL, 1500 HL e 1800HL têm os valores de precipitação estimada pelo algoritmo3B42 mais aproximados aos valores da precipitação medida pontualmente em Caxiuanã. Os meses de novembro a fevereiro têm um máximo principal de precipitação no período vespertino, tanto na torre como no algoritmo 3B42. No período de maio à julho o horário os máximos diurnos de precipitação passam do período da tarde para os da noite e madrugada,modificando o ciclo diurno em comparação aos demais meses. A comparação entre os cinco algoritmos na Amazônia Oriental mostrou diferentes comportamentos entre os estimadores. O algoritmo GPI subestimou s precipitação em relação aos demais algoritmos na região costeira do Amapá e Guiana Francesa e superestimou na região central da Amazônia. Tanto o algoritmo 3A12 quanto o 3A25 apresentaram menor precipitação que os demais algoritmos. O algoritmo 3842, por ser uma combinação de várias estimativas baseadas no canal de microondas e infravermelho, apresenta padrões semelhantes a Figueroa e Nobre (1990). No entanto, o GPCC mostra menos detalhes na distribuição espacial de precipitação nos lugares onde não há pluviômetros como, por exemplo, no Noroeste do Pará. As diferenças entre os algoritmos aqui considerados podem estar relacionados com as características de cada algoritmo e/ou a metodologia empregada. As comparações pontuais de precipitação de um pluviômetro com a média numa área com dados provenientes de satélites podem ser a explicação para as diferenças entre os estimadores nos trimestres ou ciclo diurno. No entanto não se descartam que essas diferenças sejam devidas à diferente natureza da precipitação entre as subregiões, assim como a existência de diferentes sistemas que modulam o ciclo diurno da precipitação na Amazônia Oriental.

Uma abordagem para otimização do período de sensoriamento em rádio cognitivo com algoritmo genético multiobjetivo

A eficiência espectral em redes baseadas na tecnologia de Rádio Cognitivo (RC) pode ser comprometida caso o rádio seja utilizado por muito tempo para a detecção em vez da transmissão de dados. Por isso, tornam-se necessários esquemas de sensoriamento que tenham o objetivo de obter o máximo possível de utilização do espectro, evitando sensoriamento desnecessário, bem como, obtendo o mínimo de interferência na transmissão do usuário primário decorrente de detecção incorreta de sua transmissão. Neste trabalho, propomos a utilização de Algoritmos Genéticos para realizar a adaptação do período de sensoriamento. O objetivo é obter um período de sensoriamento ótimo para os canais com vistas a maximizar a descoberta de oportunidades no espectro e minimizar o overhead decorrente do sensoriamento. A maioria dos trabalhos relacionados a este assunto considera que o overhead de sensoriamento é fixo, não levando em conta que alguns canais podem ter menor tolerância à interferência que outros. A proposta apresentada neste trabalho pode adaptar-se aos requisitos de tolerância à interferência no canal licenciado por meio da determinação de um período de sensoriamento que otimize as oportunidades para qualquer valor de overhead definido. Nossa proposta consegue obter um ganho de até 90% em relação às técnicas não otimizadas no número de oportunidades encontradas, até 40,9% no ganho de transmissão útil e obteve uma redução no tempo de interferência de 66,83%, bem como resultados similares aos obtidos por uma proposta otimizada presente na literatura, com a vantagem de permitir a adaptação do overhead de sensoriamento.

Hermes: um software-modem ADSL baseado no framework Ptolemy II

Esta dissertação tem como objetivo principal apresentar a implementação de um software-modem ADSL totalmente escrito em Java, utilizando o framework Ptolemy II, denominado de Hermes (de "A Handy Experimental Software Modem System"). Um software-modem é útil em ocasiões onde se precisem executar testes e simulações de sistemas de comunicação com um número grande de modens e quando os parâmetros desses sistemas precisem ser modificados com um alto grau de liberdade. Além disso, um software-modem possui características que tornam mais fácil a tarefa de acrescentar, eliminar, validar e analisar funções e algoritmos de processamento de sinais e de telecomunicações. Testes e simulações foram realizados para analisar a funcionalidade do Hermes, utilizando, inclusive, o Tracespan, um equipamento para análise não-intrusiva de redes DSL. A partir dos resultados obtidos em conjunto com o Tracespan, foi possível validar com sucesso as funções do Hermes.

Estratégia de redução de consumo de energia em redes de sensores sem fio heterogêneas utilizando lógica fuzzy

O avanço nas áreas de comunicação sem fio e microeletrônica permite o desenvolvimento de equipamentos micro sensores com capacidade de monitorar grandes regiões. Formadas por milhares de nós sensores, trabalhando de forma colaborativa, as Redes de Sensores sem Fio apresentam severas restrições de energia, devido à capacidade limitada das baterias dos nós que compõem a rede. O consumo de energia pode ser minimizado, permitindo que apenas alguns nós especiais, chamados de Cluster Head, sejam responsáveis por receber os dados dos nós que formam seu cluster e propagar estes dados para um ponto de coleta denominado Estação Base. A escolha do Cluster Head ideal influencia no aumento do período de estabilidade da rede, maximizando seu tempo de vida útil. A proposta, apresentada nesta dissertação, utiliza Lógica Fuzzy e algoritmo k-means com base em informações centralizadas na Estação Base para eleição do Cluster Head ideal em Redes de Sensores sem Fio heterogêneas. Os critérios usados para seleção do Cluster Head são baseados na centralidade do nó, nível de energia e proximidade para a Estação Base. Esta dissertação apresenta as desvantagens de utilização de informações locais para eleição do líder do cluster e a importância do tratamento discriminatório sobre as discrepâncias energéticas dos nós que formam a rede. Esta proposta é comparada com os algoritmos Low Energy Adaptative Clustering Hierarchy (LEACH) e Distributed energy-efficient clustering algorithm for heterogeneous Wireless sensor networks (DEEC). Esta comparação é feita, utilizando o final do período de estabilidade, como também, o tempo de vida útil da rede.

Identificação e estimação de ruído em redes DSL: uma abordagem baseada em inteligência computacional

Este trabalho propõe a utilização de técnicas de inteligência computacional objetivando identificar e estimar a potencia de ruídos em redes Digital Subscriber Line ou Linhas do Assinante Digital (DSL) em tempo real. Uma metodologia baseada no Knowledge Discovery in Databases ou Descobrimento de Conhecimento em Bases de Dados (KDD) para detecção e estimação de ruídos em tempo real, foi utilizada. KDD é aplicado para selecionar, pré-processar e transformar os dados antes da etapa de aplicação dos algoritmos na etapa de mineração de dados. Para identificação dos ruídos o algoritmo tradicional backpropagation baseado em Redes Neurais Artificiais (RNA) é aplicado objetivando identificar o tipo de ruído em predominância durante a coleta das informações do modem do usuário e da central. Enquanto, para estimação o algoritmo de regressão linear e o algoritmo híbrido composto por Fuzzy e regressão linear foram aplicados para estimar a potência em Watts de ruído crosstalk ou diafonia na rede. Os resultados alcançados demonstram que a utilização de algoritmos de inteligência computacional como a RNA são promissores para identificação de ruídos em redes DSL, e que algoritmos como de regressão linear e Fuzzy com regressão linear (FRL) são promissores para a estimação de ruídos em redes DSL.