Proposta de uma máquina para colheita mecanizada de babaçu (Orbignya phalerata Mart.) para a agricultura familiar

O babaçu é uma planta de importância capital na economia de subsistência do norte do Brasil. Sua configuração sócio-ambiental o torna destaque na situação regional amazônica, onde os produtos advindos do babaçu possibilitam renda para a camada mais pobre da população amazônica, além da questão ambiental que é conotada à preservação dos babaçuais naturais. Um dos gargalos técnicos da produção do babaçu, em especial visando a extração do óleo de babaçu, é a colheita feita de forma manual e no sistema extrativista. O objetivo deste trabalho é propor o conceito de uma colhedora de babaçu moto-mecanizada, capaz de trabalhar em cultivos artificiais, assim como em florestas naturais. Foi utilizada a metodologia de projeto da matriz morfológica, onde foram elencadas as possíveis combinações de mecanismos e elementos para uma colhedora de babaçu. Como resultado foi obtido um conceito teórico, sendo concluída a viabilidade técnica de tal projeto, em estudos futuros pretende-se desenvolver estudos de viabilidade técnica detalhados, assim como estudos de viabilidade econômica.

Arquiteturas eficientes para sensoriamento espectral e classificação automática de modulações usando características cicloestacionárias

The increasing demand for high performance wireless communication systems has shown the inefficiency of the current model of fixed allocation of the radio spectrum. In this context, cognitive radio appears as a more efficient alternative, by providing opportunistic spectrum access, with the maximum bandwidth possible. To ensure these requirements, it is necessary that the transmitter identify opportunities for transmission and the receiver recognizes the parameters defined for the communication signal. The techniques that use cyclostationary analysis can be applied to problems in either spectrum sensing and modulation classification, even in low signal-to-noise ratio (SNR) environments. However, despite the robustness, one of the main disadvantages of cyclostationarity is the high computational cost for calculating its functions. This work proposes efficient architectures for obtaining cyclostationary features to be employed in either spectrum sensing and automatic modulation classification (AMC). In the context of spectrum sensing, a parallelized algorithm for extracting cyclostationary features of communication signals is presented. The performance of this features extractor parallelization is evaluated by speedup and parallel eficiency metrics. The architecture for spectrum sensing is analyzed for several configuration of false alarm probability, SNR levels and observation time for BPSK and QPSK modulations. In the context of AMC, the reduced alpha-profile is proposed as as a cyclostationary signature calculated for a reduced cyclic frequencies set. This signature is validated by a modulation classification architecture based on pattern matching. The architecture for AMC is investigated for correct classification rates of AM, BPSK, QPSK, MSK and FSK modulations, considering several scenarios of observation length and SNR levels. The numerical results of performance obtained in this work show the eficiency of the proposed architectures