Banca de QUALIFICAÇÃO: ALEX SANCHES MACEDO

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: ALEX SANCHES MACEDO
DATA: 05/12/2024
HORA: 09:00
LOCAL: SALA 02 PGITEC
TÍTULO:

ANÁLISE ANGULAR DA ATENUAÇÃO EM AMBIENTE DE VEGETAÇÃO DENSA

PALAVRAS-CHAVES:

IoT, LoRa, Perda de Propagação, Floresta Amazônica, Proposta de Ajuste.

PÁGINAS: 50
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
RESUMO:

O crescente uso de dispositivos inteligentes em aplicações de Internet das Coisas (IoT) demanda estudos aprofundados sobre a propagação de sinais em ambientes desafiadores, como florestas. A tecnologia LoRaWAN surge como uma solução promissora para essas aplicações, devido à sua capacidade de comunicação a longa distância e baixo consumo de energia. No entanto, a modelagem da perda de propagação em ambientes florestais, especialmente em regiões tropicais como a Amazônia, ainda carece de investigações detalhadas, principalmente pela ausência de parâmetros ajustados para esse tipo de vegetação nas recomendações existentes. Este trabalho investiga a atenuação do sinal e a perda de propagação da tecnologia LoRa em 915 MHz em um ambiente de floresta Amazônica. Para isso, foram realizadas medições em cenários reais em Line-of-Sight - LOS (Freespace) e Non-Line-of-Sight-NLOS (Vegetação) para avaliar o efeito da atenuação. Foram realizados experimentos utilizando um drone equipado com um receptor LoRa, sobrevoando a vegetação em quatro alturas diferentes (50, 70, 90 e 110 metros) e transmitindo dados em três spreading factors (SFs): 7, 9 e 12. As medições consideraram diferentes combinações de antenas, com polarizações co-polarizadas (VV e HH) e cross-polarizadas (VH e HV), para analisar o impacto do espalhamento do sinal na atenuação.Os dados  coletados foram utilizados para avaliar a aplicabilidade de modelos de propagação empíricos e modelos para vegetação, comparando-os com os valores medidos. Os resultados indicam que os modelos Rec. ITU-R P.833-10 (Amazon Forest) e FI apresentaram melhor aderência aos dados experimentais. A partir da análise dos resultados e considerando a carência de modelos específicos para a região Amazônica, propõe-se o ajuste nos parâmetros A, B, E e G da recomendação ITU-R P.833-10, visando adaptá-la às características específicas da floresta Amazônica e aprimorar a precisão da modelagem da propagação do sinal em cenários de IoT em ambientes florestais. Os resultados apresentaram o menor RMSE entre os demais modelos, garantindo o desempenho da metodologia proposta.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1927644 - FABRICIO JOSE BRITO BARROS
Externo à Instituição - HUGO ALEXANDRE OLIVEIRA DA CRUZ
Interno - 2522772 - JASMINE PRISCYLA LEITE DE ARAUJO
Externo à Instituição - LESLYE ESTEFANIA CASTRO ERAS
Interno - 2383467 - MIERCIO CARDOSO DE ALCANTARA NETO