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Banca de DEFESA: FLAVIANE LOUZEIRO DA SILVA

Uma banca de DEFESA de MESTRADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE: FLAVIANE LOUZEIRO DA SILVA
DATA: 02/07/2021
HORA: 09:30
LOCAL: Google meet
TÍTULO:

Metodologia para a obtenção dos Pontos de Quebra do Modelo de Larga Escala Multi Declive usando Algoritmo Genético


PALAVRAS-CHAVES:

Modelagem de canal sem fio, modelo de atenuação multi-declive, algoritmo genético, ambiente urbano arborizado, RMSE.


PÁGINAS: 60
GRANDE ÁREA: Engenharias
ÁREA: Engenharia Elétrica
SUBÁREA: Telecomunicações
ESPECIALIDADE: Teoria Eletromagnetica, Microondas, Propagação de Ondas, Antenas
RESUMO:

A pesquisa e o desenvolvimento dos sistemas de comunicação sem fio, são acompanhados da caracterização do canal no qual o sinal será transmitido. Em ambientes outdoor há diversos  fatores que influenciam a propagação do sinal, tais como grandes construções, as características do ambiente: relevo, topografia e vegetação, entre outras, ocasionando perdas devido aos fenômenos de difração, reflexão e espalhamento. No projeto de sistemas de comunicação sem fio, o conhecimento das características de propagação de rádio no ambiente de propagação é essencial. Assim, na literatura há diversos trabalhos voltados para a análise e construção de modelos de propagação. Esses modelos auxiliam no projeto de cobertura de redes sem fio, tornando-se uma ferramenta útil nos projetos de sistemas de enlaces. Inúmeros métodos de predição de propagação estão disponíveis, dentre eles há o modelo com inclinação dupla, conhecido na literatura como Dual Slope e o modelo com múltiplas inclinações, conhecido na literatura como Multi-Declive. Um dos desafios desses modelos é a obtenção da distância de segmentação do percurso, além da quantidade de pontos de segmentação para o modelo com múltiplos segmentos. Diversas metodologias foram propostas para solucionar esses desafios e, neste trabalho, será apresentada uma metodologia para otimizar essa busca com o auxílio de algoritmo genético. O algoritmo genético é um dos principais assuntos de pesquisa em Computação Evolutiva, que por sua vez é um ramo de pesquisa da Inteligência Computacional, propondo uma nova abordagem para solução de problemas inspirados na seleção natural. Esses algoritmos simulam processos naturais de sobrevivência e reprodução das populações, compreendido em um conjunto de técnicas de busca e otimização inspiradas na evolução natural das espécies. Neste algoritmo as características favoráveis configuram padrões que se fortalecem nos sucessores. Por sua vez os traços não propícios raramente são repassados aos descendentes de modo que podem desaparecer da população. A função objetivo do algoritmo genético avalia o quão eficiente é a distância de segmentação proposta pelo indivíduo da população. Diante dos resultados obtidos, é possível concluir que o indivíduo que apresenta melhor acurácia permite que sejam obtidos os coeficientes de decaimento mais ajustados aos segmentos. Dessa forma, a  metodologia mostrou-se eficiente para a obtenção da distância de referência em modelagem de canal ruidoso.


MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 2522772 - JASMINE PRISCYLA LEITE DE ARAUJO
Interno - 1927644 - FABRICIO JOSE BRITO BARROS
Interno - 1153173 - ROBERTO CELIO LIMAO DE OLIVEIRA
Externo ao Programa - 2132054 - FABRICIO DE SOUZA FARIAS
Notícia cadastrada em: 25/05/2021 20:35
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