Predição de cobertura radioelétrica em ambiente urbano complexo utilizando base de dados descritiva de alta resolução
Carregando...
Data
Autor(es)
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Universidade Federal de Minas Gerais
Descrição
Tipo
Dissertação de mestrado
Título alternativo
Primeiro orientador
Membros da banca
Cláudio Garcia Batista
Fernando José da Silva Moreira
Álvaro Augusto Machado de Medeiros
Fernando José da Silva Moreira
Álvaro Augusto Machado de Medeiros
Resumo
Novas tecnologias de comunicação são desenvolvidas em um ritmo cada vez mais acelerado, gerando a necessidade cada vez maior de ferramentas mais eficazes para a análise do impacto que essas implantações terão sobre os sistemas existentes. Este trabalho se propõe a uma análise comparativa, através de indicadores de desempenho, dos resultados alcançados por técnicas de predição de nível de sinal que se utilizam de méto dos por soluções aproximadas (estatísticos ou geométricos) ou numéricas, em contraposição aos valores obtidos através de campanha de medição.
A trilha de investigação desta pesquisa buscou estabelecer o nível de precisão obtido por métodos menos onerosos do ponto de vista computacional quando dispõem de bases de dados georreferenciadas de descrição de ambiente externo de alta resolução. Para consecução do objetivo proposto foram implementados os modelos de predição COST 231 - Hata e as Recomendações ITU-R P.525, P.526 e P.1411.
Abstract
The ever-increasing pace of change in communication technologies is increasing the demand by more effective tools to analyzing the impact by new deployments over existing systems. This work proposes a comparative analysis, through performance indicators, of the results achieved by signal level prediction techniques using approximated (statistical or geometrical) or numerical solutions, in contrast to the measurement campaign data.
This research sought to establish the accuracy obtained by efficient computational methods using high resolution georeferenced outdoor environments databases. The signal-level prediction models: COST 231-Hata and Recommendations ITU-R P.525, P.526 and P.1411 were implemented to attain the proposed objective.
Assunto
Engenharia elétrica, Predição (Lógica), Métodos estatísticos, Geometria
Palavras-chave
Predição, Nível de sinal, Métodos estatísticos, Método geométrico