Separação e identificação de múltiplas fontes eletromagnéticas usando o método de análise em componentes independentes e o coeficiente de correlação.
Atualmente o uso de equipamentos que usam tecnologia sem fio tem aumentado significativamente a quantidade de fontes eletromagnéticas (EM) e, consequentemente, a preocupação em identificar e separar múltiplas fontes fisicamente muito próximas. Essa situação é o alvo de estudo nesta pesquisa. Descrev...
| Autor: | |
|---|---|
| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Estado: | Versión publicada |
| Fecha de publicación: | 2014 |
| País: | Brasil |
| Institución: | Universidade Católica de Brasília (UCB) |
| Repositorio: | Repositório Institucional da UCB |
| Idioma: | portugués |
| OAI Identifier: | oai:localhost:riufcg/9598 |
| Acceso en línea: | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/9598 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Separação Cega de Fontes Análise em Componente Independente (ICA) FastICA Múltiplas Fontes Eletromagnéticas Irradiantes Coeficiente de Correlação Rádio Cognitivo Sensoriamento Espectral Blind Source Separation Independent Component Analysis (ICA) Multiple Radiating Electromagnetic Sources Correlation Coefficient Cognitive Radio Spectral Sensing Engenharia Elétrica |
| Sumario: | Atualmente o uso de equipamentos que usam tecnologia sem fio tem aumentado significativamente a quantidade de fontes eletromagnéticas (EM) e, consequentemente, a preocupação em identificar e separar múltiplas fontes fisicamente muito próximas. Essa situação é o alvo de estudo nesta pesquisa. Descreve-se o caso de como duas fontes EM irradiantes podem ser separadas apresentando uma pequena diferença em frequência (ΔF), mesma amplitude e fase. Isso é conseguido sem conhecimento prévio das fontes ou do ambiente onde elas estão inseridas. Neste trabalho são apresentados resultados de medições, para fontes separadas por distâncias de até d = λ0/10. Em seguida, são mostradas a separação e identificação de múltiplas fontes com ΔF = 0,63%, geradas por equipamentos diferentes. Um estudo de sensoriamento espectral de canais de TV (digital e analógica) foi desenvolvido visando à aplicação em rádio cognitivo. Para estes casos, o método de análise em componente independente (ICA) é aplicado e o algoritmo FastICA é usado na sua implementação. É mostrada a limitação no uso dos procedimentos tradicionais para fontes semelhantes e espacialmente muito próximas. Um novo procedimento de coleta dos dados foi proposto baseado na reconstrução matemática dos sinais a partir da medição da fase e amplitude. São apresentados resultados para a influência do número, do posicionamento e da disposição dos sensores na resposta do ICA. O coeficiente de correlação é utilizado para quantificar quanto o sinal estimado é linearmente similar ao sinal original. Em alguns casos esses valores chegam a 0,99. Os resultados obtidos são considerados promissores, quando se leva em conta a complexidade do ambiente, a pequena diferença em frequência, o número e a proximidade das fontes. |
|---|