Este trabalho apresenta um estudo da transmissão de sinais de micro-ondas baseada em enlaces ópticos com modulação externa. Após contextualizar os enlaces ópticos e discutir sobre as características gerais de seus principais componentes, tais como fonte laser, modulador, fibra óptica e fotodetector é apresentada uma análise detalhada da função de transferência de um modulador óptico do tipo Mach-Zehnder (MZM), com apenas uma entrada de RF (single drive). A análise realizada serviu de base para a implementação de uma ferramenta computacional no ambiente MATLAB. O programa desenvolvido, permitiu analisar diversos parâmetros do enlace, tais como ganho de potência, figura de ruído e faixa dinâmica livre de espúrios em função do valor de tensão VDC, usado para ajustar o ponto de operação do modulador MZM ao longo da sua função de transferência. Com uma potência óptica entre 10 mW e 15 mW e usando sinal de teste de 1 GHz é apresentada a verificação experimental em termos dos parâmetros analisados. Foram obtidos valores de ganho de potência da ordem de -33 dB e faixa dinâmica livre de espúrios de 84 dB.Hz2/3. Em termos da aplicação do enlace óptico de micro-ondas o presente trabalho teve como aplicação um sistema dedicado para modulação por deslocamento de fase binária (BPSK).

Este trabalho propõe e implementa uma solução para o problema de mapeamento 2D de ambientes internos usando um robô móvel (projetado e construído especificamente para essa pesquisa) equipado com o sensor Kinect da Microsoft. Esse sensor é classificado como uma câmera RGB-D ou câmera de profundidade, pois gera uma nuvem densa de pontos com informação de posição 3D associada a cada ponto. Para tal, um conjunto de pontos de luz infravermelha é projetado no ambiente usando um padrão pseudoaleatório pré-determinado e uma câmera infravermelha interna no Kinect detecta e calcula a localização dos pontos de luz que estão no seu campo de visão. Inicialmente a nuvem de pontos gerada pelo Kinect é processada pelo algoritmo RANSAC (RANdom SAmple Consensus) para extração das características (localização) dos objetos do ambiente no sistema de coordenadas com origem no robô móvel (mapa local). As imagens de duas câmeras RGB do tipo webcam sem fio no teto do laboratório são usadas para determinar a pose do robô (localização e orientação) no mapa global. Com essa informação, as coordenadas dos objetos detectados são transformadas do mapa local para o mapa global. O robô deve então ser reposicionado no ambiente para que uma nova nuvem de pontos seja gerada e capturada pelo Kinect embarcado. Neste trabalho, uma lente do tipo zoom foi usada para reduzir o alcance mínimo do Kinect de 80 cm (valor padrão) para aproximadamente 30 cm. Visando reduzir os erros de localização, são propostos e implementados modelos de calibração para a câmera IR do Kinect e para o algoritmo de localização do robô a partir das imagens das câmeras do teto. Os resultados de testes experimentais no laboratório em um ambiente real com tamanho 1,60 m x 2,70 m comprovam que a solução proposta é satisfatória.

O principal objetivo deste trabalho é apresentar uma análise de desempenho de algoritmos de compressão de imagens, levando em consideração a energia demandada por eles. Em outras palavras, além dos critérios comumente utilizados para avaliar o desempenho de algoritmos de compressão de imagens (e.g., taxa-distorção), este trabalho também irá considerar uma variável custo em termos de energia (i.e., taxa-distorção-energia). Uma avaliação desse tipo pode permitir que a escolha de um algoritmo de compressão de imagens para operar em sistemas com restrição de energia (e.g., satélites de sensoriamento remoto) seja mais apropriada. Sabe-se que uma análise envolvendo o gasto de energia de um algoritmo apresentará resultados que dependerão do hardware que o executa. Por isso, o estudo feito por esse trabalho irá abordar o assunto considerando questões importantes da esfera da computação, onde alguns experimentos irão envolver plataformas de processamento com características distintas. Também é sabido que os processadores mais recentes permitem o processamento paralelo de operações. Quando utilizado, esse recurso é capaz de aumentar a eficiência do algoritmo em termos de tempo de processamento e gasto de energia. Por outro lado, os algoritmos de compressão de imagens mais utilizados, foram desenvolvidos sob a óptica do processamento sequencial de operações (assim como suas implementações mais usuais). Dito isso, este trabalho também irá avaliar o ganho de desempenho que é possível alcançar ao se perseguir a criação de algoritmos de compressão que façam uso do recurso de processamento paralelo. Os resultados das análises apontam para um aumento significativo do desempenho dos algoritmos analisados, em termos de tempo de processamento e gasto de energia, quando utilizado o recurso de processamento paralelo. Além disso, será possível analisar de que forma as estratégias de compressão adotadas pelos algoritmos que serão analisados irão impactar no consumo de energia do sistema.

A cluster expansion method combined with Density Functional Theory is used to derive structural properties of quaternary AlGaInN and binary GeSn alloys. The energy gaps for both systems are calculated including quasiparticle effects within the framework of the computationally inexpensive and parameter free DFT-1/2 method. The model developed is able to treat the complexity of semiconductor alloys, which have important application in heterostructures, band gap engineering and lattice constant matching. The transition energy of the effective electronic bands is calculated including statistical disored and compared to spectroscopic measurements. The range of the tunable energy gap of cubic and hexagonal AlGaInN alloys lattice matched to GaN is calculated, together with the direct-indirect gap transition region in the cubic alloy. We also discuss trends for phase separation of GeSn alloys and do not observe any significant indication of decomposition in the binodal-spinodal composition range. It is shown that the oscillator strength of the optical transition in the alloy is considerably higher than that of pure Ge. Results are contextualized in light of applications of AlGaInN alloys for ultraviolet and GeSn alloys for mid-infrared photoemission. Differences and similarities between our model and other calculations in the existing literature are also elucidated.

Na literatura pode-se encontrar trabalhos sobre ferritas magnetostrictivas, que buscam o aumento da sua resistência mecânica sem prejudicar as suas propriedades magnéticas e mantendo o seu baixo custo em relação ao Terfenol, principalmente. De acordo com alguns trabalhos da literatura, as ferritas Ni-Co possuem sensibilidade magnetoelástica relativamente alta, tornando-as apropriadas para aplicações em sensores magnetomecânicos. A literatura também mostra que a adição de uma fase metálica a uma ferrita pode melhorar as propriedades mecânicas e a sensibilidade magnetostrictiva do material. Neste trabalho, a ferrita Ni0,9Co0,1Fe2O4 foi processada pelo método cerâmico, ligas metálicas AgNi e CuNi foram produzidas por mechanical alloying e, então, cermets de ferrita Ni-Co/AgNi, ferrita Ni-Co/CuNi e ferrita Ni-Co/Ag foram preparados. Amostras de ferrita Ni-Co produzidas em duas diferentes condições de processamento e de cermets foram sinterizadas a 1350oC. Para a caracterização química, microestrutural e cristalográfica dos materiais produzidos, foram feitas análises de massa específica, difratometria de raios-X, microscopia óptica, microscopia eletrônica de varredura e espectroscopia de energia dispersiva. As propriedades magnéticas dos materiais sinterizados foram analisadas por meio de medidas de magnetostricção e as propriedades mecânicas, por meio de ensaios de flexão. As caracterizações mostraram que a liga CuNi reagiu com a matriz cerâmica durante a sinterização do cermet, formando fases de estrutura cristalina espinélio e eliminando toda a fase metálica após a sinterização; houve uma boa aderência da liga metálica AgNi à superfície da ferrita, o que é um dos requisitos para torná-la apropriada para o processamento do cermet; a adição da prata metálica à ferrita não resultou em alteração significativa da magnetostricção do material e não aumentou a resistência mecânica do material devido à baixa molhabilidade da prata na matriz; o peneiramento do pó pré-sinterizado de ferrita antes da compactação aumentou a resistência mecânica do material devido à eliminação de grandes aglomerados, melhorando o empacotamento das partículas durante a compactação.

This thesis picks up from the full-wave spectral-domain formalism developed at ITA's Antenna and Propagation Laboratory (LAP) for the analysis of electromagnetic radiation, scattering and propagation in structures composed of multiple layers made up of complex media. Besides the analysis and design of planar, cylindrical and spherical microstrip antennas, the methodology has also been successfully extended to remote sensing applications. Either way, a representative model needs to account for the geometric and electromagnetic characteristics of the particular structure, and for the electromagnetic excitation mechanism. Nonetheless, the focus so far had been on applications whose sources were distributed along the layer interfaces. So the goal in Chapters 2 and 3 is to extend the model coverage to vertical electric and magnetic sources embedded in planar structures made up of isotropic dielectric layers. Their spectral Green's functions are calculated using the auxiliary vector potential approach. In addition, horizontal electrical and magnetic sources are analyzed using LAP's technique, thus providing a consistent formalism to handle any combination. The limit case of infinitesimal current elements is derived, as well as that of a dipole holding a sinusoidal current distribution. Careful analysis of the boundary conditions affecting the tangential field components produces two uncoupled systems, one on the spectral electric field amplitudes, and another on the magnetic field, cutting down the mathematical workload and processing time. Hybrid microstrip antennas provide interesting means to overcome conventional antenna drawbacks, such as the significant H-plane cross-polarization level. Probe-fed hybrid microstrip antennas are analyzed in Chapter 4 via the resonant cavity and surface electric current models. The primary goal of systematically determining adequate design criteria is achieved and proved by predesigning an antenna for operation in 2.45 GHz. The design criteria are also validated by excellent experimental results for an antenna prototype that was manufactured and tested. As a side benefit, the use of analytical models permits the analysis of effects such as a radiation pattern asymmetry in the E plane, and a systematic study of its cross-polarization. Stratified layered structures containing scattering elements are used for modeling distributed natural targets. Their electromagnetic properties can be synthesized by the scattering matrix, which describes the dependence on signal polarization. From the scattering matrix, mathematical models for natural targets and other polarimetric target descriptors can be derived. Chiral effects and the stratified layer representation for certain natural targets are accounted for in the analysis presented in Chapter 5.From the target modeling, the scattering matrix elements are determined for planar, thin electric and magnetic dipoles embedded in a three-layer planar structure consisting of a chiral layer between free space and an isotropic ground. In addition, the full-wave equivalent circuit technique was efficiently utilized in the determination of the Green's functions of stratified structures.

A cintilação ionosférica causa variações rápidas de amplitude e fase em sinais de rádio que atravessam a ionosfera devido às irregularidades em sua densidade. A cintilação pode degradar o sinal de GPS (Global Positioning System), em alguns casos este sinal pode ser totalmente atenuado. O emprego de sistemas que utilizam o GPS na aviação é realidade, novas tecnologias e formas de navegação que utilizam GPS estão em desenvolvimento. Neste contexto, é importante compreender o comportamento dos receptores quando submetidos à cintilação ionosférica e aplicar métodos que possam melhorar sua eficiência. Receptores de GPS utilizam a demodulação PSK coerente com sincronismo de portadora, quando os sinais de GPS são submetidos aos efeitos da cintilação ionosférica o receptor pode perder o sincronismo referente a um dado satélite e desta forma diminuir a precisão da sua posição. Na literatura foi demonstrado que a modulação PSK (Phase Shift Key) poderia ser demodulada diferencialmente utilizando bits conhecidos para referência, esta técnica apresenta um melhor desempenho para sinais que operaram sobre os efeitos de desvanecimento do tipo Rayleigh quando comparado à demodulação coerente. A presente dissertação apresenta um estudo de caso sobre os efeitos da cintilação ionosférica em um sistema simulado que utiliza a modulação DPSK. Para atingir o objetivo proposto foram criados dois ambientes de simulação, um integrado e um simplificado em MATLAB, estes ambientes foram construídos com os seguintes modelos: geração do sinal de GPS, rastreamento do sinal de navegação do GPS, geração sintética da cintilação ionosférica e adaptações para o emprego da modulação diferencial.

Delay and Disruption Tolerant Networks (DTNs) are networks that experience frequent and long-lived connectivity disruptions. Unlike traditional networks, such as TCP/IP Internet, DTNs are often subject to high latency caused by very long propagation delays (e.g. interplanetary communication) and/or intermittent connectivity. In DTNs there is no guarantee of end-to-end connectivity between source and destination. Such distinct features pose a number of technical challenges in designing core network functions such as routing and congestion control mechanisms. Detecting and dealing with congestion in DTNs is an important and challenging problem. Existing DTN congestion control mechanisms typically try to use some network global information or they are designed to operate in a particular scenario and they depend on forwarding strategy, for example, replication forwarding. As a result, existing DTN congestion control mechanisms do not have good performance when they are applied in different scenarios with different routing protocols. In this thesis, we first review important challenges of DTNs and survey the existing congestion control mechanisms of this domain. Furthermore, we provide a taxonomy of existing DTN congestion control mechanisms and discusses their strengths and weaknesses in the context of their assumptions and applicability in DTN applications. We also present a quantitative analysis of some DTN congestion control mechanisms to evaluate how they behave in deep space communication scenario since they were designed to operate at terrestrial DTN. We extensively evaluated these mechanisms using two different applications and three different routing protocols and mobility patterns. The evaluation results show that the selected mechanisms poorly perform in deep space scenario. Therefore, in view of DTN characteristics, to study new congestion controls and better undersand the impact of congestion in DTN we modeled DTN congestion problem using percolation theory. We formulate the DTN congestion problem as a percolation process resulting in a percolation model that is simple and easy to derive. Another important feature of the proposed percolation model is the fact that instead of requiring global information about the whole network, it relies exclusively on local information, i.e., information related to a node and its neighboring nodes. The principal advantage of our mathematical model is to provide a fast way of having an idea of the system's performance being modeled and allow us to validate either simulation or realistic experiments. Consequently the proposed model can be used to predict and control congestion in DTNs. Being aware that far from the traditional network, DTN is a new kind of network derived by deep space communication and as congestion control is an important factor that directly affects network performance. The development of DTN must rely on the perfect congestion control mechanism to ensure reliability, stability and extensiveness of the network. In order to enhance the reliability of data delivery in such challenging network, this thesis proposes DTN-Learning, an adaptive and autonomous congestion aware framework that mitigates the congestion by using Reinforcement Learning. This allows the network nodes to adapt their behavior on-line in a real environment. It is general and can easily be combined with existing schemes for local control. Preliminary results show that using our adaptive approach, the network node exhibits a more accurate behavior, increasing the delivery ratio and decreasing drop ratio, as compared to approaches that do not use learning. This mitigates congestion phenomena observed in non-adaptive local congestion control mechanisms and helps the network to reach high performance faster.

Controle de processos é uma das muitas aplicações que aproveitam as vantagens do uso da teoria de conjuntos nebulosos. Nesse tipo de aplicação, o controlador é, geralmente, embutido no dispositivo controlado. Esta dissertação propõe uma arquitetura reconfigurável eficiente para controladores nebulosos embutidos. A arquitetura é parametrizável, de tal forma, que permite a configuração do controlador para que este possa ser usado na implementação de qualquer aplicação ou modelo nebuloso. Os parâmetros de configuração são: o número de variáveis de entrada (N); o número de variáveis de saída (M); o número de termos linguísticos (Q); e o número total de regras (P). A arquitetura proposta proporciona também a configuração das características que definem as regras e as funções de pertinência de cada variável de entrada e saída, permitindo a escalabilidade do projeto. A composição das premissas e consequentes das regras são configuráveis, de acordo com o controlador nebuloso objetivado. A arquitetura suporta funções de pertinência triangulares, mas pode ser estendida para aceitar outras formas, do tipo trapezoidal, sem grandes modificações. As características das funções de pertinência de cada termo linguístico, podem ser ajustadas de acordo com a definição do controlador nebuloso, permitindo o uso de triângulos. Virtualmente, não há limites máximos do número de regras ou de termos linguísticos empregados no modelo, bem como no número de variáveis de entrada e de saída. A macro-arquitetura do controlador proposto é composta por N blocos de fuzzificação, 1 bloco de inferência, M blocos de defuzzificação e N blocos referentes às características das funções de pertinência. Este último opera apenas durante a configuração do controlador. A função dos blocos de fuzzificação das variáveis de entrada é executada em paralelo, assim como, os cálculos realizados pelos blocos de defuzzificação das variáveis de saída. A paralelização das unidades de fuzzificação e defuzzificação permite acelerar o processo de obtenção da resposta final do controlador. Foram realizadas várias simulações para verificar o correto funcionamento do controlador, especificado em VHDL. Em um segundo momento, para avaliar o desempenho da arquitetura, o controlador foi sintetizado em FPGA e testado em seis aplicações para verificar sua reconfigurabilidade e escalabilidade. Os resultados obtidos foram comparados com os do MATLAB em cada aplicação implementada, para comprovar precisão do controlador. / Process control is one of the many applications that benefits from fuzzy control. In this kind of application, the controller is usually embedded in the controlled device. This dissertation proposes a reconfigurable architecture for efficient embedded fuzzy controllers. The architecture is customizable, as it allows the controller configuration to be used to implement any fuzzy model. The configuration parameters are: the number of input variables (N); the number of output variables (M); the number of linguistic terms (Q); and the total number of rules (P). The proposed architecture also enables the configuration of the characteristics that define the rules and membership functions of each input and output variable, allowing for an optimal scalability of the project. The composition of the antecedent and consequent of the rules are configurable, according to the fuzzy model that is being implemented. A priori, the architecture supports triangular membership functions, but it can be extended to accommodate other forms, such as trapezium, without major modifications. The characteristics of the lines, forming the membership functions of the linguistic terms, can be adjusted according to the definition of the fuzzy model, allowing the use of non-isosceles and isosceles triangles. Virtually, there are no limits on the number of rules or linguistic terms used in the model, as well as the number of input and output variables. The macro-architecture of the proposed controller is composed of N fuzzification blocks, 1 inference block, M defuzzification blocks and N blocks to handle the characteristics of the membership functions. This block operates only during the controller setup. The work done by the fuzzification blocks of the input variables is executed in parallel, as well as the computation performed by the defuzzification blocks of the output variables. The duplication of the fuzzification and defuzzification blocks accelerates the process of yielding the final response of the controller. Several simulations were performed to verify the correct operation of the controller, which is specified in VHDL. In a second stage, to evaluate the controller performance, the architecture was synthesized into a FPGA and tested with six applications to verify the reconfigurability and scalability of the design. The results obtained were compared with the ones obtained from MATLAB for each of the implemented applications, to demonstrate the accuracy of the controller.

Esta dissertaçãoo investiga a utilização de Particle Swarm Optimization (PSO) para a obtenção automática de sistemas fuzzy do tipo Mamdani, tendo como insumo apenas as definições das variáveis do problema, seus domínios e a função objetivo. Neste trabalho utilizam-se algumas técnicas conhecidas na tentativa de minimizar a obtenção de sistemas fuzzy que não sejam coerentes. As principais técnicas usadas são o método de Wang e Mendell, chamado de WM, para auxiliar na obtenção de regras, e os conceitos de clusterização para obtenção das funções de pertinência. Na função de avaliação proposta, considera-se não somente a acurácia do sistema fuzzy, através da medida do erro, mas também a sua interpretabilidade, através da medida da compacidade, que consiste da quantidade de regras e funções membro, da distinguibilidade, que permite evitar que as funções membro não se confundam, e da completude, que permite avaliar que as funções membro abranjam o máximo do domínio. O propósito deste trabalho consiste no desenvolvimento de um algoritmo baseado em PSO, cuja função de avaliação congregue todos esses objetivos. Com parâmetros bem definidos, o algoritmo pode ser utilizado em diversos tipos de problemas sem qualquer alteração, tornando totalmente automática a obtenção de sistemas fuzzy. Com este intuito, o algoritmo proposto é testado utilizando alguns problemas pré-selecionados, que foram classificados em dois grupos, com base no tipo de função: contínua ou discreta. Nos testes com funções contínuas, são utilizados sistemas tridimensionais, com duas variáveis de entrada e uma de saída, enquanto nos testes com funções discretas são utilizados problemas de classificação, sendo um com quatro variáveis e outro com seis variáveis de entrada. Os resultados gerados pelo algoritmo proposto são comparados com aqueles obtidos em outros trabalhos. / This dissertation investigates the use of Particle Swarm Optimization (PSO) to allow automatic modeling of Mamdani fuzzy systems taking as input only the variable definitions, their respective domains and the objective function. This work uses several known techniques to avoid the consideration of invalid fuzzy systems. The main used techniques are the WM method, which is used to generate rules, and the clustering concept, which assists in the generation of the membership functions. The evaluation function proposed considers not only the accuracy of the generated fuzzy system, but also the properties of interpretability and distinguishability. The accuracy of the fuzzy system is measured using the underlaying error. The system interpretability is evaluated using a compactness measure, which consists mainly of the number of employed rules and membership functions, while its distinguishability is quantified using the completeness measure, which consists of measuring how the used membership functions are covering the corresponding domain. The main goal of this work is to develop a PSO-based algorithm that uses a fitness function which congregates all these objectives. With well-defined parameters, the algorithm can be used with different kinds of problems without any change, allowing for a fully automatic generation process of an adequate fuzzy system. In this purpose, the proposed algorithm is tested for some benchmark problems, which are classified in two groups, based on the type of function to be modeled by the yield fuzzy system: completely or partially defined function. In the cases for fully-defined functions, three-dimensional functions are used. These functions have two input variables and one output variable. In the cases for partially-defined functions, two classification problems are used, one having four variables and other six input variables. The results obtained by the proposed algorithm are compared to related work.