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Estudo de Redes Ad-Hoc sem fio pela abordagem de geometria estocÃstica / Study on wireless Ad-Hoc networks by stochastic geometry approach

AntÃnio Alisson Pessoa GuimarÃes 28 July 2014 (has links)
CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Atualmente, a tecnologia celular està presente em todos os aspectos da vida cotidiana: lares, escritÃrios, indÃstrias, etc. Tal tecnologia teve um rÃpido crescimento durante as duas Ãltimas dÃcadas tentando acompanhar o aumento do volume de trÃfego nas redes de comunicaÃÃo sem-fio. Naturalmente, ao propor modelos mais realistas possÃveis, com o propÃsito de caracterizar fenÃmenos que afetam a qualidade do sinal ou o desempenho do sistema, novas ideias, concepÃÃes e outras ferramentas surgem para descrever tais situaÃÃes. Este à o caso da Geometria EstocÃstica ou, particularmente, o processo pontual de Poisson, o qual vem sendo frequentemente utilizado como um modelo de rede celular, a partir da localizaÃÃo aleatÃria dos nÃs na rede. Diante desta ferramenta matemÃtica, à possÃvel implantar estaÃÃes rÃdio base na rede externa celular, bem como pontos de acesso baseados em picocÃlulas, femtocÃlulas, etc. AlÃm disso, permite-se quantificar a interferÃncia, Ãrea de cobertura, probabilidade de outage, dentre outros. Estes resultados tambÃm levam em consideraÃÃo o impacto de mobilidade no desempenho de tais redes. Nesse contexto, este trabalho analisarà redes ad-hoc sem-fio propondo expressÃes analÃticas para as seguintes mÃtricas de caracterizaÃÃo de desempenho: interferÃncia e conectividade de transmissÃo. Essas mÃtricas levam em consideraÃÃo tanto a razÃo sinal-ruÃdo mais interferÃncia (signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR)) como a razÃo sinal-interferÃnca (signal-to-interference ratio (SIR)), em que neste caso, a potÃncia de ruÃdo à considerada nula. Especificamente, o fenÃmeno interferÃncia serà caracterizado via modelo shot-noise segundo um processo pontual chamado de processo pontual marcado (marked point process (MPP)), sendo este mais realista do que o tradicional modelo de Poisson. AlÃm disso, este tipo de modelo incorpora os efeitos de propagaÃÃo de rÃdio de pequena e larga escala e sobretudo as diferentes tecnologias de detecÃÃo e tratamento de sinal. Paralelamente, adotaremos um canal de rÃdio com desvanecimento Nakagami-m. Por fim, o tratamento matemÃtico para o modelo proposto torna-se um fator desafiador deste trabalho, visto que, tais resultados generalizam alguns jà publicados na literatura, os quais adotam alguns parÃmetros menos realistas. / Currently, cellular technology is present in all aspects of everyday life: homes, offices, industries, etc. Such technology had grown rapidly over the last two decades trying to follow up with the increased traffic volume on the networks of wireless communication. Naturally, to propose possible more realistic models, with the purpose of characterizing phenomena that affect the signal quality or performance system, new ideas, concepts and other tools to describe such situations arise. This is the case of Stochastic Geometry or, particularly, the point process Poisson, which has been often used as a model for cellular network from the random node locations in the network. Faced with this mathematical tool, it is possible deploy base stations in cellular external network and access points based picocells, femtocells, etc. Moreover, it allows to quantify the interference, coverage area, outage probability, among others. These results also consider the impact of mobility on the performance of such networks. In this context, this thesis will analyze ad-hoc wireless networks offering analytical expressions for the following metrics of performance characterization: interference and transmission connections. These metrics take into account both signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and signal-to-interference ratio (SIR), in which case, the noise power is considered null. Specifically, the interference phenomena will be characterized via shot-noise model according to a point process called marked point process (MPP), this being more realistic than the traditional Poisson model. Furthermore, this type of model incorporates effects of radio propagation small and large scale, mainly the different technologies for the detection and signal processing. In parallel, we will adopt a radio channel with Nakagami-m fading. Finally, the mathematical treatment for the proposed model becomes a challenging factor in this work, since such results generalize some already published in the literature, which adopt some less realistic parameters.

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