O infravermelho termal (TIR - Thermal InfraRed) é uma porção do espectro eletromagnético com várias aplicações no Sensoriamento Remoto (SR), tais como: geologia, climatologia, análises de processos biológicos, análises geofísicas, avaliação de desastres e detecção de mudanças, entre outras. No TIR a emissão de radiação dos alvos é uma função não linear de duas variáveis, a emissividade e a temperatura do alvo, e a principal dificuldade é calcular/estimar tais variáveis separadamente e de forma confiável. Vários métodos foram desenvolvidos nas últimas décadas para mitigar esta indeterminação, mas independente do método todos tem a mesma deficiência, são desenvolvidos para aplicações específicas como o tipo de sensor, tipo de estudo, o alvo em análise, o número de alvos, tipo de clima, entre outros. Desta forma, o método a ser aplicado depende do estudo em questão, e para obter melhores resultados deve-se escolher o método que melhor se aplica ao problema estudado pelo analista. Neste trabalho, se propõe uma abordagem alternativa para estimar a temperatura e, portanto, a emissividade de um alvo em particular. A abordagem consiste em gerar regressões, em determinados comprimentos de onda, a partir da função linearizada da radiância para dados de laboratório de uma amostra de quartzo em diferentes temperaturas, medida sob condições controladas de humidade e temperatura do ambiente. As regressões visam modelar a variação na temperatura devido as variações na radiância do alvo, de modo a estimar a temperatura a partir da radiância em determinado comprimento de onda e sem o conhecimento prévio da emissividade do alvo. Os dados de laboratório foram divididos em dois grupos, treinamento e controle, no grupo de treinamento várias regressões polinomiais foram aplicados enquanto os dados de controle serviram para validar e avaliar as regressões. Foram realizados 5 experimentos: 1) dados de laboratório em comprimentos de onda específicos, 2) nos comprimentos de ondas centrais das bandas TIR-ASTER, 3) nas simulações das bandas TIR-ASTER, 4) com a simulação da atmosfera (seca e úmida) para as bandas simuladas TIRASTER e 5) numa imagem L1B TIR-ASTER da região de estudo e validado com o produto AST08. Como resultado, foi possível estimar a temperatura com erros menores que 0.2K para os dados de laboratório e com erro médio menor que 1.5K para imagens LIB TIR-ASTER. Além disso, o método requer apenas uma banda espectral na imagem, viabilizando sua aplicação em sensores termais monoespectrais. Resultados satisfatórios foram obtidos com uma regressão linear simples, e melhoram ao aumentar o comprimento de onda. No entanto, aumentando o comprimento de onda e, simultaneamente, o grau do polinômio da regressão os resultados também melhoram com relação a regressão linear, porém não são significativos, e desta forma o ajuste linear é a melhor opção. Desta forma, o método proposto se mostrou promissor, sinalizando que futuras pesquisas são necessárias. / The thermal infrared (TIR) is a portion of the electromagnetic spectrum with multiple remote Sensing applications in the field of geology, climatology, biological processes analysis, geophysical analysis, disaster assessment, change detection and many others. In TIR, radiation emission of the target is a nonlinear function of two unknowns – the emissivity and the temperature, and the main difficulty is to calculate/estimate these two variables separately and reliably. Several methods have been developed in the recent decades to mitigate this problem. However, regardless of the method, all have developed similar incapacities for specific applications such as the type of sensor, study type, the target in question, the number of targets, type of weather, among others. Thus, the method to be applied depends on the study in question and the best results can be reached choosing the best fit method for that problem. In this work, we propose an alternative approach for estimating the temperature, and therefore the emissivity, of a particular target. The approach consists of generating statistical regressions in some wavelengths from linearized radiance function of laboratory data from a quartz sample at different temperatures, measured under controlled conditions of humidity and room temperature. The aim of regressions is to model the variation in temperature due to the variations in the radiance of the target in order to estimate the temperature from radiance data on a certain wavelength and without prior knowledge of the target emissivity. Laboratory datasets were divided into two groups - training and control. In the training group, several polynomial regressions were applied while the control group served to validate and evaluate the regressions. Five experiments were performed: (1) laboratory data at specific wavelengths (2) the central wave lengths of ASTER-TIR bands (3) simulations of ASTER-TIR bands (4) simulation of the atmosphere (dry and wet) for simulated bands of ASTER-TIR and (5) an image L1B ASTER-TIR of the study area validated with the AST08 product. As a result, it was possible to estimate the temperature with errors less than 0.2K from laboratory data and with mean error less than 1.5K from L1B ASTER-TIR images. Furthermore, the method requires only a spectral band in the image, enabling their application in monospectral thermal sensors. Satisfactory results were obtained with a simple linear regression and improved by increasing the wavelength. However, increasing the wavelength and, simultaneously, the degree of polynomial regression the results also improve with respect to linear regression results, but this improvement is insignificant, and thus the linear fit is the best option. Thus, the proposed method has shown promise, signaling that further research is needed.

O infravermelho termal (TIR - Thermal InfraRed) é uma porção do espectro eletromagnético com várias aplicações no Sensoriamento Remoto (SR), tais como: geologia, climatologia, análises de processos biológicos, análises geofísicas, avaliação de desastres e detecção de mudanças, entre outras. No TIR a emissão de radiação dos alvos é uma função não linear de duas variáveis, a emissividade e a temperatura do alvo, e a principal dificuldade é calcular/estimar tais variáveis separadamente e de forma confiável. Vários métodos foram desenvolvidos nas últimas décadas para mitigar esta indeterminação, mas independente do método todos tem a mesma deficiência, são desenvolvidos para aplicações específicas como o tipo de sensor, tipo de estudo, o alvo em análise, o número de alvos, tipo de clima, entre outros. Desta forma, o método a ser aplicado depende do estudo em questão, e para obter melhores resultados deve-se escolher o método que melhor se aplica ao problema estudado pelo analista. Neste trabalho, se propõe uma abordagem alternativa para estimar a temperatura e, portanto, a emissividade de um alvo em particular. A abordagem consiste em gerar regressões, em determinados comprimentos de onda, a partir da função linearizada da radiância para dados de laboratório de uma amostra de quartzo em diferentes temperaturas, medida sob condições controladas de humidade e temperatura do ambiente. As regressões visam modelar a variação na temperatura devido as variações na radiância do alvo, de modo a estimar a temperatura a partir da radiância em determinado comprimento de onda e sem o conhecimento prévio da emissividade do alvo. Os dados de laboratório foram divididos em dois grupos, treinamento e controle, no grupo de treinamento várias regressões polinomiais foram aplicados enquanto os dados de controle serviram para validar e avaliar as regressões. Foram realizados 5 experimentos: 1) dados de laboratório em comprimentos de onda específicos, 2) nos comprimentos de ondas centrais das bandas TIR-ASTER, 3) nas simulações das bandas TIR-ASTER, 4) com a simulação da atmosfera (seca e úmida) para as bandas simuladas TIRASTER e 5) numa imagem L1B TIR-ASTER da região de estudo e validado com o produto AST08. Como resultado, foi possível estimar a temperatura com erros menores que 0.2K para os dados de laboratório e com erro médio menor que 1.5K para imagens LIB TIR-ASTER. Além disso, o método requer apenas uma banda espectral na imagem, viabilizando sua aplicação em sensores termais monoespectrais. Resultados satisfatórios foram obtidos com uma regressão linear simples, e melhoram ao aumentar o comprimento de onda. No entanto, aumentando o comprimento de onda e, simultaneamente, o grau do polinômio da regressão os resultados também melhoram com relação a regressão linear, porém não são significativos, e desta forma o ajuste linear é a melhor opção. Desta forma, o método proposto se mostrou promissor, sinalizando que futuras pesquisas são necessárias. / The thermal infrared (TIR) is a portion of the electromagnetic spectrum with multiple remote Sensing applications in the field of geology, climatology, biological processes analysis, geophysical analysis, disaster assessment, change detection and many others. In TIR, radiation emission of the target is a nonlinear function of two unknowns – the emissivity and the temperature, and the main difficulty is to calculate/estimate these two variables separately and reliably. Several methods have been developed in the recent decades to mitigate this problem. However, regardless of the method, all have developed similar incapacities for specific applications such as the type of sensor, study type, the target in question, the number of targets, type of weather, among others. Thus, the method to be applied depends on the study in question and the best results can be reached choosing the best fit method for that problem. In this work, we propose an alternative approach for estimating the temperature, and therefore the emissivity, of a particular target. The approach consists of generating statistical regressions in some wavelengths from linearized radiance function of laboratory data from a quartz sample at different temperatures, measured under controlled conditions of humidity and room temperature. The aim of regressions is to model the variation in temperature due to the variations in the radiance of the target in order to estimate the temperature from radiance data on a certain wavelength and without prior knowledge of the target emissivity. Laboratory datasets were divided into two groups - training and control. In the training group, several polynomial regressions were applied while the control group served to validate and evaluate the regressions. Five experiments were performed: (1) laboratory data at specific wavelengths (2) the central wave lengths of ASTER-TIR bands (3) simulations of ASTER-TIR bands (4) simulation of the atmosphere (dry and wet) for simulated bands of ASTER-TIR and (5) an image L1B ASTER-TIR of the study area validated with the AST08 product. As a result, it was possible to estimate the temperature with errors less than 0.2K from laboratory data and with mean error less than 1.5K from L1B ASTER-TIR images. Furthermore, the method requires only a spectral band in the image, enabling their application in monospectral thermal sensors. Satisfactory results were obtained with a simple linear regression and improved by increasing the wavelength. However, increasing the wavelength and, simultaneously, the degree of polynomial regression the results also improve with respect to linear regression results, but this improvement is insignificant, and thus the linear fit is the best option. Thus, the proposed method has shown promise, signaling that further research is needed.

O infravermelho termal (TIR - Thermal InfraRed) é uma porção do espectro eletromagnético com várias aplicações no Sensoriamento Remoto (SR), tais como: geologia, climatologia, análises de processos biológicos, análises geofísicas, avaliação de desastres e detecção de mudanças, entre outras. No TIR a emissão de radiação dos alvos é uma função não linear de duas variáveis, a emissividade e a temperatura do alvo, e a principal dificuldade é calcular/estimar tais variáveis separadamente e de forma confiável. Vários métodos foram desenvolvidos nas últimas décadas para mitigar esta indeterminação, mas independente do método todos tem a mesma deficiência, são desenvolvidos para aplicações específicas como o tipo de sensor, tipo de estudo, o alvo em análise, o número de alvos, tipo de clima, entre outros. Desta forma, o método a ser aplicado depende do estudo em questão, e para obter melhores resultados deve-se escolher o método que melhor se aplica ao problema estudado pelo analista. Neste trabalho, se propõe uma abordagem alternativa para estimar a temperatura e, portanto, a emissividade de um alvo em particular. A abordagem consiste em gerar regressões, em determinados comprimentos de onda, a partir da função linearizada da radiância para dados de laboratório de uma amostra de quartzo em diferentes temperaturas, medida sob condições controladas de humidade e temperatura do ambiente. As regressões visam modelar a variação na temperatura devido as variações na radiância do alvo, de modo a estimar a temperatura a partir da radiância em determinado comprimento de onda e sem o conhecimento prévio da emissividade do alvo. Os dados de laboratório foram divididos em dois grupos, treinamento e controle, no grupo de treinamento várias regressões polinomiais foram aplicados enquanto os dados de controle serviram para validar e avaliar as regressões. Foram realizados 5 experimentos: 1) dados de laboratório em comprimentos de onda específicos, 2) nos comprimentos de ondas centrais das bandas TIR-ASTER, 3) nas simulações das bandas TIR-ASTER, 4) com a simulação da atmosfera (seca e úmida) para as bandas simuladas TIRASTER e 5) numa imagem L1B TIR-ASTER da região de estudo e validado com o produto AST08. Como resultado, foi possível estimar a temperatura com erros menores que 0.2K para os dados de laboratório e com erro médio menor que 1.5K para imagens LIB TIR-ASTER. Além disso, o método requer apenas uma banda espectral na imagem, viabilizando sua aplicação em sensores termais monoespectrais. Resultados satisfatórios foram obtidos com uma regressão linear simples, e melhoram ao aumentar o comprimento de onda. No entanto, aumentando o comprimento de onda e, simultaneamente, o grau do polinômio da regressão os resultados também melhoram com relação a regressão linear, porém não são significativos, e desta forma o ajuste linear é a melhor opção. Desta forma, o método proposto se mostrou promissor, sinalizando que futuras pesquisas são necessárias. / The thermal infrared (TIR) is a portion of the electromagnetic spectrum with multiple remote Sensing applications in the field of geology, climatology, biological processes analysis, geophysical analysis, disaster assessment, change detection and many others. In TIR, radiation emission of the target is a nonlinear function of two unknowns – the emissivity and the temperature, and the main difficulty is to calculate/estimate these two variables separately and reliably. Several methods have been developed in the recent decades to mitigate this problem. However, regardless of the method, all have developed similar incapacities for specific applications such as the type of sensor, study type, the target in question, the number of targets, type of weather, among others. Thus, the method to be applied depends on the study in question and the best results can be reached choosing the best fit method for that problem. In this work, we propose an alternative approach for estimating the temperature, and therefore the emissivity, of a particular target. The approach consists of generating statistical regressions in some wavelengths from linearized radiance function of laboratory data from a quartz sample at different temperatures, measured under controlled conditions of humidity and room temperature. The aim of regressions is to model the variation in temperature due to the variations in the radiance of the target in order to estimate the temperature from radiance data on a certain wavelength and without prior knowledge of the target emissivity. Laboratory datasets were divided into two groups - training and control. In the training group, several polynomial regressions were applied while the control group served to validate and evaluate the regressions. Five experiments were performed: (1) laboratory data at specific wavelengths (2) the central wave lengths of ASTER-TIR bands (3) simulations of ASTER-TIR bands (4) simulation of the atmosphere (dry and wet) for simulated bands of ASTER-TIR and (5) an image L1B ASTER-TIR of the study area validated with the AST08 product. As a result, it was possible to estimate the temperature with errors less than 0.2K from laboratory data and with mean error less than 1.5K from L1B ASTER-TIR images. Furthermore, the method requires only a spectral band in the image, enabling their application in monospectral thermal sensors. Satisfactory results were obtained with a simple linear regression and improved by increasing the wavelength. However, increasing the wavelength and, simultaneously, the degree of polynomial regression the results also improve with respect to linear regression results, but this improvement is insignificant, and thus the linear fit is the best option. Thus, the proposed method has shown promise, signaling that further research is needed.

O desenvolvimento de uma ferramenta de Dinâmica de Fluidos Computacional que utiliza Método de Elementos Finitos baseada na discretização de Galerkin descontínuo é apresentado neste trabalho com objetivo de resolver a equação de Euler linearizada para escoamento compressível em duas dimensões usando malhas estruturadas e não estruturadas. Procuramos utilizar esta ferramenta como um propagador de ondas sonoras para estudar fenômenos aeroacústicos. O problema de Riemann presente no fluxo convectivo da equação de Euler é tratado com um método upwind HLL e para o avanço da solução no tempo é usado o método de Runge-Kutta explícito de 4 estágios com segunda ordem de precisão. A eficiência computacional, a convergência do método e a precisão são testadas através de simulações de escoamentos já apresentadas na literatura. A taxa de convergência para altas ordens de aproximação é assintótica que é um resultado compatível com a formulação Galerkin descontínuo. / The development of a Computation Fluid Dynamic Tool based on the Finite Element Method with discontinuous Galerkin discretization is presented in this work. The aim of this study is to solve the compressible linearized Euler\'s equation in two dimensions on structured and non structured meshes. This tool has been used as a means to study aeroacoustics phenomena. The Riemann\'s problem presented on a convective flow in Euler\'s equation is tackled by a HLL\'s method and the time integration being used is the four-stage Runge-Kutta explicit method with second order of accuracy. The computational efficiency, the convergence of the method and the accuracy are tested by comparing our results for flow simulations with those that are available in the literature. The convergence rate to high approximation order is asymptotic and it shows a result which is compatible with a discontinuous Galerkin formulation.

In modern wireless communication systems, a base station typically serves a few hundred users within its cell coverage. To combat the near-far problem – the situation where a nearby user’s strong cellular signal masks the cellular signal of a faraway user – base stations continually enforce power control. That is, nearby users must lower their transmit power. In CDMA technology, power control can be as large as 70-80dB. At low power outputs, this greatly impacts the performance of the RF power amplifier (PA) in the cellular device. For small RF drives, the magnitude of the output RF current approaches the magnitude of the DC current and thus the efficiency suffers. Operating the RF PA in class C operation improves the efficiency, but results in poor linearity. Several methods of so-called dynamic biasing have been proposed. These strategies entail lowering the bias of the PA as the RF drive increases. The proposed methods, however, fail to explain how to achieve linearity and low third-order intermodulation distortion. Additionally, the methods utilize open-loop implementations. This work presents a novel dynamic biasing topology that results in a much improved linear class C PA. The topology utilizes a closed loop that cleverly senses the operating conditions of the "power device." Particularly, the loop operates on the principle of keeping the conduction angle remarkably constant and thereby ensuring linearity. The work details a thorough design methodology that should provide assistance to a designer wanting to implement the topology in an RF integrated circuit. Agilent ADS simulations and laboratory results from a functional PCB prototype bring merit to the topology.

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[pt] As fibras ópticas são suscetíveis ao estresse mecânico e podem ser danificadas ou quebradas, portanto, a supervisão da camada física é essencial para identificar essas falhas e remediá-las o mais rápido possível. Com o objetivo de agilizar e simplificar o processo de agendamento de unidades de reparo em campo, foi desenvolvido um sistema automatizado de medição de fibras baseado em uma unidade de processamento digital de sinal (DSP) capaz de identificar as posições das falhas de forma autônoma. Combinando esta unidade de DSP com um OTDR de contagem de fótons, é possível criar tal dispositivo. Este trabalho apresenta o desenvolvimento dos blocos de construção para tal dispositivo. / [en] Optical fibers are susceptible to mechanical stress and may be damaged or broken, thus physical layer supervision is essential to identify these failures and remediate them as quickly as possible. In order to hasten and simplify the scheduling process of the in-field repairing units, an automated fiber measurement system based on a digital signal processing (DSP) unit capable of autonomously identifying fault positions was developed. By combining this DSP unit with a Tunable Photon-Counting OTDR, it is possible to create such a device. This work presents the development of the building blocks for such device.

L'évolution des turbines à gaz vers des régimes de combustion en mélange pauvre augmente la sensibilité de la flamme aux perturbations de l'écoulement. Plus particulièrement, cela augmente le risque que des instabilités de combustion apparaissent. Comme ces oscillations peuvent affecter le processus de combustion, il est très important d'être capable de prédire ce comportement au niveau de la conception.L'objectif du travail présenté est de développer un solveur numérique qui permet de décrire ces instabilités, et d'évaluer les effets du nombre de Mach de l'écoulement moyen sur ce phénomène. L'approche choisie consiste à résoudre les équations d'Euler linéarisées, qui sont écrites dans le domaine fréquentiel sous la forme d'un problème aux valeurs propres. Ce système d'équations permets de prendre en compte la vitesse moyenne de l'écoulement, et donc d'évaluer les effets causés par la convection et leur impact sur la stabilité des modes. Parmi les mécanismes qui peuvent être étudiés se trouve notamment l'effet des ondes d'entropie convectées, ce qui est particulièrement intéressant dans le contexte des chambres de combustions. Afin de déterminer l'effet des termes liés à la vitesse de l'écoulement moyen sur la stabilité des modes, une analyse de l'énergie contenue dans les perturbations est effectuée. Finalement, l'aspect de la non-orthogonalité des modes propres, qui permet une croissance d'énergie transitoire dans un système linéairement stable, est abordé. / The development of gas turbines towards lean combustion increases the susceptibility of the flame to flow perturbations, and leads more particularly to a higher risk of combustion instability. As these self-sustained oscillations may affect the performance of the combustion device, it is very important to be able to predict them at the design level. At present, several methods are used to describe combustion instabilities, ranging from complex LES and DNS calculations to low-order network models. An intermediate method consists in solving a set of equations describing the acoustic field using a finite volume technique, which is the approach used in the present study.This thesis discusses the impact of a non zero Mach number mean flow field on thermoacoustic instability. The study is based on the linearized Euler equations, which are stated in the frequency domain in the form of an eigenvalue problem. Using the linearized Euler equations rather than the Helmholtz equation avoids making the commonly used assumption of the mean flow being at rest, and allows to take into account convection effects and their impact on the stability of the system. Among the mechanisms that can be studied using the present approach is namely the impact of convected entropy waves, which is especially interesting in combustion applications.For this study, a 1D and a 2D numerical solver have been developed and are presented in this thesis. In order to asses the effect of the mean flow terms on the modes' stability, an analysis of the disturbance energy budget is performed. Finally, the aspect of the eigenmodes being non-orthogonal and thus allowing for transient growth in linearly stable systems is adressed.

Les variétés possédant une orbite dense sous l'opération d'un groupe sont dites presque homogènes. Il s'agit d'objets ayant une géométrie très riche, qui ont été abondamment étudiés ces 50 dernières années ; cela inclut notamment les variétés toriques. L'objectif de cette thèse est d'obtenir une classification des couples (X,G) où X est une courbe ou une surface algébrique, définie sur un corps quelconque, et G est un groupe algébrique lisse connexe opérant fidèlement dans X et possédant une orbite dense. Cette classification passe par l'étude des complétions régulières équivariantes de X.Un premier chapitre regroupe des rappels sur les opérations de groupes algébriques ainsi que plusieurs résultats préliminaires utiles par la suite.L'étude des courbes presque homogènes fait ressortir une classe particulière, celle des courbes seminormales. Nous obtenons une classification complète des couples (X,G) quand X est une courbe seminormale. Nous décrivons aussi les courbes quelconques presque homogènes (sur un corps quelconque), généralisant ainsi un résultat de Vladimir Popov. Enfin, nous déterminons les fibrés en droites linéarisés sur les courbes seminormales presque homogènes.Le dernier chapitre traite le cas des surfaces. À nouveau, nous obtenons une classification des couples (X,G) quand X est une surface et G n'est pas affine. Quand G est affine, la surface est rationnelle. Nous décrivons alors, sur un corps algébriquement clos, les surfaces homogènes et leurs complétions régulières équivariantes relativement minimales. En caractéristique nulle, nous déterminons aussi les groupes qui opèrent. Beaucoup de phénomènes nouveaux se produisent en caractéristique positive, et certains de nos résultats sont incomplets dans ce cadre. / The varieties having a dense orbit under the action of a group are said to be almost homogeneous. Those are objects with a very rich geometry and have been extensively studied for the last 50 years ; this includes toric varieties. The purpose of this thesis is to classify the pairs (X,G) where X is an algebraic curve or surface, defined over an arbitrary field, and G is a smooth connected algebraic group, acting faithfully on X with a dense orbit. The classification relies on the study of the equivariant regular completions of X.The study of almost homogeneous curves highlights the class of seminormal curves. We get a full classification of the pairs (X,G) when X is a seminormal curve. We also describe all almost homogeneous curves (over an arbitrary field), thus generalizing a result of Vladimir Popov. Finally, we determine the linearized line bundles over seminormal almost homogeneous curves.The last chapter deals with the case of surfaces. Again, we get a classification of the pairs (X,G) when X is a surface and G is not affine. When G is affine, the surface is rational. We then describe, over an algebraically closed field, the homogeneous surfaces and their relatively minimal equivariant regular completions. In characteristic zero, we also determine the acting groups. Many new phenomena occur in positive characteristic, and some of our results are incomplete in this setting.

Early systems engineering and requirements definition requires quantitative information about potential solutions prior to having sufficient information or time to develop detailed models. This research develops and demonstrates a transparent and repeatable process for rapidly creating quantitative models that leverage existing expert knowledge. This process is built upon established modeling frameworks and current literature for low fidelity modeling and hierarchical expert-based methods. The process includes system definition using interactive morphological analysis and gathering information from subject-matter experts with computer-based interfaces in order to create a series of linear performance models. Available volunteers provided data for a relevant aerospace design to test the process as a whole and several hypotheses about specific methodological decisions made during the development. The collected data was analyzed for similarity among participants and for similarity to model parameters of an existing trusted truth model. The results of the analysis demonstrated the ability for expert-based models to accurately match the behavior of the truth models and of historical data.