Submitted by Rafael Santana (rafael.silvasantana@ufpe.br) on 2018-01-23T18:28:26Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) mestrado_FLORENTINO_vfinal.pdf: 34893603 bytes, checksum: 9f4e52bf21e32df95d14f3aa8c75cba0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-23T18:28:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 811 bytes, checksum: e39d27027a6cc9cb039ad269a5db8e34 (MD5) mestrado_FLORENTINO_vfinal.pdf: 34893603 bytes, checksum: 9f4e52bf21e32df95d14f3aa8c75cba0 (MD5) Previous issue date: 2016-08-15 / FACEPE / In the present work, the spread of forest fires in heterogeneous environments is studied through cellular automata (CA) models, that are commonly used to simulate contact processes, and display a critical self-organized dynamics. The concept of self-organized criticality (SOC) is related to the ability of a dynamical system to evolve towards a critical phase spontaneously. The signature of these processes is the scale invariance (power-law behavior) of its observables. The forest fire model proposed by Drossel and Schawbl (DSFFM) in 1992, regards an homogeneous population of trees and its fire-size and fire duration distributions suggest typical SOC behaviors. In the other hand, the literature reports wildland fires whose frequency-area histograms are either power-law distributions or ‘heavy-tailed’ distributions. In 2011, Camelo-Neto and Coutinho proposed a CA model in which two distinct populations of trees are considered: one comprising trees with low flammability (with a parameter R of resistance to ignite) and the other composed by high flammability (susceptible trees). Aiming to generalize this model, some ingredients have been added in order to amplify or constrain the effective reach of the fire spreading. By increasing the reach of the interactions, the system performs fires that spread more like a ‘field’ of heat than like a contact process as in the DSFFM. Another novel aspect of the model – related to the heterogeneity of the population – is the addition of a fraction s of forbidden sites (randomly placed), at which trees are not allowed to sprout. Moreover, theses forbidden sites do not interact with fire. Results have showed that the fire-size distributions can display either a ‘heavy-tailed’ behavior or a power-law behavior, depending on the resistance parameter R and on the fraction s of forbidden site. / Nesta dissertação, a propagação de incêndios em florestas heterogêneas é estudada através de modelos de autômatos celulares (AC) que descrevem processos de propagação por contato e apresentam características de uma dinâmica crítica auto-organizada. O conceito de criticalidade auto-organizada (CAO) está relacionado com a capacidade de um sistema dinâmico evoluir espontaneamente para um estado crítico. A assinatura desses processos é a invariância de escala (comportamento tipo lei de potência) das distribuições de certas grandezas observáveis. O modelo de incêndio florestal proposto por Drossel e Schawbl (DS), em 1992, considera apenas florestas homogêneas e as distribuições de tamanhos e duração das queimadas encontradas sugerem a existência de um estado crítico auto-organizado. A literatura, no entanto, reporta incêndios reais cujos histogramas de frequência de tamanho apresentam tanto distribuições tipo lei de potência, quanto casos de distribuições com “caudas pesadas”. Em 2011, Camelo-Neto e Coutinho propuseram um modelo de AC, onde são consideradas duas populações de árvores distintas, uma com baixa inflamabilidade, árvores com distintos graus R de resistência à ignição, e outra com alta inflamabilidade, ditas árvores susceptíveis. Com o intuito de generalizar o modelo, alguns ingredientes foram adicionados de modo a ampliar ou limitar o alcance efetivo da propagação do fogo na vizinhaça de uma árvore em chamas. O aumento do alcance das interações produz incêndios que se propagam como um “campo de calor”, desta forma difere dos processos de contato característicos do modelo DS. Outro novo aspecto do modelo para explorar a heterogeniedade da floresta foi a inclusão de um fração s de sítios proibidos (distribuídos aleatoriamente) nos quais árvores não podem brotar, além disso eles também não interagem com o fogo. Os resultados alcançados mostram que as distribuições de tamanho dos incêndios podem exibir tanto um comportamento de “cauda pesada”, como comportamento tipo lei de potência, dependendo do ajuste do parâmetro de resistência R e da concentração s de sítios proibidos.

Submitted by Natalia de Souza Gonçalves (natalia.goncalves@ufpe.br) on 2015-05-08T14:39:08Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MestradoRobson_versao_posbanca_v8.pdf: 2916922 bytes, checksum: 69519207e681c79847392599f7417664 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-05-08T14:39:08Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 1232 bytes, checksum: 66e71c371cc565284e70f40736c94386 (MD5) MestradoRobson_versao_posbanca_v8.pdf: 2916922 bytes, checksum: 69519207e681c79847392599f7417664 (MD5) Previous issue date: 2014-11-14 / Nos últimos anos, o tráfego de dados nas redes celulares tem crescido exponencialmente devido ao aumento do número de dispositivos móveis. Neste cenário, os modelos de predição de sinais de rádio frequência podem ser utilizados na otimização da rede e na criação de novos serviços. Os modelos de predição mais utilizados são os modelos do tipo empírico, tais como o Okumura-Hata, Ericsson 9999, COST-231 e ECC-33. No entanto, esses modelos não apresentam bons resultados quando aplicados a ambientes urbanos. Neste trabalho, é proposto um método de predição de sinais de rádio frequência utilizando máquinas de vetores de suporte. Na implementação da máquina de vetor de suporte, os kernels Laplaciano, Gaussiano e Polinomial foram testados. Todas as implementações tiveram desempenho superior aos modelos empíricos tradicionais. Por último, a melhor configuração, obtida com o kernel Laplaciano, foi selecionada e aplicada no contexto de geolocalização de terminais móveis em redes celulares. Os resultados obtidos indicaram um erro médio de localização em torno de uma ordem de grandeza menor do que o erro obtido por meio de técnicas de trilateração de potência.

Orientador: Prof. Dr. Ivan Roberto Santana Casella / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, 2017. / Com o desligamento das transmissoes do sinal de TV analogica e o crescimento de novas instalações do sinal de TV digital em todo territorio nacional para os proximos anos, existe a necessidade de um conhecimento mais aprofundado das caractersticas dos canais de propagação, possibilitando a implantação desses novos sistemas de forma mais otimizada e efciente. Os modelos de propagação propostos para o Sistema Brasileiro de TV Digital seguem recomendações nacionais e internacionais baseadas nos modelos de propagação de larga escala, propostos na literatura cientifica. Contudo, em algumas situaçõess, esses modelos não caracterizam com precisão a propagação da onda eletromagnetica na comunicação entre o transmissor e o receptor, devido aos fenomenos de propagação e interferencias que degradam o sinal. Assim sendo, aplicou-se nesse projeto 03 tecnicas de Redes Neurais Artificiais como aproximadores de funções: Perceptron Multicamadas, Redes de Funções de Base Radial e Rede Neurais com Regressão Generalizada, sendo treinadas com os dados coletados de um levantamento de campo dos canais abertos de TV digital na cidade de São Paulo. Apos a fase de treinamento e utilizando metodos de otimização adequados para redução de overfitting, as melhores configurações de Redes Neurais Artificiais foram analisadas com resultados de saída mais adequados para representar o canal de propagação para o sistema de TV digital e resultados generalizados para diferentes distancias, frequencias e alturas foram gerados. Por fim, uma analise estatistica foi realizada comparando os valores de saida das Redes Neurais Artificiais, com valores praticos do levantamento de campo e os resultados teoricos calculados atraves dos modelos de propagação classicos da literatura cientifica, sinalizando que o uso das tecnicas de Redes Neurais Artificiais é possível na predição de canal de propagação com relativa eficiência de resultados. / With the switch-off of the analogue TV signal transmissions and the new digital TV signal installations throughout the national territory for the next years, there is a need for a more in-depth knowledge of the characteristics of the propagation channels, enabling the deployment of these new systems in a more optimized and eficient way. The propagation models proposed for the Brazilian Digital TV System follow national and international recommendations based on the large scale propagation models proposed in the scientific literature. However, in some situations, these models do not accurately characterize the propagation of the electromagnetic wave in the communication between the transmitter and the receiver, due to propagation phenomena and interferences that degrade the signal. Thus, we applied in this project 03 techniques of Artificial Neural Networks as approximations of functions: Multi layer Perceptron, Radial Base Functions Networks and Generalized Regression Neural Network, being trained with data collected from a field survey of open channels of digital TV in the city of S~ao Paulo. After the training phase and using appropriate optimization methods to reduce overfitting, the best configurations of Artificial Neural Networks were analyzed with better output results to represent the propagation channel for the digital TV system and generalized results for diferent distances, Frequencies and heights of the profiles were generated. Finally, a statistical analysis was performed comparing the output values of the Artificial Neural Networks with practical values of the field survey and the theoretical results calculated through the classical propagation models of the scientific literature, signaling that the use of Artificial Neural Networks techniques is possible in the prediction of propagation channel with relative eficiency of results.

Submitted by Automação e Estatística (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-04-11T20:06:38Z No. of bitstreams: 1 BrunoJacomeCavalcanti_TESE.pdf: 5397909 bytes, checksum: 5a245eec570a69adf8ca5d791aaddf70 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-04-16T20:46:19Z (GMT) No. of bitstreams: 1 BrunoJacomeCavalcanti_TESE.pdf: 5397909 bytes, checksum: 5a245eec570a69adf8ca5d791aaddf70 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-04-16T20:46:19Z (GMT). No. of bitstreams: 1 BrunoJacomeCavalcanti_TESE.pdf: 5397909 bytes, checksum: 5a245eec570a69adf8ca5d791aaddf70 (MD5) Previous issue date: 2017-10-20 / A perfeita funcionalidade dos sistemas de comunicações de 3ª. e 4ª. gerações requerem, entre outras coisas, do conhecimento dos valores numéricos da predição das perdas de propagação dos sinais propagantes nos ambientes urbano, suburbano e rural. Portanto, o estudo das condições de propagação em um ambiente qualquer sempre será uma preocupação dos engenheiros projetistas. A análise e desenvolvimento de modelos robustos de predição de perdas de propagação em redes de comunicações Long Term Evolution (LTE) e Long Term Evolution Advanced (LTE-A) usando técnicas de Inteligência Artificial são realizadas neste trabalho. Os procedimentos metodológicos empregados foram aplicados no melhoramento da predição dos modelos de perda de propagação empíricos SUI, ECC-33, Ericsson 9999, TR 36.942 e o modelo do Espaço Livre, aplicados em redes LTE e LTE-A nas frequências de 800 MHz, 1800 MHz e 2600 MHz, para ambientes suburbanos em cidades de porte médio do nordeste do Brasil. Assim, nesta tese propõem-se dois modelos de Redes Neurais Artificiais (RNA): (i) o modelo de rede neural com entradas baseadas em erro (RNBE), utilizando como principal alimentador da rede o erro entre dados medidos e simulados, e, (ii) o modelo de rede neural com entradas baseadas no terreno (RNBT). O desempenho desses modelos foram comparados com os modelos de propagação considerados no trabalho e também as versões otimizadas utilizando Algoritmos Genéticos (AG) e o Método dos Mínimos Quadrados (LMS). Também foram realizadas comparações com valores medidos, obtidos a partir de uma campanha de medição realizada na cidade de Natal, Estado do Rio Grande do Norte. Os resultados finais obtidos através de simulações e medições apresentaram boas concordâncias métricas, com destaque para a performance do modelo RNBE. A principal contribuição dessa tese é que, ao utilizar essas técnicas que fazem uso de maneira mais eficiente dos modelos de propagação empíricos, pode-se estimar sinais propagantes realistas, evitando erros no planejamento e implementações de redes sem fio LTE e LTE-A em áreas suburbanas. / The perfect functionality of the 3rd and 4th generation of wireless systems requires, among other parameters, knowledge of the numerical values of the prediction of loss of propagation of propagation signals in urban, suburban and rural environments. Therefore, the study of propagation conditions in any environment will always be a concern of design engineers. The analysis and development of robust propagation loss prediction models in Long Term Evolution (LTE) and Long Term Evolution Advanced (LTE-A) communications networks using Artificial Intelligence techniques is performed in this work. The methodologies used were applied to improve the prediction of loss of empirical propagation SUI, ECC-33, Ericsson 9999, TR 36.942 models and the Free Space model applied in LTE and LTE-A networks in the frequencies of 800 MHz, 1800 MHz and 2600 MHz, for suburban environments in mid-sized cities in northeastern Brazil. Thus, in these thesis two models of Artificial Neural Networks (RNA) are proposed: (i) the neural network model with inputs based on error (RNBE) using as main feeder of the network the error between measured and simulated data, and (ii) the neural network model with land-based inputs (RNBT). The performance of these models was compared with the models of propagation considered in the work and also the versions optimized using Genetic Algorithms (AG) and the Least Square Method (LMS). Comparisons were also made with measured values, obtained from a measurement campaign carried out in the city of Natal, state of Rio Grande do Norte. The final results obtained through simulations and measurements presented good metric concordances, with emphasis on the performance of the RNBE model. Thus, the main contribution of this thesis is that, by using these techniques that make more efficient use of empirical propagation models, we can estimate realistic propagation signals, avoiding errors in the planning and implementations of LTE and LTE- A wireless networks in suburban areas.

Submitted by Johnny Rodrigues (johnnyrodrigues@ufcg.edu.br) on 2018-08-07T18:53:34Z No. of bitstreams: 1 TELES DE SALES BEZERRA - DISSERTAÇÃO PPGCC 2017..pdf: 20064982 bytes, checksum: 40cc1a5d9429d5090373078fb560639d (MD5) / Made available in DSpace on 2018-08-07T18:53:34Z (GMT). No. of bitstreams: 1 TELES DE SALES BEZERRA - DISSERTAÇÃO PPGCC 2017..pdf: 20064982 bytes, checksum: 40cc1a5d9429d5090373078fb560639d (MD5) Previous issue date: 2017-12-21 / Capes / Os Sistemas de Comunicações móveis sem fio estão em uma crescente em relação a demanda por infraestrutura de comunicação, explicado pelo aumento do fornecimento de serviços aos usuários nas últimas décadas. Um dos recursos que está em escassez é o uso da banda, em que diversas técnicas tentam reutilizá-la, na tratativa de aumentar a disponibilidade de uso do espectro. Uma das opções de expansão do espectro, e consequentemente dos atuais serviços de redes móveis é o uso de outras faixas do espectro eletromagnético, que ainda não eram utilizadas nas comunicações móveis, como as ondas milimétricas. As comunicações que operam nas faixas de ondas milimétricas enfrentam obstáculos técnicos, como a necessidade de evolução de equipamentos específicos, problemas de cobertura e o quanto esses aspectos afetam a Qualidade de Serviço (QoS), em resumo, a viabilidade da comunicação requer uma avaliação cuidadosa. Há receio de que comunicações por ondas milimétricas sejam muito menos favoráveis que o uso de espectros mais usuais, principalmente nos problemas relacionados a cobertura. Projetistas de redes contam com diversas ferramentas para prever as características do ambiente, com o intuito de prever dificuldades na cobertura de sinal, para isso, fazem uso de modelos de previsão de perdas. Neste trabalho foi realizado um estudo sobre os problemas de cobertura e propagação de ondas milimétricas em ambientes urbanos fechados, sendo um prédio de escritórios e um shopping center. Para tanto, foram utilizados diversos modelos de previsão de perdas, a partir dos quais foi possível identificar que mesmo com o uso de modelos de perdas recomendados para ondas milimétricas, a minimização dos erros na predição é pequena, e comparada com modelos genéricos. / Wireless Mobile Communications Systems are on the rise in demand for resources, explained by the increased provision of services to users over the past few decades. One of the resources that is in shortage is the use of the band, in which several techniques try to reuse it, in the attempt to increase the availability of use of the spectrum. One of the options for spectrum expansion, and consequently of current mobile network services, is the use of other bands in the electromagnetic spectrum that were not yet used in mobile Communications such as millimeter waves. Communications that operate in the millimeter wave bands face technical obstacles, such as the need to evolve specific equipment, coverage problems and how these aspects affect Quality of Service, in short, the viability of communication requires a careful evaluation. There are fears that millimeter-wave Communications are far less favorable than the use of more usual spectra, especially in coverage-related problems. Network designers rely on several tools to predict the characteristics of the environment, in order to predict difficulties in signal coverage. For this, they use loss prediction models. In this work was carried out a study on the problems of coverage and propagation of millimeter waves in closed urban environments, being an office building and a shopping center. For this, several loss prediction models were used, through which we can identify that even with the use of recommended loss models for millimeter waves, the minimization of prediction errors is small, and compared with generic models.