Orientador: Cristian Favio Coletti. / Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do ABC, Programa de Pós-Graduação em Matemática, 2012.

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.

O objetivo desta pesquisa é mostrar como aproveitar novas bases de dados disponíveis e o avanço de métodos computacionais para extrair informações estatísticas sobre a localização espacial de firmas. Para isso, propomos uma aplicação de métodos de estatística espacial para modelar o padrão de localização de novas empresas de serviços no município de São Paulo. Neste trabalho, assumimos que a localização espacial dessas firmas foi gerada através de um processo pontual bidimensional e assim aplicamos dois modelos distintos: um baseado em intensidade não estocástica baseada no processo de Poisson, e um modelo de intensidade estocástica baseado processo de Cox log Gaussiano (Log Gaussian Cox Process - LGCP). A principal base de dados utilizada é base georeferenciada baseada no Cadastro Central de Empresas construída pelo Centro de Estudos da Metrópole (CEM), contendo observações de empresas na região metropolitana de São Paulo, para o ano base de 2000. Utilizamos como variáveis explicativas de localização informações advindas de sistemas de informações geográficas (SIG), o Censo demográfico e imagens de satélite do National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Os resultados encontrados mostram a importância dessa metodologia no processo de construção de modelos de localização espacial, combinando distintas fontes de dados e introduzindo novas perspectivas sobre o estudo empírico de economia urbana. / The objective of this research is to show how to take advantage of new available databases and computational methods to extract statistical information about the spatial location of firms. In this sense, we propose an application of spatial statistics methods to model the location patterns of new services firms in the city of São Paulo. In this paper, we assume that the spatial location of these firms was generated through a two-dimensional point process and thus we applied two distinct models: one based on non-stochastic intensity based on the Poisson process, and a stochastic intensity model based on the Log Gaussian Cox process (LGCP). The main input used is a georeferenced database based on the Central Business Register made by the Center for Metropolis Studies (CEM), containing data of firms in the metropolitan region of São Paulo, for the base year 2000. We use as explanatory variables information from geographic information systems (GIS), demographic census and satellite imagery from National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). The results show the usefulness of these models the construction of spatial location models, combining different data sources and introducing new perspectives on the empirical study of urban economics.

O objetivo desta pesquisa é mostrar como aproveitar novas bases de dados disponíveis e o avanço de métodos computacionais para extrair informações estatísticas sobre a localização espacial de firmas. Para isso, propomos uma aplicação de métodos de estatística espacial para modelar o padrão de localização de novas empresas de serviços no município de São Paulo. Neste trabalho, assumimos que a localização espacial dessas firmas foi gerada através de um processo pontual bidimensional e assim aplicamos dois modelos distintos: um baseado em intensidade não estocástica baseada no processo de Poisson, e um modelo de intensidade estocástica baseado processo de Cox log Gaussiano (Log Gaussian Cox Process - LGCP). A principal base de dados utilizada é base georeferenciada baseada no Cadastro Central de Empresas construída pelo Centro de Estudos da Metrópole (CEM), contendo observações de empresas na região metropolitana de São Paulo, para o ano base de 2000. Utilizamos como variáveis explicativas de localização informações advindas de sistemas de informações geográficas (SIG), o Censo demográfico e imagens de satélite do National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Os resultados encontrados mostram a importância dessa metodologia no processo de construção de modelos de localização espacial, combinando distintas fontes de dados e introduzindo novas perspectivas sobre o estudo empírico de economia urbana. / The objective of this research is to show how to take advantage of new available databases and computational methods to extract statistical information about the spatial location of firms. In this sense, we propose an application of spatial statistics methods to model the location patterns of new services firms in the city of São Paulo. In this paper, we assume that the spatial location of these firms was generated through a two-dimensional point process and thus we applied two distinct models: one based on non-stochastic intensity based on the Poisson process, and a stochastic intensity model based on the Log Gaussian Cox process (LGCP). The main input used is a georeferenced database based on the Central Business Register made by the Center for Metropolis Studies (CEM), containing data of firms in the metropolitan region of São Paulo, for the base year 2000. We use as explanatory variables information from geographic information systems (GIS), demographic census and satellite imagery from National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). The results show the usefulness of these models the construction of spatial location models, combining different data sources and introducing new perspectives on the empirical study of urban economics.