Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2009. / Submitted by Kelly Marques (pereira.kelly@gmail.com) on 2009-11-13T17:43:06Z
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Previous issue date: 2009-07-03 / O uso de redes neurais é cada vez mais amplo em nossa sociedade. Especificamente neste trabalho, a técnica de redes neurais é utilizada na demodulação de um sistema de comunicações via satélite, onde o objetivo a ser atingido é o de a rede neural corrigir dois fenômenos interferentes: o AWGN e a atenuação causada por chuva. Não é intenção determinar qual o melhor tipo de rede neural para cumprir esta finalidade, mas sim, identificar um tipo de rede neural capaz de permitir o desenvolvimento do estudo. Para validação dos parâmetros utilizados no estudo teórico, são utilizados dados coletados do sistema de comunicações via satélite atualmente em uso pelo CINDACTA I (Primeiro Centro Integrado de Defesa Aérea e Controle do Espaço Aéreo). Os resultados são bastante promissores, indicando que pelo menos teoricamente o desempenho da técnica utilizada com redes neurais, supera a atual técnica de demodulação em uso pelo sistema TELESAT. Como o reconhecimento de padrões pela rede neural está limitado a erros de fase menores que 45o, técnicas de correção antecipada de erros (FEC) continuam sendo indispensáveis e complementares. __________________________________________________________________________________________ ABSTRACT / Neural networks are in widespread use with communication systems. In this work, neural networks techniques are employed to demodulate signals in satellite communication systems, more specifically targeting to compensate two interfering phenomena: AWGN and attenuation caused by rain. It is not herein intended to achieve the best possible type of neural network, but rather identify a type able to accomplish the objective efficiently. In addition, real data is collected from satellite communication systems used by CINDACTA I (First Integrated Center of Air Defense and Air Traffic Control) in order to validate the parameters used in the computer simulations. The results indicate that neural networks can be better than the demodulation technique currently implemented at CINDACTA I, although the use of Forward Error Correction schemes (FEC) is deemed appropriate and complementary.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.unb.br:10482/2178 |
| Date | 03 July 2009 |
| Creators | Costa, Guilherme Picolo Salazar |
| Contributors | Terada, Marco Antonio Brasil |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UnB, instname:Universidade de Brasília, instacron:UNB |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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