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Previous issue date: 2014-09-01 / A presente tese propõe soluções ao problema da explicitação do conteúdo espectral de
processos estacionários e não estacionários, com aplicações na estimação de frequência,
estimação da densidade espectral de potência e no monitoramento do espectro. A técnica
de estimação de frequência proposta nesta tese, baseada na warped discrete Fourier
transform, apresenta, de acordo com as simulações computacionais, o melhor desempenho
frente às demais técnicas comparadas, atingindo o Cramer-Rao bound para uma ampla
faixa de relação sinal ruído. Em relação a estimação da densidade espectral de potência,
a Hartley Multitaper method, proposta nesta tese, apresenta desempenho similar à
multitaper method, em termos da variância de estimação e da polarização do espectro,
mas simpli cação de implementação. Uma técnica para monitoramento do espectro para
sistemas power line communication é proposta, levando em consideração o conceito de
quanta e a diversidade observada quando os sinais são aquisitados a partir da rede de
energia elétrica e do ar. Baseando-se em sinais sintéticos, gerados em computador, assim
como dados de medição do espectro, obtidos utilizando uma antena e o cabo de energia
elétrica como elementos sensores, veri fica-se que o desempenho da técnica proposta supera
a monitoração padrão, sobretudo quando a diversidade gerada pelo cabo e pela antena
sobre o sinal monitorado é explorada na detecção. / This dissertation aims at discussing solutions to deal with spectral analysis of stationary
and non-stationary processes for frequency estimation, power spectral density estimation
and spectral monitoring applications. The frequency estimation techniques are assessed
through computer simulations. The proposed technique for frequency estimation is
based on warped discrete Fourier transform outperforms other techniques, achieving the
Cramer-Rao Bound for a wide range of signal to noise ratio. Regarding the power spectral
density estimation, the proposed Hartley Multitaper Method shows similar performance,
in terms of variance of estimates and polarization spectrum; however, it can simplify
the implementation complexity. The introduced spectrum sensing technique is based on
quanta de nition and the diversity o ered by the signals acquired from the electric power
grids and the air. Based on computer-generation data and those one obtained during a
measurement campaign, which one in this thesis is evaluated using synthetic signals, generated
by computer, as well as measurement data of the spectrum. The numerical results
show that the proposed technique outperforms a previous technique and can attain the
very detection ratio and the very low false alarm when the diversity yielded by electric
power grid and air is exploited.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:hermes.cpd.ufjf.br:ufjf/742 |
| Date | 01 September 2014 |
| Creators | Menezes, Alam Silva |
| Contributors | Ribeiro, Moisés Vidal, Lima Netto, Sergio, Suyama, Ricardo, Cerqueira, Augusto Santiago, Andrade Filho, Luciano Manhães de |
| Publisher | Universidade Federal de Juiz de Fora, Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica, UFJF, Brasil, Faculdade de Engenharia |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| Source | reponame:Repositório Institucional da UFJF, instname:Universidade Federal de Juiz de Fora, instacron:UFJF |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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