Análise das estatísticas de segunda ordem em modelos de desvanecimento composto
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Análise das estatísticas de segunda ordem em modelos de desvanecimento composto - Rafael Augusto Pedriali
1. INTRODUÇÃO
Ao longo dos últimos anos o mundo inteiro tem se conectado de forma mais rápida, eficiente e espontânea. Este é um processo natural no desenvolvimento dos seres humanos, sendo conhecido pela globalização. A cada ano que passa a globalização tem se intensificado cada vez mais com o avanço da tecnologia estabelecendo relações econômicas, sociais, comerciais e políticas, permitindo a integração destas classes praticamente de forma instantâneas e sem restrição de suas posições geográficas. A princípio, a globalização iniciou com a exploração comercial marítima nos séculos XV e XVI, fortaleceu com a revolução industrial e prosperou com o advento das redes de comunicações cabeadas e sem fio. Este processo vem evoluindo continuamente devido ao desenvolvimento nos setores da mobilidade e principalmente da telecomunicação[1].
Um importante pilar na área de telecomunicações e também do processo da globalização são as redes de comunicações, que vem sendo aprimorada desde o século XX com transmissões de dados cada vez mais eficientes e em tempo real. Além disso, as redes de comunicações popularizaram-se com a crescente demanda de usuários utilizando-a, com taxas de transmissão maiores e mais eficientes. Entretanto, ainda que seja um sistema promissor, há diversas limitações existentes no canal que interferem e distorcem a correta transmissão de dados e influenciam na eficiência da rede. Com o objetivo de contornar este problema, são utilizados métodos e métricas para caracterizar adequadamente o comportamento do ambiente. Tendo em vista todos estes aspectos, este material procura contribuir com análises da caracterização mais confiável do canal de rádio móvel, particularmente para as estatísticas de segunda ordem.
1.1
RESUMO LITERÁRIO
Nas análises dos sistemas de comunicação sem fio, as estimativas do nível do sinal são realizadas por meio dos modelos de canais. Os quais são aproximações que tentam representar as diversas distorções do nível dos sinais provocados pelo canal de rádio, classificados por modelos: determinísticos, empíricos e estatísticos, apresentados a seguir.
Os modelos determinísticos são baseados nas leis do eletromagnetismo para calcular a intensidade do sinal de rádio para qualquer instante do tempo a partir dos parâmetros considerados. Dependendo das condições do canal, este modelo torna-se difícil de caracterizar, pois exige recursos computacionais mais complexos em suas medidas. Algumas das ferramentas utilizadas para estimar este modelo de canal são: Uniform Theory of Diffraction [2], Geommetrical Theory of Diffraction [3] e Finite Element Method [4].
Nos modelos empíricos, as estimativas do canal são formadas a partir de medidas realizadas sobre o canal com relação à atenuação do nível do sinal de rádio e sob condições específicas. Estes modelos devem ser adaptados caso as condições proporcionadas pelo ambiente sejam alteradas. Além disso, a implementação computacional é mais fácil e exige poucos recursos de processamento. Alguns exemplos de modelos empíricos são: Egli, Blomquist, Longley, Okumura, Hata [5].
Os modelos estatísticos de desvanecimento lidam com os inúmeros fenômenos aleatórios que acontecem sobre o canal de rádio e ocorrem com uma determinada probabilidade, desta forma, é possível aproveitar as vantagens das ferramentas estatísticas para serem aplicadas sobre o ambiente. Ademais, os modelos estatísticos de desvanecimento se dividem em: multipercurso e sombreamento, ambos são definidos como processos aleatórios, e se diferenciam por diversos fatores que interferem na intensidade do sinal.
No caso do multipercurso, estes fatores correspondem à difração, reflexão, refração, de modo geral corresponde ao espalhamento do sinal em ambientes urbanos e/ou vegetativos. As distribuições de multipercurso mais conhecidas são: Rayleigh, Rice, Nakagami- , Weibull e Hoyt [6], os quais já foram amplamente estudados e aplicados em diversas pesquisas. Porém, novas distribuições de desvanecimento mais generalizadas foram propostas