Navegando por Autor "Fontes, Aluisio Igor Rêgo"
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Dissertação Aplicação da função de densidade espectral de correntropia cíclica em uma arquitetura de sensoriamento espectral(2016-04-25) Câmara, Tales Vinícius Rodrigues de Oliveira; Martins, Allan de Medeiros; ; ; Doria Neto, Adrião Duarte; ; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; ; Fontes, Aluisio Igor Rêgo;Técnicas de Classificação Automática de Modulação (AMC) têm sido utilizadas por sistemas modernos de comunicação para otimizar o uso do espectro e com isso aumen- tar as taxas de transmissão de dados. No processo de AMC, várias arquiteturas podem ser utilizadas para retirar informação e avaliar características do sinal modulado em um canal. Uma grande parte dessas arquiteturas são construídas utilizando como base a ci- cloestacionariedade. A análise cicloestacionária é realizada por meio das ferramentas: Função de Autocorrelação Cíclica (CAF) e Função Densidade Espectral Cíclica (SCD). Esta ultima particularmente, é utilizada para observar as características cicloestacionárias de diferentes sinais, as quais são chamadas de assinaturas. Embora tenha várias aplica- ções bem sucedidas no âmbito de AMC, a cicloestacionariedade possui restrições pois a CAF e SCD são limitadas à análise estatística de segunda ordem, devido ao uso da correlação com cerne de sua expressão. Com o objetivo de generalizar a avaliação da cicloestacionariedade sobre infinitos momentos estatísticos de um sinal, surgem Função de Autocorrentropia Cíclica (CCAF) e a Função Densidade Espectral de Correntropia Cíclica (CCSD). Tais funções são fundamentadas no cálculo da correntropia. Neste tra- balho a CCSD será investigada quanto capacidade de gerar assinaturas para diferentes modulações e seu potencial de uso em AMC será avaliado.Dissertação Classificação Automática de Modulação Digital com uso de Correntropia para Ambientes de Rádio Cognitivo(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2012-12-14) Fontes, Aluisio Igor Rêgo; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; ; http://lattes.cnpq.br/4139452169580807; ; http://lattes.cnpq.br/7848819859172650; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Martins, Allan de Medeiros; ; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; Assis, Francisco Marcos de; ; http://lattes.cnpq.br/2368523362272656Os modernos sistemas de comunicação sem fio empregam, frequentemente, técnicas adaptativas para proporcionar uma alta taxa de transmissão, enquanto asseguram qualidade de serviço (QoS) e abrangência de cobertura. Estudos recentes têm mostrado que esses sistemas podem se tornar ainda mais eficientes com a incorporação de técnicas de inteligência artificial e de conceitos de rádio definido por software. Os sistemas que seguem essa linha, conhecidos como Sistemas de Rádio Cognitivo, podem idealmente explorar de forma dinâmica e oportunística porções do espectro de frequências não utilizadas, conhecidas como buracos espectrais, com o objetivo de prover altas taxas de transmissão de dados com elevada confiabilidade e disponibilidade de serviço. A Classificação Automática de Modulação (AMC) seria uma habilidade muito útil nesses sistemas. Normalmente, as técnicas de AMC utilizam alguma forma de pré-processamento do sinal que pode introduzir um alto custo computacional ou necessitar de suposições fortes, e até mesmo imprecisas, sobre o sinal recebido. Este trabalho propõe o uso direto de uma medida de similaridade, baseada na Teoria da Informação, conhecida como coeficiente de correntropia, para extrair informações estatísticas de ordem elevada do sinal, com o objetivo de reconhecer automaticamente o formato de modulações digitais. Experimentos realizados por meio de simulação computacional demonstram que a técnica proposta neste trabalho apresenta uma alta taxa de sucesso na classificação de modulações digitais, mesmo na presença de ruído aditivo gaussiano branco (AWGN)Tese Uso de correntropia na generalização de funções cicloestacionárias e aplicações para a extração de características de sinais modulados(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2015-09-11) Fontes, Aluisio Igor Rêgo; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; Martins, Allan de Medeiros; ; http://lattes.cnpq.br/4402694969508077; ; http://lattes.cnpq.br/4139452169580807; ; http://lattes.cnpq.br/7848819859172650; Dória Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Souza, Samuel Xavier de; ; http://lattes.cnpq.br/9892239670106361; Gurjão, Edmar Candeia; ; http://lattes.cnpq.br/9200464668550566; Barreto, Guilherme de Alencar; ; http://lattes.cnpq.br/8902002461422112A extração de informações de sinais aleatórios é um problema frequente e relevante em muitas aplicações de processamento digital de sinais. Nos últimos anos, diferentes métodos têm sido utilizados para a parametrização de sinais ou obtenção de descritores eficientes de suas características. Quando os sinais aleatórios possuem propriedades es- tatísticas cicloestacionárias, as Funções de Autocorrelação Cíclica (CAF) e a Densidade Espectral Cíclica (SCD) podem ser utilizadas na obtenção de informações cicloestacioná- rias de segunda ordem. Entretanto, em sinais não-gaussianos, as informações cicloestaci- onárias de segunda ordem são fracas e, neste caso a análise cicloestacionária deve ocorrer sobre informações estatísticas de ordem superior. Este trabalho propõe uma nova ferra- menta matemática para a análise cicloestacionária de ordem superior baseada na função de correntropia. Especificamente, a teoria de análise cicloestacionária é revisitada sob um enfoque de teoria da informação, e as Funções de Correntropia Cíclica (CCF) e Densidade Espectral de Correntropia Cíclica (CCSD) são definidas. É comprovado analiticamente que a CCF contém informações de momentos cicloestacionários de segunda ordem e de ordem superior, sendo uma generalização da CAF. O desempenho dessas novas funções, na extração de características cicloestacionárias de ordem superior, é analisado em um cenário de comunicação sem fio com ruído não-gaussiano.