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Análise da codificação wavelet em sistemas de rádio com acesso dinâmico ao espectro
(2017-01-27) Souza, Pedro Thiago Valério de; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; ; http://lattes.cnpq.br/4139452169580807; ; http://lattes.cnpq.br/0971359679672360; Doria Neto, Adrião Duarte; ; http://lattes.cnpq.br/1987295209521433; Sousa Júnior, Vicente Angelo de; ; http://lattes.cnpq.br/6358312955522220; Gurjão, Edmar Candeia; ; http://lattes.cnpq.br/9200464668550566
Nos sistemas de comunicações móveis, os sinais se propagam por múltiplos percursos sobre canais variantes no tempo, ficando sujeitos a distorções provocadas pelo desvanecimento e desvios Doppler. Visando minimizar essas distorções, técnicas de codificação e de diversidade de transmissão podem ser empregas, tais como a Codificação Wavelet. Essa técnica baseia-se na ortogonalidade das linhas da matriz wavelet e possui a capacidade de gerar ganhos de diversidade, aumentando a robustez do sistema ao desvanecimento variante no tempo, sem comprometer a eficiência espectral do sistema. Neste trabalho, a codificação wavelet é investigada em cenários de rádio cognitivo com acesso dinâmico ao espectro. Esses sistemas de rádio vêm se consolidando como um novo paradigma de comunicações sem fio com o avanço das técnicas de processamento digital de sinais. Sistemas de rádio cognitivo com acesso dinâmico ao espectro devem ser capazes de perceber faixas de frequência desocupadas para transmissões oportunísticas, assim como detectar a presença de usuários primários quando estes ocupam seu espectro licenciado. Portanto, um elemento crucial para a operação de sistemas de rádio cognitivo codificados pela codificação wavelet é a capacidade de se sensoriar os sinais codificados por essa técnica. Como será detalhado, a possibilidade de se sensoriar esses sinais está condicionada a um projeto adequado da constelação de sinais utilizada na modulação dos símbolos codificados. Neste trabalho, o projeto destas constelações é feito via algoritmos genéticos, utilizando-se uma abordagem de otimização multiobjetivo. O sistema desenvolvido é avaliado quanto a sua robustez ao desvanecimento plano variante no tempo através de uma análise de probabilidade de erro de bit (BER) versus Eb/N0, e quanto a possibilidade de sensoriamento espectral de seus sinais via métodos de análise de cicloestacionariedades e de detecção de energia. Os resultados obtidos indicam a viabilidade da técnica de codificação com matrizes wavelet em cenários de rádio com acesso dinâmico ao espectro, sendo observados bons resultados de desempenho de BER e de taxas de detecção do sinal sensoriado.
Arquiteturas de classificação automática de modulações em ambientes impulsivos baseadas em características cicloestacionárias
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2020-10-23) Câmara, Tales Vinicius Rodrigues de Oliveira; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; ; ; http://lattes.cnpq.br/3240500979757259; Queiroz, Wamberto José Lira de; ; Rego, Joilson Batista de Almeida; ; Fernandes, Marcelo Augusto Costa; ; Souza, Pedro Thiago Valério de;
O rápido crescimento de aplicações de sistemas de comunicações sem-fio impulsiona a busca por novas estratégias de exploração eficiente do espectro, tal como o uso de rádios cognitivos: um sistema de comunicações inteligente, capaz de se adaptar autonomamente ao canal de comunicação por meio da reconfiguração dos seus parâmetros de operação. Uma importante propriedade dos rádios cognitivos é a capacidade de reconhecer automaticamente o tipo de modulação empregada em um sinal de radiofrequência (RF), o que possibilita a interoperabilidade entre sistemas, a melhoria da eficiência espectral, e viabiliza a vigilância eletrônica. Esse atributo é conhecido como classificação automática de modulações (AMC). Dentre as técnicas de AMC que caracterizam o estado-da-arte, estão as que se baseiam em detecção de padrões obtidos a partir da análise de características cicloestacionárias de segunda ordem. Embora muito difundidas, essas técnicas não são capazes de reconhecer alguns tipos modulações digitais, tais como a modulação de amplitude em quadratura m-ária (MQAM) e modulação por chaveamento de fase mária (MPSK) de alta ordem. Em contra partida, as técnicas de análise cicloestacionárias de ordem superior, usadas para extração de descritores singulares dessas modulações são adequadas apenas para ambientes de comunicação com ruído gaussiano branco aditivo (AWGN). Embora o modelo AWGN seja amplamente empregado para caracterizar canais de comunicação sem-fio, diversos cenários práticos são melhor representados por outros modelos. Um exemplo disso é a comunicação em alta frequência (HF), cujo ambiente apresenta contaminação por ruídos impulsivos. Nesse contexto, duas funções de análise cicloestacionária, a função de autocorrelação cíclica fracionária de ordem inferior (FLOCAF), e a função de correntropia cíclica (CCF), foram eficientemente aplicadas em ambientes impulsivos de comunicações. Contudo, elas foram empregadas para o sensoriamento de um canal impulsivo, um problema de menor complexidade em relação à classificação automática de modulações. Uma vez que na literatura não existe uma solução satisfatória para a classificação automática de modulações de alta ordem em canais com ruído impulsivo, neste trabalho são propostas arquiteturas de AMC baseadas na FLOCAF e na CCF, combinadas com técnicas de classificação por árvore de decisão e por regressão logística. As arquiteturas foram desenvolvidas para o reconhecimento das modulações digitais BPSK, QPSK, 8-QAM, 16-QAM, e 32-QAM, e avaliadas em diferentes contextos de contaminação por ruído aditivo impulsivo, descrito através de uma distribuição alfaestável. Os resultados mostraram que todas as arquiteturas foram capazes de operar em ambientes impulsivos, sendo as arquiteturas baseadas na CCF as mais eficientes.
Assistente virtual para centros de operação
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-04-13) Araújo, Camila Barbosa Gomes de; Dias, Samaherni Morais; http://lattes.cnpq.br/9792492584361511; http://lattes.cnpq.br/7582505180000454; Silva, Ivanovitch Medeiros Dantas da; https://orcid.org/0000-0002-0116-6489; http://lattes.cnpq.br/3608440944832201; Queiroz, Kurios Iuri Pinheiro de Melo; Santana Júnior, Orivaldo Vieira de; Souza, Pedro Thiago Valério de
A coordenação entre as atividades de operação do setor elétrico é realizada por um conjunto de ferramentas e tecnologias, dentre as quais destaca-se a comunicação via áudio entre as equipes de tempo real dos agentes e técnicos em campo. Essas chamadas são gravadas, armazenadas e consultadas, sob demanda, para fins de auditoria e rastreabilidade, e para subsidiar as análises pós-operatórias. Contudo, essas gravações, que contém informações relevantes tanto para a operação do sistema quanto para o faturamento dos agentes, acabam sendo subutilizadas devido à dificuldade de acesso ao seu conteúdo. Assim, ao transcrevê-las, torna-se possível a rastreabilidade e a associação desses áudios entre si e com outros registros de diferentes sistemas operativos, viabilizando a otimização de atividades que demandam de um tempo excessivo dos engenheiros de pós-operação. Esta dissertação apresenta um assistente virtual para centros de operação para geradoras, transmissoras e distribuidoras de energia, que transcreve todas as comunicações via áudio desses centros e aplica técnicas de processamento de linguagem natural para extrair informação dos áudios, classificá-los em temas de interesse da operação e correlacionar as gravações entre si e com sistemas operativos. São apresentados a arquitetura do sistema, os modelos de transcrição de áudio para texto utilizados, o módulo de classificação de ligações e a correlação de ligações entre si e com o SCADA. O projeto aqui descrito se propõe a ajudar na tomada de decisão e contribui para maior eficiência, segurança e confiabilidade operacional da operação e pós-operação do sistema elétrico.
Clusterização adaptativa de usuários NOMA no domínio da potência
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2023-10-19) Santos, Yuri Pedro dos; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; http://lattes.cnpq.br/4139452169580807; http://lattes.cnpq.br/0228228050759301; Sousa Júnior, Vicente Ângelo de; https://orcid.org/0000-0003-2859-6136; http://lattes.cnpq.br/6358312955522220; Barros, Tiago Tavares Leite; Carvalho, Fabrício Braga Soares de; Souza, Pedro Thiago Valério de
Por meio da técnica de Acesso Múltiplo Não-Ortogonal (NOMA, Non-Orthogonal Multiple Access) pretende-se viabilizar a transmissão de dois ou mais usuários compartilhando os mesmos recursos de tempo, frequência e código, e assim melhorar significativamente a eficiência espectral de redes de comunicação sem fio em gerações futuras. A multiplexação de sinais pode ser conseguida no domínio da potência (PD-NOMA, Power Domain NOMA), onde a transmissão de sinais sobrepostos é feita com níveis de potência suficientemente diferentes. A eficiência deste método depende fundamentalmente de duas etapas prévias de processamento: um agrupamento adequado de usuários (candidatos à transmissão) com diferentes ganhos de canal e a escolha dos níveis de potência que serão utilizados para transmitir cada sinal. As soluções apresentadas na literatura para resolver o problema de agrupamento de usuários não consideram a dinâmica dos sistemas de comunicação, ou seja, a variação temporal do número de usuários e as condições do canal. Para levar em conta essas características dinâmicas no agrupamento de usuários em sistemas NOMA, este trabalho propõe uma nova técnica de clusterização baseada em uma modificação do algoritmo evolucionário DenStream, escolhido por sua capacidade evolutiva, robustez ao ruído e processamento online. Os resultados mostram que a técnica de agrupamento proposta consegue acompanhar a dinâmica do sistema, clusterizando todos os usuários e favorecendo a uniformidade da taxa de transmissão entre os clusters.
Deep learning architecture for automatic modulation classification in time-varying fading and impulsive noise channels
(Universidade Federal do Rio Grande do Norte, 2021-12-10) Carvalho, Cassiano Perin de; Gonçalves, Luiz Marcos Garcia; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; 02863206494; http://lattes.cnpq.br/4139452169580807; http://lattes.cnpq.br/1562357566810393; http://lattes.cnpq.br/3935921595412420; Souza, Pedro Thiago Valério de; Câmara, Tales Vinícius Rodrigues de Oliveira; http://lattes.cnpq.br/3240500979757259
A classificação de modulação automática (AMC) permite identificar o tipo de modulação do sinal recebido, sendo parte fundamental no desenvolvimento de dispositivos de rádio cognitivos que adaptam o tipo de modulação às características do ambiente de comunicação. Vários tipos de pesquisas sobre AMC foram feitas com base na análise dos sinais de modulação e usando seus parâmetros para desenvolver descritores de recursos poderosos a serem usados nesta classificação automática. Recentemente, uma nova tendência apareceu relacionada ao uso de arquiteturas baseadas em aprendizado profundo para esta classificação. Assim, neste trabalho propomos a utilização de métodos baseados em deep learning para classificar o tipo de modulação de um sinal em um ambiente com desvanecimento doppler e ruído impulsivo. Estudamos e propomos um modelo baseado na CNN que se mostrou comparável aos métodos do estado da arte.
Sensoriamento espectral e detecção de sinais em sistemas MIMO com ruído impulsivo e desvanecimento por múltiplos percursos
(2020-03-09) Souza, Pedro Thiago Valério de; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; ; ; Sousa Júnior, Vicente Ângelo de; ; Lopes, Waslon Terllizzie Araújo; ; Fontes, Aluisio Igor Rego; ; Barreto, Guilherme de Alencar;
Em sistemas celulares, os sinais de informação devem ser transmitidos com alta taxa de transmissão de dados e com alta confiabilidade. Uma das possíveis soluções para atingir esses critérios desejados consiste na utilização de sistemas com múltiplas antenas transmissoras e/ou receptoras, caracterizando um sistema MIMO (Multiple Input - Multiple Output). Todavia, as técnicas de processamento de sinais em sistemas MIMO geralmente supõem gaussianidade do canal de comunicação, diminuindo sua eficiência em cenários de comunicação não-gaussianos. Neste trabalho é proposto uma nova técnica de detecção de sinais em sistemas MIMO em cenários caracterizados por ruído não-gaussiano. A técnica de recepção proposta é denominada de Maximum Correntropy Detector (MCD), sendo provado tratar-se de uma generalização do detector MLD (Maximum Likelihood Detector) através do uso da correntropia complexa. O detector MCD é analisado em canais gaussianos e não-gaussianos, sendo observado um desempenho superior aos detectores clássicos, sem aumento significativo da complexidade computacional. Conjuntamente, este trabalho também apresenta um novo método de sensoriamento espectral adequado a detecção de sinais que apresentam variação de fase não-linear ao longo do tempo. O método proposto baseia-se no uso da teoria de sinais cicloestacionários em ângulo-tempo, a qual emprega transformações do sinal a ser sensoriado de forma a mitigar o efeito da variação não-linear da fase. A arquitetura proposta é avaliada no sensoriamento de sinais BPSK (Binary Phase Shift Keying) e é comparada à técnica de sensoriamento por cicloestacionariedade temporal. Os resultados de simulação obtidos comprovam a eficiência da arquitetura proposta, apresentando ganhos na taxa de detecção de usuários primários na ordem de 8 dB.
Wi-Bio: management policy aimed at the establishment of networks for patient monitoring using IEEE 802.11
(Sociedade Brasileira de Engenharia Biomédica, 2014) Souza, Vinícius Samuel Valério de; Valentim, Ricardo Alexsandro de Medeiros; Brandão, Gláucio Bezerra; Silveira, Luiz Felipe de Queiroz; Dantas, Marcel da Câmara Ribeiro; Souza, Pedro Thiago Valério de
INTRODUCTION: Patient monitoring will tend to decline in the coming years due to a shortage of physical and human resources in hospitals. Therefore, several studies define alternatives to improve patient monitoring using wireless networks. In these studies, a wireless network is used to transfer data generated by medical sensors without interacting with the traffic in the data network of the hospital. However, this approach should be avoided because there are demands for integration between user applications and patient monitoring. Therefore, this paper defines a patient monitoring system, called Wi-Bio, directed to the establishment of IEEE 802.11 networks that allows traffic generated by user applications. METHODS: The formal validation of Wi-Bio was made through the design of Petri nets, and performance analysis was performed through simulations of the Network Simulator 2 tool. The adoption of this approach is justified by the fact that Petri nets allow verification of logical correctness of the designed systems, while simulations allow behavioral analysis of Wi-Bio in overload scenarios where many patients are monitored. RESULTS: The results confirmed the validity of the designed Petri nets and showed that Wi-Bio is able to accomplish the temporal goals imposed by medical sensors, thereby promoting efficient integration of traffic present in the data network and the patient monitoring network. CONCLUSION: As described, Wi-Bio fulfilled its objectives and motivates future studies aimed at complementing the obtained results

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