Otimização da escolha de modelo de propagação por medição de campo e inteligência artificial
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Tipo
Dissertação
Data
2019-02-05
Autores
Botelho, Alberto Leonardo Penteado
Orientador
Akamine, Cristiano
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Omar, Nizam
Casella, Ivan Roberto Santana
Casella, Ivan Roberto Santana
Programa
Engenharia Elétrica
Resumo
O modelo de propagação a ser escolhido no projeto de uma estação de
televisão terrestre é um ponto crítico para a predição da área de cobertura.
Existem diversos modelos, com características específicas que podem ser
melhores que outros em determinadas situações. A dissertação apresenta um
estudo para a escolha do modelo de propagação, através da utilização de
inteligência artificial (IA). É apresentada uma breve revisão do padrão SBTVD
(Sistema Brasileiro de Televisão Digital), da complexidade de operação em
SFN (Single Frequency Network, em português Rede de Frequência Única) e
dos principais modelos de propagação utilizados na literatura. O comparativo
dos modelos de propagação foi elaborado com medições de campo e
simulações pelo software de predição de cobertura Progira, que funciona sobre
a plataforma de geoprocessaomento ArcGis. O comparativo considerou o
critério de menor erro médio (desvio médio absoluto, desvio padrão e erro
médio quadrático) entre a medição de campo e a simulação de software. O
modelo de propagação ITUR P. 1812-3 teve o melhor desempenho médio. Para
otimizar a análise de escolha dos modelos de propagação, foi desenvolvido um
método de IA por aprendizagem de máquina por classificação para que o
computador possa formular aspectos da inteligência humana e ter a capacidade
de escolher o melhor modelo de propagação para cada área de estudo, não
restrito aos sites medidos em campo. Os modelos de aprendizagem de
Máquinas de Vetores de Suporte e de Classificadores Vizinhos mais Próximos
apresentaram uma melhora significativa do erro médio em comparação ao
modelo de propagação de menor erro médio.
Descrição
Palavras-chave
televisão digital , SBTVD , modelo de propagação , rede de frequência única , predição de cobertura , medição de campo , inteligência artificial , aprendizagem de máquina , aprendizagem por classificação
Citação
BOTELHO, Alberto Leonardo Penteado. Otimização da escolha de modelo de propagação por medição de campo e inteligência artificial. 2019. 163 f. Dissertação( Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo.