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
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.