Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2024 |
| Autor(a) principal: |
BARBOSA, Brenda Silvana de Souza
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| Orientador(a): |
BARROS, Fabrício José Brito
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| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Tese
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal do Pará
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
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| Departamento: |
Instituto de Tecnologia
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Palavras-chave em Inglês: |
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| Área do conhecimento CNPq: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/16758
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Resumo: |
A presença de áreas verdes em cidades urbanizadas é crucial para reduzir os impactos negativos da urbanização. No entanto, essas áreas podem influenciar a qualidade do sinal de dispositivos IoT que utilizam comunicação sem fio, como a tecnologia LoRa. A vegetação atenua as ondas eletromagnéticas, interferindo na transmissão de dados entre dispositivos IoT, resultando na necessidade de modelagem de propagação de sinal que considere o efeito da vegetação em sua propagação. Neste contexto, esta pesquisa foi conduzida na Universidade Federal do Pará, utilizando medições em um ambiente arborizado composto pela espécie Pau-Mulato, típica da Amazônia. Dois modelos de propagação baseados em aprendizado de máquina, GRNN e MLPNN, foram desenvolvidos para considerar o efeito das árvores amazônicas na propagação, analisando diferentes fatores, como a altura do transmissor em relação ao tronco, o início da folhagem e o meio da copa da árvore, bem como o fator de espalhamento LoRa (SF) 12 e a copolarização das antenas do transmissor e do receptor. Os melhores modelos foram os de aprendizado de máquina, GRNN e MLPNN, que demonstraram maior precisão, alcançando valores de erro quadrático médio (RMSE) de 3,86 dB e 3,8614 dB, e desvio padrão (SD) de 3,8558 dB e 3,8564 dB, respectivamente. Por outro lado, comparando com modelos clássicos da literatura, o que teve melhor desempenho foi o modelo Floating Intercept (FI), com erro RMSE e SD em torno de 7,74 dB e 7,77 dB, respectivamente, enquanto o modelo FITU-R teve o maior erro RMSE e SD, em torno de 26,40 dB e 9,65 dB, respectivamente, para todas as alturas e polarizações. Além disso, a importância deste estudo reside em seu potencial para impulsionar as comunicações sem fio em ambientes arborizados, uma vez que, mesmo em distâncias curtas nas alturas de 12 m e 18 m, o SNR (relação sinal ruído) teve valores mais baixos devido à influência das folhagens, porém, foi possível enviar e receber dados. Por fim, foi mostrado que a polarização vertical foi a que obteve os melhores resultados para o ambiente de bosque amazônico |
