( PDF ) Análise da resposta em banda estreita de um canal marítimo na faixa de 3,5 Ghz

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UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE

ESCOLA DE ENGENHARIA

MESTRADO EM ENGENHARIA DE TELECOMUNICAÇÕES

PEDRO ARMANDO VIEIRA

ANÁLISE DA RESPOSTA EM BANDA ESTREITA DE UM

CANAL MARÍTIMO NA FAIXA DE 3,5 GHz

NITERÓI

2010

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PEDRO ARMANDO VIEIRA

ANÁLISE DA RESPOSTA EM BANDA ESTREITA DE UM

CANAL MARÍTIMO NA FAIXA DE 3,5 GHz

Dissertação apresentada ao Curso de Mestrado em

Engenharia de Telecomunicações da Universidade

Federal Fluminense como requisito parcial para a

obtenção do Grau de Mestre. Área de concentração:

Sistemas de Comunicações Móveis

Orientador: Prof. Dr. Julio Cesar Rodrigues Dal Bello

Co-orientadora: Prof

. Dra. Leni Joaquim de Matos

Niterói

2010

Ficha Catalográfica elaborada pela Biblioteca da Escola de Engenharia e Instituto de Computação da UFF

V658 Vieira, Pedro Armando.

Análise da resposta em banda estreita de um canal marítimo na faixa de

3,5 GHz / Pedro Armando Vieira. – Niterói, RJ : [s.n.], 2010.

279 f.

Dissertação (Mestrado em Engenharia de Telecomunicações) - Universidade

Federal Fluminense, 2010.

Orientador: Julio Cesar Rodrigues Dal Bello, Leni Joaquim de Matos.

1. Sistema de comunicação móvel. 2. Propagação de onda.

3. Radiopropagação. 4. Sistema de comunicação em banda

estreita. I. Título.

CDD 621.38456

vii

Dedico este trabalho a minha querida esposa

Vanessa pelo apoio nesta longa caminhada e a

minha filha Laura para que um dia possa

conhecer e, quem sabe, se inspirar neste trabalho.

Dedico, também, aos meus companheiros de

Mestrado e, em especial, a Tiago Francisco

Barros Cavalcanti, Romar Pinto Vargas, Roberto

da Silva Liarth e João Alfredo Cal Braz, que me

apoiaram na realização dos testes em campo e me

incentivaram a continuar.

viii

Agradecimentos

Ao meu orientador e mentor maior, Professor Julio Cesar Rodrigues

Dal Bello, pelo apoio, incentivo e ensinamentos atuais no Curso de

Propagação em Ambientes Celulares e anteriores, no Instituto Militar

de Engenharia.

À Professora Leni Joaquim Matos pelas aulas de Teoria de Canal e

Eletromagnetismo Avançado, e pelo apoio no uso dos equipamentos

do laboratório da UFF.

Aos Professores Gláucio Lima Siqueira (PUC/CETUC/RJ), Andrés

Pablo López Barbero (UFF/LACOP) e Ricardo Marques Ribeiro

(UFF/LACOP), pelo empréstimo de alguns dos equipamentos usados

nos testes em campo.

Aos amigos e alunos do Mestrado Tiago Francisco Barros Cavalcanti,

Romar Pinto Vargas, Roberto da Silva Liarth e João Alfredo Cal Braz,

pelas conversas, troca de ideias, apoio e trabalho na realização dos

testes em campo e estudos no período das aula.

À Petrobras pela minha liberação durante os períodos de aulas,

empréstimos de equipamentos utilizados na medição e apoio logístico

para realização dos testes em campo. Em especial, gostaria de

agradecer ao Gerente da TIC-BC Simonides Linhares Fernandes, ao

Gerente do IPT Ralf Camargo Ribeiro e ao Gerente da OMT José

Antônio Stivanin, pelo apoio recebido, sem o qual não teria sido

possível alcançar os objetivos propostos.

Finalmente, devo agradecer à coordenação do curso de Mestrado em

Engenharia de Telecomunicações da UFF, por toda a ajuda

dispensada.

RESUMO

Este trabalho tem por objetivo apresentar o resultado de medições, realizadas no ano

de 2009, em canal rádio móvel marítimo, em banda estreita, na região litorânea da cidade de

Macaé, que serve de base para as operações marítimas para a bacia petrolífera de Campos, no

estado do Rio de Janeiro. Com os resultados obtidos, foi feita uma análise comparativa com o

modelo de dois raios e o fator de atenuação foi calculado. São apresentados, também, os

resultados de extenso estudo da variabilidade lenta e rápida do sinal, de modo a permitir uma

melhor caracterização do canal rádio móvel marítimo. A variabilidade rápida foi analisada

comparando-a as distribuições de Rayleigh, Rice e Gauss, considerando-se setores de 20 λ.

Foram determinadas a taxa de cruzamento de nível e a duração média dos desvanecimentos.

Por fim, foi analisado o comportamento da variabilidade lenta do sinal e proposto um fator de

correção para melhorar o cálculo da previsão da perda de percurso, em função das condições

observadas do mar, utilizando a escala Beaufort.

Palavras chaves: propagação, radiopropagação, canal de rádio, canal marítimo, banda estreita,

desvanecimentos lento e rápido, variabilidade.

ABSTRACT

This work aims to present the result of narrowband measurements carried out in the

year of 2009 in maritime mobile radio channel, in the coast region of Macaé city, base to

maritime operations in the Campos' Basin oil bearing, Rio de Janeiro state. With the results

obtained a comparative analysis was done with the two-ray model and the attenuation factor

was calculated. The results of an extensive study of the slow and fast signal variability to

allow a better characterization of the mobile maritime radio channel are also presented. The

fast variability was analyzed comparing the Rayleigh, Rice and Gauss distributions,

considering 20 λ sectors. The level crossing rate and average fading duration were determined

as well. At the end, it was analyzed the slow signal variability behavior and a correction factor

was proposed in way to improve the calculation of path loss prediction due to observed

conditions of the sea by using Beaufort scale.

Keywords: propagation, radio propagation, radio channel, maritime channel, narrowband,

slow and fast fading, variability.

SUMÁRIO

1 Introdução ......................................................................................................................... 25

1.1 Histórico ..................................................................................................................... 25

1.2 Comunicação de dados em redes sem fio .................................................................. 29

1.3 Revisão bibliográfica ................................................................................................. 30

1.4 Objetivo da Dissertação ............................................................................................. 32

1.5 Roteiro ....................................................................................................................... 32

2 Teoria de propagação no canal rádio móvel ..................................................................... 34

2.1 Classificação do ambiente de propagação ................................................................. 34

2.2 Medições em campo .................................................................................................. 37

2.3 Propagação de ondas eletromagnéticas ...................................................................... 38

2.3.1 Modelo básico de propagação ............................................................................ 38

2.3.2 Modelo de dois raios para Terra plana ............................................................... 40

2.3.3 Modelo da perda de percurso com o logaritmo da distância .............................. 43

2.3.4 Modelos empíricos de propagação ..................................................................... 49

2.4 Propagação por múltiplos percursos .......................................................................... 54

2.4.1 Manifestações de desvanecimento do canal ....................................................... 55

2.4.2 Variabilidade e desvanecimento do sinal ........................................................... 58

2.4.3 Desvanecimento rápido ...................................................................................... 59

2.4.4 Dependência com a distância e desvanecimento em larga escala ...................... 67

2.4.5 Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento ................... 69

2.4.6 Taxa de amostragem do sinal recebido............................................................... 73

2.4.7 Separação do desvanecimento lento e rápido ..................................................... 78

2.4.8 Comprimento da pequena área ........................................................................... 79

2.4.9 Estimação do nível médio do sinal na pequena área e quantidade de amostras . 82

2.5 Simulação do canal rádio móvel ................................................................................ 91

xii

3 Técnicas de sondagem do canal........................................................................................ 92

3.1 Sondagem do canal em banda estreita ....................................................................... 95

3.1.1 Transmissão e recepção de uma portadora em trechos curtos ............................ 95

3.1.2 Transmissão e recepção de duas portadoras em trechos curtos .......................... 96

3.1.3 Transmissão e recepção de uma portadora não modulada em trechos longos ... 98

3.2 Sondagem do canal em banda larga ......................................................................... 100

3.2.1 Transmissão de um pulso de curta duração ...................................................... 100

3.2.2 Transmissão e recepção de portadoras sincronizadas ....................................... 101

3.2.3 Transmissão de diversas portadoras simultaneamente ..................................... 101

4 Sistema de medições ....................................................................................................... 103

4.1 Condiguração dos sistemas ...................................................................................... 103

4.2 Ajustes e configuração dos equipamentos ............................................................... 111

4.2.1 Curva de ajuste do analisador de espectro ........................................................ 111

4.2.2 Características do equipamento de posicionamento global .............................. 114

4.3 Determinação da frequência de amostragem, janela de filtragem e intervalo de

confiança ............................................................................................................................. 115

5 Realização das medidas no canal marítimo .................................................................... 119

5.1 Características do ambiente e relação com a propagação ........................................ 119

5.1.1 Condições do mar ............................................................................................. 119

5.2 Planejamento das medições ..................................................................................... 122

5.3 Sistemas de Transmissão e Recepção e ambiente marítimo .................................... 123

5.4 Planta de situação do local de instalação e testes .................................................... 127

5.5 Visão geral dos trechos percorridos ......................................................................... 128

6 Resultados e análise das medições ................................................................................. 130

6.1 Variação espacial do nível do sinal .......................................................................... 131

6.2 Análise qualitativa dos trechos ................................................................................ 132

6.2.1 Escolha do modelo para avaliação da cobertura ............................................... 139

xiii

6.3 Caracterização do desvanecimento rápido ............................................................... 143

6.3.1 Análise do desvanecimento rápido ................................................................... 143

6.3.2 Estatísticas da variabilidade rápida................................................................... 146

6.3.3 Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento ................. 162

6.4 Dependência da distância, modelo de cobertura e desvanecimento lento ............... 170

7 Conclusão ....................................................................................................................... 184

7.1 Análise conclusiva dos resultados obtidos ............................................................... 184

7.1.1 Variabilidade rápida ......................................................................................... 184

7.1.2 Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento ................. 185

7.1.3 Dependência com a distância ........................................................................... 185

7.1.4 Variabilidade lenta ............................................................................................ 186

7.1.5 Comparação de potência recebida com o modelo mais adequado ................... 186

7.1.6 Proposta de ajuste do modelo de dois raios ...................................................... 186

7.2 Sugestões para trabalhos futuros .............................................................................. 188

8 Referências Bibliográficas .............................................................................................. 189

Anexo 1 Resultado da análise qualitativa dos trechos ........................................................ 194

Anexo 2 Fluxograma do processamento dos dados ............................................................ 200

Anexo 3 Arquivos utilizados para captura, armazenamento e processamento ................... 202

Anexo 4 Programas utilizados para o captura e armazenamento dos dados ....................... 204

Anexo 5 Programas utilizados para processamento dos dados ........................................... 216

Anexo 6 Estrutura de diretórios .......................................................................................... 279

xiv

LISTA DE FIGURAS

Figura 1.1 – Quadro evolutivo dos sistemas de telefonia móvel .............................................. 28

Figura 1.2 – Evolução tecnológica em direção ao LTE ........................................................... 28

Figura 1.3 – Comparação entre os principais sistemas de comunicação de voz e dados em

relação à cobertura e taxa de transmissão ................................................................................. 29

Figura 2.1 – Relação entre medições em campo, teoria e simulações...................................... 37

Figura 2.2 – Modelo de dois raios. ........................................................................................... 40

Figura 2.3 – Perda de percurso com a distância para superfície do mar na frequência de 3,515

GHz ........................................................................................................................................... 42

Figura 2.4 – Manifestações de desvanecimento do canal ......................................................... 56

Figura 2.5 – Variabilidade em pequena e larga escala ............................................................. 58

Figura 2.6 – Modelo de referência para análise do desvanecimento rápido............................. 61

Figura 2.7 – Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento..................... 70

Figura 2.8 – Taxa de cruzamento de nível Rayleigh e Rice ..................................................... 72

Figura 2.9 – Duração média do desvanecimento Rayleigh e Rice ........................................... 73

Figura 2.10 – Nível do sinal recebido decorrente de multipercurso ......................................... 74

Figura 2.11 – Variação do sinal recebido e taxa de amostragem ............................................. 75

Figura 2.12 – Determinação da taxa de Nyquist ...................................................................... 76

Figura 2.13 – Variância em torno da média x número de comprimentos de onda da pequena

área............................................................................................................................................ 81

Figura 2.14 – Variância em torno da média em dB x número de comprimentos de onda da

pequena área ............................................................................................................................. 82

Figura 2.15 – Estimativa do nível médio do sinal na pequena área em função da quantidade de

amostras .................................................................................................................................... 87

Figura 2.16 – Utilização de taxa elevada e obtenção de amostras descorrelacionadas ............ 90

Figura 2.17 – Exemplo de classificação dos métodos para simulação do canal Rádio Móvel 91

Figura 3.1 – Configuração para sondagem do canal em banda estreita (transmissão e recepção

de uma portadora em trechos curtos) ........................................................................................ 96

Figura 3.2 – Configuração para sondagem do canal em banda estreita (transmissão e recepção

de duas portadora em trechos curtos) ....................................................................................... 97

Figura 3.3 – Configuração para sondagem do canal em banda estreita (transmissão e recepção

de duas portadora em trechos longos) ...................................................................................... 99

Figura 3.4 – Sondagem do canal em banda larga: transmissão de um pulso de curta duração

................................................................................................................................................ 100

Figura 3.5 – Sondagem do canal em banda larga: transmissão e recepção de portadoras

sincronizadas .......................................................................................................................... 101

Figura 3.6 – Configuração para medição de várias portadoras (OFDM) ............................... 102

Figura 4.1 – Configuração dos sistemas de transmissão e recepção ...................................... 104

Figura 4.2 – Equipamentos utilizados nas medições .............................................................. 106

Figura 4.3 – VSWR da antena transmissora ........................................................................... 107

Figura 4.4 – Diagramas de irradiação da antena transmissora ............................................... 107

Figura 4.5 – VSWR da antena receptora ................................................................................ 108

Figura 4.6 – Diagrama de irradiação da antena receptora ...................................................... 108

Figura 4.7 – Módulo conversor A/D, designação da pinagem e cabo de interligação ........... 109

Figura 4.8 – Módulo amplificador de baixo ruído com fonte de alimentação ....................... 110

Figura 4.9 – GPS com cabo de dados, de alimentação e antena externa ................................ 110

Figura 4.10 – Painel traseiro do analisador de espectro ......................................................... 111

Figura 4.11 – Detalhe das saídas de vídeo Y e interface RS-232c ......................................... 111

Figura 4.12 – Curva de melhor ajuste do nível do sinal na saída de vídeo Y (mV) ............... 113

Figura 4.13 – Comparação entre taxas de amostragem para desvanecimento profundo ........ 117

Figura 4.14 – Comparação entre taxas de amostragem para desvanecimento profundo (detalhe

do sinal) .................................................................................................................................. 117

Figura 4.15 – Estimativa do nível do sinal pelo número de amostras .................................... 118

Figura 5.1 – Condições do mar no local dos testes (12 de dezembro de 2009, de 08:00 h a

12:00h) .................................................................................................................................... 121

Figura 5.2 – Modelo para realização das medidas.................................................................. 123

Figura 5.3 – Local do transmissor com gerador, amplificador de potência e antena ............. 124

Figura 5.4 – Antenas do sistema recepção (monopolo vertical) e do GPS ............................ 125

Figura 5.5 – Embarcação Propriá I utilizada para as medições ............................................. 125

Figura 5.6 – Equipamentos instalados no interior da embarcação ......................................... 126

Figura 5.7 – Visão geral do ambiente no dia de realização das medições (12 de dezembro de

2009) ....................................................................................................................................... 126

Figura 5.8 – Visão aérea do local de instalação e identificação das regiões de visada obstrução

parcial e total .......................................................................................................................... 127

Figura 5.9 – Planta detalhada da situação no local de instalação do sistema de transmissão 127

xvi

Figura 5.10 – Visão geral dos trechos percorridos e regiões de visada, obstrução parcial e total

................................................................................................................................................ 128

Figura 5.11 – Rota seguida no ambiente de medições ........................................................... 129

Figura 6.1 – Variação espacial do nível do sinal .................................................................... 131

Figura 6.2 – Nível do sinal no trecho 1 .................................................................................. 132

Figura 6.3 – Nível do sinal no trecho 2 e foto com embarcações fundeadas ......................... 133

Figura 6.4 – Nível do sinal no trecho 3 .................................................................................. 133

Figura 6.5 – Nível do sinal no trecho 4 .................................................................................. 134

Figura 6.6 – Nível do sinal no trecho 13 ................................................................................ 134

Figura 6.7 – Nível do sinal no trecho 14 e foto da embarcação ............................................. 135

Figura 6.8 – Nível do sinal no trecho 15 ................................................................................ 135

Figura 6.9 – Nível do sinal no trecho 16 ................................................................................ 136

Figura 6.10 – Nível do sinal no trecho 17 .............................................................................. 136

Figura 6.11 – Nível do sinal no trecho 18 .............................................................................. 137

Figura 6.12 – Nível do sinal no trecho 19 .............................................................................. 137

Figura 6.13 – Nível do sinal no trecho 20 .............................................................................. 138

Figura 6.14 – Nível do sinal no trecho 21 .............................................................................. 138

Figura 6.15 – Nível do sinal no trecho 22 e foto de embarcações fundeadas ........................ 139

Figura 6.16 – Sinal medido na radial 1 ................................................................................... 140

Figura 6.17 – Sinal medido na radial 2 ................................................................................... 140

Figura 6.18 – Sinal medido na radial 3 ................................................................................... 141

Figura 6.19 – Sinal medido na radial 4 ................................................................................... 141

Figura 6.20 – Sinal medido na radial 5 ................................................................................... 142

Figura 6.21 – Desvanecimento rápido nos trechos da Radial 1............................................. 143

Figura 6.22 – Desvanecimento rápido nos trechos da Radial 2............................................. 144

Figura 6.23 – Desvanecimento rápido nos trechos da Radial 4.............................................. 145

Figura 6.24 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 1 ................ 148

Figura 6.25 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 2 ................ 149

Figura 6.26 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 3 ................ 150

Figura 6.27 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 4 ................ 151

Figura 6.28 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 13 .............. 152

Figura 6.29 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 14 .............. 153

Figura 6.30 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 15 .............. 154

Figura 6.31 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 16 .............. 155

xvii

Figura 6.32 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 17 .............. 156

Figura 6.33 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 18 .............. 157

Figura 6.34 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 19 .............. 158

Figura 6.35 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 20 .............. 159

Figura 6.36 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 21 .............. 160

Figura 6.37 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 22 .............. 161

Figura 6.38 – TCN e DMD - trecho 1 .................................................................................... 162

Figura 6.39 – TCN e DMD - trecho 2 .................................................................................... 163

Figura 6.40 – TCN e DMD - trecho 3 .................................................................................... 163

Figura 6.41 – TCN e DMD - trecho 4 .................................................................................... 164

Figura 6.42 – TCN e DMD - trecho 13 .................................................................................. 164

Figura 6.43 – TCN e DMD - trecho 14 .................................................................................. 165

Figura 6.44 – TCN e DMD - trecho 15 .................................................................................. 165

Figura 6.45 – TCN e DMD - trecho 16 .................................................................................. 166

Figura 6.46 – TCN e DMD - trecho 17 .................................................................................. 166

Figura 6.47 – TCN e DMD - trecho 18 .................................................................................. 167

Figura 6.48 – TCN e DMD - trecho 19 .................................................................................. 167

Figura 6.49 – TCN e DMD - trecho 20 .................................................................................. 168

Figura 6.50 – TCN e DMD - trecho 21 .................................................................................. 168

Figura 6.51 – TCN e DMD - trecho 22 .................................................................................. 169

Figura 6.52 – Desvanecimento lento, curva de melhor ajuste e fator de atenuação para os

trechos da radial 1 ................................................................................................................... 170

Figura 6.53 – Desvanecimento lento, curva de melhor ajuste e fator de atenuação para os

trechos da radial 3 ................................................................................................................... 171

Figura 6.54 – Desvanecimento lento, curva de melhor ajuste e fator de atenuação para os

trechos da radial 4 ................................................................................................................... 171

Figura 6.55 – Comparação do modelo SUI com o sinal recebido .......................................... 172

Figura 6.56 – Modelo de melhor ajuste na radial 1 (trechos: 1, 2, 3 e 4) ............................... 173

Figura 6.57 – Modelo de melhor ajuste na radial 3 (trechos: 13, 14, 15, 16 e 17) ................. 173

Figura 6.58 – Modelo de melhor ajuste na radial 4 (trechos: 18,19, 20, 21 e 22) .................. 174

Figura 6.59 – Ângulo de incidência em função da distância .................................................. 175

Figura 6.60 – Parâmetro C (critério de Rayleigh) em função da distância ............................ 176

Figura 6.61 – Sinal medido na radial 1 ................................................................................... 181

Figura 6.62 – Sinal simulado para radial 1 ............................................................................. 181

xviii

Figura 6.63 – Comparação de segmento do sinal medido com o simulado ........................... 182

Figura 6.64 – Sinal medido superposto ao simulado .............................................................. 182

Figura 6.65 – Distribuição acumulada comparativa ............................................................... 183

Figura A.1.1 – Nível do sinal no trecho 5 e foto com Ilhote Sul ............................................ 194

Figura A.1.2 – Nível do sinal no trecho 6 e foto da ilha de Santana ...................................... 195

Figura A.1.3 – Nível do sinal no trecho 7 e foto da ilha do Francês ...................................... 195

Figura A.1.4 – Nível do sinal no trecho 8 .............................................................................. 196

Figura A.1.5 – Nível do sinal no trecho 9 .............................................................................. 196

Figura A.1.6 – Nível do sinal no trecho 10 ............................................................................ 197

Figura A.1.7 – Nível do sinal no trecho 11 ............................................................................ 197

Figura A.1.8 – Nível do sinal no trecho 12 ............................................................................ 198

Figura A.1.9 – Nível do sinal no trecho 23 ............................................................................ 199

Figura A.1.10 – Nível do sinal no trecho 24 .......................................................................... 199

Figura A.2.1 – Fluxograma do processamento dos dados ...................................................... 200

Figura A.2.2 – Fluxograma do processamento dos dados (continuação) ............................... 201

xix

LISTA DE TABELAS

Tabela 2.1 – Classificação do ambiente de propagação ........................................................... 36

Tabela 2.2 – Perda de percurso para diferentes ambientes ....................................................... 43

Tabela 2.3 – Tabela comparativa de limites de utilização de modelos de cobertura para

ambiente externo....................................................................................................................... 50

Tabela 2.4 – Comparação entre modelos de propagação para ambiente externo ..................... 51

Tabela 2.5 – Modelo Hata-Okumura ........................................................................................ 52

Tabela 2.6 – Modelo Hata-Okumura estendido ....................................................................... 53

Tabela 2.7 – Modelo SUI/Erceg ............................................................................................... 53

Tabela 2.8 - Parâmetros dos modelos SUI/Erceg ..................................................................... 54

Tabela 2.9 – Desvanecimento em pequena escala .................................................................... 57

Tabela 2.10 – Comprimento médio do desvanecimento e taxa de cruzamento para medidas de

desvanecimento Rayleigh em relação ao valor mediano .......................................................... 77

Tabela 2.11 – Comparativo da quantidade de amostras entre Lee e Parsons ........................... 86

Tabela 2.12 – Comparação entre parâmetros para definição de número de amostras e

frequência de amostragem ....................................................................................................... 88

Tabela 2.13 – Taxa de amostragem para obtenção do desvanecimento profundo considerando

v = 5 m/s ................................................................................................................................... 89

Tabela 3.1 – Parâmetros críticos para escolha da utilização da banda estreita e banda larga

para a sondagem do canal ......................................................................................................... 92

Tabela 3.2 – Técnicas de medição e dados obtidos em função do tipo de sondagem do canal 93

Tabela 3.3 – Parâmetro mensurado e influência no sistema..................................................... 94

Tabela 4.1 – Equipamentos utilizados nas medições ............................................................. 105

Tabela 4.2 – Nível do sinal na saída de vídeo Y .................................................................... 112

Tabela 4.3 – Sentenças do protocolo NMEA ......................................................................... 114

Tabela 4.4 – Parâmetros do protocolo NMEA utilizados ....................................................... 115

Tabela 4.5 – Parâmetros para a amostragem calculados ........................................................ 116

Tabela 5.1 – Escala Beaufort .................................................................................................. 120

Tabela 5.2 – Dados da estação meteorológica do porto de Imbetiba ..................................... 122

Tabela 5.3 – Valores dos parâmetros do sistema montado em Macaé ................................... 123

Tabela 6.1 – Estatística do trecho 1 ........................................................................................ 148

Tabela 6.2 – Estatística do trecho 2 ........................................................................................ 149

Tabela 6.3 – Estatística do trecho 3 ........................................................................................ 150

Tabela 6.4 – Estatística do trecho 4 ........................................................................................ 151

Tabela 6.5 – Estatística do trecho 13 ...................................................................................... 152

Tabela 6.6 – Estatística do trecho 14 ...................................................................................... 153

Tabela 6.7 – Estatística do trecho 15 ...................................................................................... 154

Tabela 6.8 – Estatística do trecho 16 ...................................................................................... 155

Tabela 6.9 – Estatística do trecho 17 ...................................................................................... 156

Tabela 6.10 – Estatística do trecho 18 .................................................................................... 157

Tabela 6.11 – Estatística do trecho 19 .................................................................................... 158

Tabela 6.12 – Estatística do trecho 20 .................................................................................... 159

Tabela 6.13 – Estatística do trecho 21 .................................................................................... 160

Tabela 6.14 – Estatística do trecho 22 .................................................................................... 161

Tabela 6.15 – Estatísticas do sinal medido e simulado .......................................................... 182

Tabela A.3.1 – Programas para captura e armazenamento dos dados .................................... 202

Tabela A.3.2 – Programas para processamento, entradas e saídas ......................................... 202

xxi

LISTA DE SIGLAS

 3GPP – 3th Generation Partner Program

 AAS – Adaptative Antenna System

 AFD – Average Fading Duration

 AMPS – Advanced Mobile Phone System

 APS – Amostras Por Segundo

 ARQ – Automatic Request

 ASN – Access Service Network

 AT&T – American telephone and telegraph

 BER – decoded Bit Error Rate

 BNC – Bayonet Navy Connector, British Naval Connector, Bayonet Neill Concelman

ou Bayonet Nut Connection

 BS – Base Station

 C&T – Ciência e Tecnologia

 C450 – sistema alemão de telefonia celular de 1ª geração na faixa de 450 MHz

 CDMA – Code Domain Multiple Access

 CID – Connection ID

 CINR - Carrier To Interference plus Noise Ratio

 CPE – Customer Premise Equipment

 CSN – Connectivity Service Network

 CW – Carrier Wave

 DCS – Digital Cellular System

 DFTS-OFDM – Discrete Fourier Transform Spread OFDM

 DGPS – Differential Global Positioning system

 DIUC – Downlink Interval Usage Code mandatory exit threshold

 DL – Down Link

 DMD – Duração Média do Desvanecimento

 eNodeB – componente do LTE

 ETACS – European Total Access Communication System

 E-UTRAN – Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network

 EV-DO – Evolution Data Only

 EV-DV – Evolution Data and Video

xxii

 FA – Foreign Agent

 FCC – Federal Commission Committee

 FDD – Frequency Duplex Division

 FDMA – Frequency Division Multiple Access

 FEC – Forward Error Correction

 FUSC – Full Utilization Of Sub Channels

 GPS – Global Positioning System

 GSM – Global System Mobile

 HA – Home Agent

 Hand off – técnica de transferência da comunicação de uma célula para outra

 HO – Hand Over

 HSDPA – High Speed Data Packet Access

 HSUPA – High Speed Up Link Packet Access

 IEEE – Institute of Electric and Electronic Engineer

 IMT – International Mobile Telecommunications

 IP – Internet Protocol

 IS-54 - Interin Standard 54 (refere-se à tecnologia baseada no acesso TDMA)

 IS-95 – Interin Standard 95 (refere-se à tecnologia baseada no acesso CDMA)

 ISI – Inter Symbol Interference (interferência intersimbólica)

 ITS – Irregular Terrain Model

 JDC – Japanese Digital Cellular System

 LCR – Level Crossing Rate

 LTE – Long Term Evolution

 MAC – Media Access Control Layer

 MIMO – Multiple Input Multiple Output

 MISO – Multiple Input Single Output

 MME – Mobility Management Entity

 MS – Mobile Station

 NAP – Network Access Provider

 NMEA – National Marine Electronics Association

 NMT-450 – Nordic Mobile Telephone na faixa de 450 MHz

 NMT-900 - Nordic Mobile Telephone na faixa de 900 MHz

xxiii

 NSP – Network Service Provider

 NTT – Nippon Telephony end Telegraph

 OFDMA – Orthogonal Frequency Division Multiple Access

 P&D – Pesquisa e Desenvolvimento

 PAPR – Peak to Average Power Ratio

 PCS – Personal Communication Services

 PDU – Protocol Data Unit

 PHY – Physical Layer

 PMP – Point to Multipoint

 PS – Packet Switch

 PUSC – Partial Utilization OF Sub Channels

 QoS – Quality of Service

 RAN – Remote Access Node

 RF – Rádio Frequência

 RFC – Request For Comment

 RMS ou rms – Root Mean Square

 RRC – Remote Radio Controller

 RS – Repeater Station

 RS-232c – Recommended Standard 232 revision c (interface de comunicação serial

assíncrona)

 RSSI – Received Signal Strength Indicator

 RTK - Real-Time Kinematic

 S1 – Standardized Interface between eNodeB and the Evolved Packet Core (EPC)

 SAE – Service Architecture Evolution

 SAP – Service Access Point

 SDU – Service Data Unit

 SFID – Service Flow ID

 SIMO – Single Input Multiple Output

 SISO – Single Input Single Output

 SOFDMA – Single Orthogonal Frequency Division Multiple Access

 SON – Self-Organizing Network

 SPS - Standard Positioning Service

xxiv

 SS – Subscriber Station

 STC – Space Time Coding

 TCN – Taxa de Cruzamento de Nível

 TDD – Time Duplex

 TDMA – Time Domain Multiple Access

 TE – Terminal Equipment, a computer or network

 TTI – Transmission Time Interval

 TM – Transversal Magnetic (refere-se a polarização vertical)

 UCD – Uplink Channel Descriptor

 UIUC – Uplink Interval Usage Code mandatory exit threshold

 UL – Up Link

 USB – Universal Serial Bus (barramento serial universal)

 UTC – Universal Time Coordinated

 VoIP – Voice over IP

 VSWR – Voltage Standing Wave Ratio (razão de onda estacionária de tensão)

 WGS84 – Word Geographic System

 WiMAX – Wide Area Microwave Access

1 Introdução

1.1 Histórico

O desenvolvimento e a aplicação das ondas eletromagnéticas para comunicações

tornaram-se realizáveis a partir do estabelecimento das equações de Maxwell. Com estas

equações, foi possível o entendimento do comportamento conjunto dos campos elétrico e

magnético, as formas de geração e recepção das ondas e a interação destas com o ambiente, à

medida que se propagavam.

As primeiras experiências práticas com a propagação das ondas eletromagnéticas

foram realizadas por Hertz, no final do século XIX. Marconi e Popov também realizaram

experiências com a telefonia e a telegrafia sem fio.

No início do século XX, Fleming inventou a válvula retificadora, chamada de diodo

retificador, que, posteriormente, foi aperfeiçoado com a criação do triodo por Lee Forest, o

que permitiu o desenvolvimento de transceptores mais estáveis e confiáveis.

Outros avanços importantes para a comunicação por rádio foram o desenvolvimento

da modulação em frequência por Edwing H. Armstrong, em 1935, e a invenção do transistor

de estado sólido em 1947, pela equipe formada por Shockley, Bardeen e Brattain.

Os sistemas de comunicação, que utilizam ondas eletromagnéticas na faixa de

radiofrequência, podem ser fixos ou móveis. O sistema móvel, devido à sua versatilidade

natural de permitir comunicação em deslocamento, recebeu importância desde os primórdios

do desenvolvimento da comunicação por ondas eletromagnéticas. Em 1921, foi implantado

um sistema de comunicações unidirecional para a polícia da cidade de Detroit, na faixa de 2

MHz e utilizando modulação em amplitude. No início da década de 1930, foi instalado um

sistema de comunicação bidirecional, decorrente do desenvolvimento do receptor super-

heteródino em amplitude modulada, em 1928. Em 1935, foi desenvolvida a técnica de

modulação em frequência, o que permitiu melhorar de modo significativo a qualidade da

comunicação.

Como resultado dos avanços tecnológicos, surgidos em decorrência dos esforços feitos

durante a 2ª Guerra Mundial, foi implantado, em 1946, o primeiro serviço móvel de telefonia

pública na faixa de 150 MHz. Em 1947, o conceito de células hexagonais foi introduzido por

D.H. Ring, dos Laboratórios Bell, e por volta de 1967, a telefonia móvel já estava disponível,

sendo restrita, no entanto, a apenas uma célula, pois o hand off ainda não estava desenvolvido.

Foi somente em 1970, que Amos Edward Joel, também engenheiro dos Laboratórios Bell,

desenvolveu o sistema de hand off, o que permitiu manter uma chamada enquanto o usuário

se movia de uma célula para outra.

O desenvolvimento da tecnologia continuou a fornecer respostas para muitos dos

desafios apresentados até que os sistemas e equipamentos se tornassem adequados para a

utilização em sistemas móveis, tais como a diminuição dos componentes eletrônicos, baixo

consumo de energia pelo uso de baterias menores e mais potentes e aumento do número dos

usuários, entre outros.

O marco regulatório específico para a telefonia celular, por sua vez, somente ocorreu

em 1982, com a designação da faixa de 824 a 894 MHz, pelo FCC, para operação do sistema

conhecido como Advanced Mobile Phone System – AMPS para a AT&T. Este sistema,

inicialmente analógico, foi designado como sendo de 1ª geração. Muitos outros sistemas

foram desenvolvidos em diferentes países. Em comum, os sistemas apresentavam potência

dos terminais móveis entre 1 e 8 W, técnica de acesso FDMA, duplexação FDD e reutilização

de frequência.

Com o advento da modulação digital, surgiram os chamados sistemas de segunda

geração (2G), os quais passaram a empregar as técnicas de acesso TDMA e CDMA. Em

especial, na Europa foi desenvolvido o sistema móvel global (Global System Mobile – GSM),

baseado na tecnologia de acesso TDMA, cuja principal preocupação foi o desenvolvimento de

um sistema de comunicação móvel comum para toda Europa. Nos Estados Unidos, foram

desenvolvidos sistemas baseados nas tecnologias TDMA e CDMA. Estas tecnologias deram

origem aos sistemas:

 Digital AMPS (D-AMPS), como evolução do sistema AMPS através da digitalização

do canal de voz em TDMA, também chamado de IS-54;

 CDMA IS-95, baseado na tecnologia CDMA;

 GSM, baseado na tecnologia TDMA e introduzido na Europa em 1991;

 DCS 1800, equivalente ao GSM na faixa de 1800 MHz utilizado em vários países da

América do Sul, Ásia e Austrália;

 PCS 1900, equivalente do GSM utilizado nos Estados Unidos, na faixa de 1900 MHz.

A terceira geração (3G) surgiu como uma tentativa de se tornar uma evolução

tecnológica da geração anterior, bem como permitir a compatibilidade e integração de

diferentes sistemas. Neste sentido, a UIT-R criou, em 1999, o IMT-2000, um padrão mundial

para redes sem fio. Em 2007, foi acrescido o padrão baseado na tecnologia WiMAX.

Atualmente, os padrões são:

 IMT-DS Direct-Sequence: conhecido como W-CDMA ou UTRA-FDD, usado no

UMTS;

 IMT-MC Multi-Carrier: conhecido como CDMA2000, o sucessor do 2G CDMA (IS-

95);

 IMT-TD Time-Division: abrange o TD-CDMA (Time Division - Code Division

Multiple Access) e o TD-SCDMA (Time Division - Synchronous Code Division

Multiple Access);

 IMT-SC Single Carrier: conhecido como EDGE;

 IMT-FT Frequency Time: conhecido como DECT;

 IMT-OFDMA TDD WMAN: conhecido como WiMAX.

Na terceira geração foram definidos alguns requisitos básicos, entre os quais podem

ser destacados:

 roaming global;

 compatibilidade com os sistemas de segunda geração;

 taxa de transmissão variável para permitir largura de banda sob demanda: 2 Mbps para

ambientes internos, 384 kbps em áreas urbanas e 144 kbps para áreas rurais e

movimentação em alta velocidade;

 suporte de tráfego assimétrico do enlace de descida, geralmente mais elevado, em

relação ao enlace de subida.

A Figura 1.1 mostra um quadro evolutivo dos sistemas de telefonia móvel até a

terceira geração.

Figura 1.1 – Quadro evolutivo dos sistemas de telefonia móvel

Atualmente, as operadoras e fabricantes de sistemas de comunicações móveis estão

desenvolvendo uma série de especificações, com o objetivo de alcançar o que se

convencionou chamar LTE – Long Term Evolution, patrocinado pelo 3GPP Fórum, e sendo

considerado como a quarta geração da telefonia celular. No âmbito da UIT, o padrão para a

quarta geração (4G) passou a se chamar IMT - advanced, que vem recebendo contribuição de

diferentes áreas.

O 3GPP Fórum propõe uma evolução tecnológica em direção ao LTE, conforme

mostrado na Figura 1.2.

Figura 1.2 – Evolução tecnológica em direção ao LTE

GSM

EDGE

WCDMA

HSPA

LTE

Tecnologias que

não são 3GPP

PDC

GSM

TDMA

CDMA One

GPRS

EDGE

CDMA2000

1x EV-DO

CDMA2000

1x EV-DV

TD-CDMA

TD-SCDMA

W-CDMA

HSDPA /

HSUPA

3G/UMTS/HSPA

2,5G

3G estendido

CDMA2000

1x RTT

1.2 Comunicação de dados em redes sem fio

A evolução dos sistemas de comunicações celulares provocou um aumento substancial

da demanda por comunicação de dados em mobilidade. Inicialmente, a comunicação de dados

ficou restrita à utilização do próprio canal de voz, que limitava a taxa a valores muito baixos,

se comparados aos oferecidos pelas redes a cabo.

A partir do sistema GSM, foi desenvolvida a rede GPRS, considerada como sua

extensão, pois opera em modo paralelo àquela com taxas de transmissão de até 160 kbps.

Outras tecnologias desenvolvidas foram: EDGE, 1xRTT, EV-DO e EV-DV.

A Figura 1.3 apresenta uma comparação entre os principais sistemas de comunicação

de voz e dados, em relação à cobertura e taxa de transmissão:

Figura 1.3 – Comparação entre os principais sistemas de comunicação de voz e dados

em relação à cobertura e taxa de transmissão

Fonte: Pahlavan [15] com adaptações

Aspecto de

mobilidade

Veloc.

Fixo

Caminhada

/ móvel

Fixo

Caminhada

Veicular

Amb.

Interno

Externo

Satélite

GSM / GPRS / EDGE / UMTS

GSM / GPRS / EDGE

GSM / GPRS

0,1

0,5

Pequena

Média

Grande

Cobertura

Taxa de transmissão de dados (Mbps)

Sist. troncalizado (trunking)

WLAN

WPAN

Wi-Fi

WiMAX

Bluetooth

<10 m

<100 m

<10 km

<20km

>20km

Para as redes de computadores, também foram desenvolvidos recursos tecnológicos

que permitissem a comunicação sem fio nas chamadas Wireless Local Area Network

(WLAN). Atualmente, as tecnologias mais empregadas e de maior potencial são WLAN,

Wireless fidelity (WiFi), Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX) e

Wireless Broadband (WiBro), baseadas, em sua maioria, em padrões da camada física

padronizados pelo IEEE. Já a solução completa está baseada na aplicação de diferentes

tecnologias, cuja integração está sendo coordenada por organizações internacionais e fóruns,

onde estão reunidos fabricantes e empresas interessadas no seu desenvolvimento e aplicações

para o mercado.

Seja qual for a linha de desenvolvimento comercial, algumas tecnologias se mostram

chave para os futuros sistemas de comunicação móvel, tais como: OFDMA, MIMO e

Beamforming, uma vez que possuem capacidade de permitir a comunicação com altas taxas

em diferentes ambientes. Assim, o conhecimento do comportamento do sinal e a sua interação

com o ambiente são de fundamental importância para o desenvolvimento de novas

tecnologias.

1.3 Revisão bibliográfica

A seguir, será feita uma breve revisão dos temas abordados por autores consagrados,

que são de interesse para esta Dissertação.

Norton [1] e [2], lançou as principais bases para a compreensão da propagação das

ondas espaciais e superficiais sobre a Terra plana e esférica. Apresentou equações, gráficos e

tabelas que permitiram melhor compreensão e cálculo da perda de propagação e dos

fenômenos de propagação considerando a superfície, atmosfera, polarização da onda,

distância e altura das antenas. Muitos outros trabalhos se seguiram abordando aspectos de

comunicação veicular, como o realizado por Bullington [3], onde efeitos de edifícios e árvores

foram considerados em um conjunto de equações e tabelas.

Okumura et al [4] desenvolveram uma série de gráficos para a determinação da perda

de percurso a partir de uma extensa campanha de medições feitas na cidade de Tóquio, no ano

de 1968. Naquela época, havia um interesse crescente em se conhecer o comportamento dos

sinais de radiofrequência para comunicações móveis em ambientes urbanos e terrenos

irregulares. Fatores de correção de ganho para altura da antena transmissora e para a estação

veicular foram obtidos para ambientes urbanos, suburbanos e áreas abertas sobre terreno

quase suave. O comportamento do sinal em diferentes tipos de terrenos como montanhas,

inclinados e com trechos de terra e mar foram estudados. O estudo foi elaborado em

diferentes faixas de frequência: 200 MHz, 453 MHz, 922 MHz, 1430 MHz e 1920 MHz,

abrangendo distâncias entre 1 e 100 km, com altura da antena variando entre 30 a 1000 m.

Hata [5] elaborou uma série de equações a partir dos dados obtidos por Okumura et al,

permitindo que fosse utilizado processamento por computador, o que veio a permitir maior

agilidade nos cálculos de predição da perda de percurso, simulação e comparação com outros

ambientes. Destaca-se que sua proposta estava baseada na forma A + B.log

R, muito

utilizada, posteriormente, por outros autores.

Erceg et al [6] realizaram uma série de medidas em macrocélulas nos Estados Unidos,

na frequência de 1,9 GHz, e propuseram um modelo, também com base em A + B.log

para distâncias entre 0,1 a 8 km com altura da antena base variando entre 10 e 80 metros. O

modelo desenvolvido acrescentou um fator de sombreamento devido ao desvanecimento

lento, o cálculo do expoente da perda de percurso baseada em uma série de fatores estatísticos

e a determinação de uma distância de referência para o cálculo do valor de A, o qual observou

apresentaria um valor próximo à atenuação do espaço livre. O modelo proposto foi

desenvolvido para áreas urbanas e, posteriormente, foi utilizado como referência para

utilização em sistemas WiMAX, em conjunto com o modelo de canal SUI [27].

Em termos da caracterização de canal, Bello [7] apresenta um artigo clássico onde

descreve a caracterização do canal em termos estatísticos, partindo de uma visão

determinística e considerando espalhadores descorrelacionados e um canal estacionário no

sentido amplo.

Especificamente em termos de ambiente marítimo, que é o foco deste trabalho, tem-se

o trabalho apresentado por Ament [8], que buscou obter equações para formular a rugosidade

da superfície do mar e seus efeitos no sinal refletido para faixa de micro-ondas.

Posteriormente, Beard [9] analisou dados de uma série de experimentos feitos nas

frequências de 5,6 GHz (λ=5,3 cm), 9,375 GHz (λ=3,2 cm) e 34,88 GHz (λ=0,86 cm), no

golfo do México, entre duas plataformas de perfuração de petróleo, e comparou os resultados

com teorias anteriores, concluindo que as teorias não apresentavam boa concordância com os

dados medidos.

Brown et al [10] apresentaram uma nova formulação, que permitiria melhor

ajustamento com os dados experimentais analisados por Beard [9]. Posteriormente, Miller et

al [11] realizaram a comprovação matemática da formulação obtida por Brown [10],

chegando a uma versão final a respeito o efeito da rugosidade da superfície do mar no sinal

refletido.

Hurtaud [12], em relatório do Centre d’Eletronique de A’Armement (CELAR),

apresenta o resultado de três medidas de campanhas em relação à propagação de ondas

milimétricas acima da superfície do mar, realizadas na costa da cidade Lorient, na Inglaterra.

Neste relatório, diversos aspectos de propagação foram estudados, concluindo que os

fenômenos de reflexão na superfície do mar, atenuação devido à chuva e condições

atmosféricas não padrão são os que mais afetam a propagação. Observa-se que, neste estudo,

as estações de transmissão e recepção foram mantidas em locais fixos, embora houvesse

variação da altura da antena. O comprimento do radioenlace foi de 9,7 km e as frequências

utilizadas foram 36 GHz e 94 GHz.

Os livros de referência utilizados, para fins desta Dissertação de Mestrado, foram:

Bertoni [13], Parsons [14], Pahlavan [15], Rappaport [16], Yacoub[17], Lee [18] e Sklar [19],

que apresentam em maior ou menor grau os conceitos tratados em diversos artigos citados, o

desenvolvimento e a demonstração de algumas das equações utilizadas. Além destes livros,

deve ser destacada a utilização do relatório COST 231 [20], importante concentrador de

teorias e aplicações em diferentes áreas das telecomunicações.

Muitos outros artigos merecem destaque e serão citados ao longo do desenvolvimento

da Dissertação por tratarem de um assunto de interesse no momento, seja por proporem uma

nova metodologia de cálculo, seja por proporcionarem um aprofundamento no assunto

necessário ao estudo.

1.4 Objetivo da Dissertação

O objetivo desta Dissertação de Mestrado é analisar a Resposta em Banda Estreita de

um Canal Marítimo na Faixa de 3,5 GHz, para fim de caracterização do canal rádio móvel.

1.5 Roteiro

Para atingir o objetivo estabelecido no item anterior, foram realizados testes iniciais na

faixa de 2,4 GHz, no ambiente marítimo da Baia da Guanabara, com o sistema de transmissão

instalado na Base de Hidrografia da Marinha do Brasil, localizada na Ponta da Armação em

Niterói. Estes testes serviram para análise preliminar do comportamento do canal rádio móvel

naquele ambiente marítimo, avaliação da configuração dos equipamentos e dos parâmetros

que seriam utilizados para a realização das medições, e também para ajuste dos programas de

computador que foram desenvolvidos para registro, armazenagem, processamento e

apresentação dos dados.

Posteriormente, em ambiente marítimo na região costeira da cidade de Macaé, foi

realizada uma nova campanha de medições, cujos resultados foram utilizados nesta

Dissertação de Mestrado. Assim, este trabalho foi desenvolvido e está organizado da seguinte

forma:

 O capítulo 1 apresenta uma breve descrição da evolução das redes de

comunicações móveis e de suas vertentes de comunicação de voz e dados,

mostrando uma comparação entre as tecnologias que apresentam maior aplicação e

potencial de utilização;

 O capítulo 2 apresenta as teorias de propagação no canal rádio móvel, procurando

sintetizar os principais aspectos e aprofundar naqueles que serão necessários para

atingir os objetivos desta Dissertação;

 O capítulo 3 mostra algumas técnicas de medição para a realização de medidas em

campo, em bandas estreita e larga, tendo com base os equipamentos disponíveis no

Laboratório de Propagação do Departamento de Engenharia de Telecomunicações

da UFF;

 O capítulo 4 apresenta a configuração dos sistemas de transmissão e recepção,

utilizados nas medições;

 O capítulo 5 descreve o ambiente, o planejamento das medidas, a montagem dos

equipamentos para a realização dos testes e os principais parâmetros de

configuração;

 O capítulo 6 apresenta os resultados das medições realizadas, a análise destes

resultados e proposta de ajuste do modelo, que melhor representa a propagação no

ambiente marítimo estudado;

 O capítulo 7 apresenta as conclusões e as e sugestões para trabalhos futuros;

 O capítulo 8 apresenta a relação bibliográfica consultada e de referência;

 O Anexo 1 apresenta análises qualitativas adicionais, enquanto que os Anexos de 2

a 6 apresentam os fluxogramas, arquivos, programas e estrutura de diretórios para

o processamento e análise dos dados.

2 Teoria de propagação no canal rádio móvel

Este capítulo apresenta os aspectos considerados mais importantes para a compreensão

da teoria de propagação das ondas eletromagnéticas no canal rádio móvel, relacionados aos

objetivos desta Dissertação. Busca-se, também, mostrar formas e alternativas de cálculo dos

parâmetros presentes nas equações, a partir dos resultados das medições realizadas em campo,

de modo que possam ser posteriormente processados e analisados.

A importância da caracterização do canal rádio móvel se torna evidente, uma vez que

a utilização de sistemas que proporcionam a mobilidade está, cada vez mais, presente no dia a

dia das pessoas, nos mais variados tipos de ambientes. Do mesmo modo, a previsão do nível

do sinal e das características de propagação, em função do ambiente e da mobilidade, é

fundamental para o estabelecimento do serviço de radiocomunicação. No entanto, é

reconhecido que a modelagem da propagação no canal rádio móvel é uma das partes mais

difíceis no projeto de sistemas móveis e é, tipicamente, realizada utilizando-se cálculos

estatísticos, baseados em medições feitas especificamente para um determinado sistema,

conforme destacado por Rappaport [16].

2.1 Classificação do ambiente de propagação

Um aspecto que merece atenção é a classificação do ambiente de propagação, uma vez

que muitos dos modelos de propagação a utilizam para agrupar características semelhantes do

ambiente e permitir a extrapolação ou utilização de um determinado modelo. Esta

classificação qualitativa, no entanto, pode levar a erros de interpretação e utilização de um

determinado modelo de propagação. Segundo Parsons [14]:

Isto leva à dúvida se modelos de predição, baseados em medições feitas em

uma cidade são, geralmente, aplicáveis em qualquer lugar. Existe a

necessidade óbvia de descrever quantitativamente o ambiente para superar a

inevitável ambiguidade incorporada em uma definição qualitativa, a qual

pode surgir devido a diferenças culturais ou julgamentos subjetivos.

Ainda de acordo com Parsons [14], quando considerados os efeitos do ambiente, seis

fatores são úteis na classificação da ocupação do ambiente de propagação:

 Densidade de edifícios (percentual da área coberta por edifícios);

 Tamanho dos edifícios (área coberta por um edifício);

 Altura do edifício;

 Localização do edifício;

 Densidade de vegetação;

 Ondulações do terreno.

Diversos autores propuseram formas de classificação, tendo por base alguns dos

fatores acima, e considerando sua própria experiência [14].

Atualmente, informações precisas podem ser obtidas a partir de sistemas de

informações geográficas (Geographic Information Systems – GIS), cujos dados digitais

permitem acessar as características do ambiente, através de um mapa digitalizado da região

considerada. A partir deste mapa, é possível extrair os seguintes parâmetros [14]:

 Localização dos edifícios (em relação a algum ponto de referência);

 Tamanho da construção;

 Área total ocupada pelos edifícios;

 Número de edifícios na área considerada;

 Alturas do terreno;

 Parques e/ou jardins com árvores e vegetação.

Com estas informações, é possível a obtenção de parâmetros adicionais, tais como:

 Distribuição do tamanho dos edifícios;

 Distribuição da altura dos edifícios;

 Distribuição da localização dos edifícios;

 Índice da área construída;

 Índice de vegetação;

 Índice de ondulação do terreno.

A Tabela 2.1 apresenta um exemplo de classificação do ambiente de propagação e sua

descrição, de acordo com modelos de propagação mais utilizados.

Tabela 2.1 – Classificação do ambiente de propagação

Classificação do

ambiente de

propagação

Descrição do ambiente de propagação

Rural

Poucas construções bem espaçadas com elevação suave.

Suburbano

Apresenta aglomerados de construções de tamanho semelhante.

Pequenas cidades

Apresenta aglomerados de construções de tamanho semelhante.

Grandes cidades

Apresenta núcleo central, com construções de diferentes tamanhos e

alturas.

Residências

Apresenta mobílias de tamanhos, formas e localizações variadas, em áreas

relativamente pequenas.

Escritórios

Apresenta mobílias de tamanhos, formas e localizações relativamente

uniformes, com corredores longos interligando escritórios de menor

tamanho.

Fábricas

Apresenta áreas amplas com corredores longos.

Indústrias

Apresenta áreas amplas com a presença de máquinas e estruturas metálicas.

Denso

Ambiente com pequenas salas; tipicamente um escritório, onde cada

empregado possui uma sala; maior parte em condições sem linha de visada.

Aberto

Ambiente com amplas salas; tipicamente um escritório, onde uma sala é

compartilhada por vários empregados; predomínio da condição de linha de

visada e linha de visada obstruída.

Largo

Ambientes consistindo de salas muito amplas; tipicamente uma fábrica,

shopping center ou salão de aeroporto; predomínio da condição de linha de

visada e linha de visada obstruída.

Corredor

Transmissor e receptor ao longo de um mesmo corredor; condição de linha

de visada.

Fonte: [6], [14] e [18] com adaptações

A classificação dos ambientes é útil para o agrupamento daqueles com características

aproximadas, e aplicação de um modelo de predição de perda de percurso com mais sucesso.

No entanto, não é possível utilizar esta classificação em todos os ambientes semelhantes, seja

por causa das diferenças intrínsecas destes ambientes, seja por causa das características

constitutivas dos materiais que compõem estes ambientes, mesmo quando semelhantes.

Também deve ser lembrado que a faixa de frequência e a banda ocupada são fatores que

devem ser periodicamente avaliados, principalmente devido ao aumento da faixa de

frequência utilizadas nos modernos sistemas de telecomunicações; a possibilidade de

utilização em ambientes ainda pouco conhecidos; a própria modificação do ambiente e a

aplicação das novas tecnologias de telecomunicações.

2.2 Medições em campo

A realização de medições em campo é de extrema importância para fornecer dados

que permitam que o projeto do sistema seja adequado ao ambiente onde será implantado. A

partir delas, simulações podem ser realizadas, novas teorias podem ser propostas e aquelas

existentes podem ser avaliadas e, se for o caso, aprimoradas, conforme ilustra a Figura 2.1.

Figura 2.1 – Relação entre medições em campo, teoria e simulações

Diversos autores reconhecem a importância da realização de medições em campo.

Segundo Bertoni [13] “É, portanto, uma prática comum na indústria celular realizar testes

móveis para obter valores corretos para a interceptação 10log

A e do índice de inclinação n,

para o real ambiente de operação”.

De acordo com o relatório COST 231 [20], “uma detalhada análise do canal rádio é de

importância básica para o projeto dos futuros sistemas de comunicação, bem como para a

otimização e extensão dos sistemas existentes”. Ainda segundo aquele relatório, “devido à

complexidade do fenômeno de propagação e devido à natureza estatística dos parâmetros do

canal rádio móvel, uma caracterização confiável somente pode ser alcançada baseada em

medições apropriadas do canal”.

Parsons [14] reconhece que determinados parâmetros, que fornecem uma adequada

descrição do canal, são obtidos a partir de dados experimentais, de modo que possam

Medições em

campo

Simulações

Teoria

Utilização

na predição

esclarecer o mecanismo de propagação que existe no canal rádio: “os engenheiros estão mais

interessados em obter parâmetros que possam ser utilizados para predizer o desempenho ou

limites de desempenho do sistema de comunicação que se pretende operar no canal”.

Segundo Gláucio [21], uma medição quantitativa da variabilidade de medida de sinal é

essencial por muitas razões. Para ele, este é o único meio de estimar a porção de uma dada

área que possui um adequado nível de sinal ou a probabilidade de interferência de um

transmissor distante, por exemplo.

2.3 Propagação de ondas eletromagnéticas

O estudo da propagação de ondas eletromagnéticas tem, por objetivo principal, a

obtenção do nível do sinal em determinado local ou posição geográfica [13], [14] e [16].

Diversos pesquisadores realizaram estudos e propuseram modelos de propagação que

são mais adequados a determinado terreno, ambiente, condições climáticas e faixa de

frequências específica, uma vez que estes fatores podem alterar de modo significativo o

comportamento da propagação da onda eletromagnética e os resultados obtidos do modelo.

Neste trabalho, serão analisados com maior ênfase os modelos de propagação sobre a

terra plana e em áreas abertas, avaliando-se, também, a aplicabilidade dos modelos mais

utilizados para a faixa de 3,5 GHz, de modo a verificar sua aplicabilidade no ambiente

marítimo.

2.3.1 Modelo básico de propagação

Uma onda eletromagnética, que se propaga no espaço irá se espalhar em diversas

direções de acordo com as características direcionais do elemento irradiador, ou seja, em

função do diagrama de irradiação da antena. Quando a frequência é muito elevada, uma

descrição simplificada da direção de propagação da onda pode ser feita utilizando a teoria de

raios (óptica geométrica), na qual uma frente de onda se desloca em uma direção retilínea, a

partir do ponto de irradiação. Se considerarmos um ambiente sem obstáculos, de qualquer

natureza, a perda do sinal no percurso entre transmissor e receptor, poderá ser calculada por:





























rtrt





(2.1)

onde:

 P

: potência de transmissão;

 Pr: potência do sinal recebido;

 G

: ganho da antena transmissora;

 G

: ganho da antena receptora;

 λ: comprimento de onda;

 d: distância horizontal entre o ponto de transmissão e recepção;

 c: velocidade da luz (=3x10

m/s);

 f: frequência do sinal.

Esta expressão, também conhecida como fórmula de Friis, considera a existência de

somente um percurso entre a antena de transmissão e a antena de recepção, e possibilita o

cálculo da atenuação de espaço livre.

A relação P

também pode ser vista como a perda básica de transmissão no espaço

livre que, na escala de decibéis, é dada por:















dBL

log10)(

(2.2)

Considerando antenas isotrópicas, a perda básica de transmissão no espaço livre pode

ser obtida por:

)(log20)(log2044,32)(

1010

kmdMHzfdBL



(2.3)

Se a superfície da Terra for considerada plana, dependendo do diagrama de irradiação

da antena, poderá ocorrer reflexão do sinal. Utilizando a teoria de raios, uma reflexão poderá

alcançar o ponto de recepção, fazendo com que surja uma interação entre o sinal direto e o

refletido, sendo esta interação considerada na consagrada teoria de dois raios, proposta por

Norton. Esta interação ou interferência ocorrerá na amplitude e na fase dos sinais. Na antena

receptora, estes sinais serão combinados fazendo surgir uma envoltória resultante, que poderá

apresentar amplitude maior ou menor em relação ao sinal direto, dependendo do coeficiente

de reflexão da superfície da Terra. Para distâncias muito grandes, deverá ser considerada a

curvatura da superfície da Terra, e o efeito da onda refletida na superfície será reduzido

devido à divergência do sinal [2].

2.3.2 Modelo de dois raios para Terra plana

Em enlaces de rádio onde a antena transmissora está situada a muitos comprimentos

de onda acima da superfície da Terra plana, o modelo de dois raios é comumente empregado.

Neste modelo, a partir da antena, supõe-se que raios saem em diferentes direções seguindo a

onda esférica e perpendicular a esta. O sinal que chega à antena receptora pode ser

considerado como resultante da composição de um raio direto com um raio refletido. A Figura

2.2 apresenta o modelo de dois raios [2] e [13].

Figura 2.2 – Modelo de dois raios.

Supondo que as antenas são isotrópicas, a perda de percurso a uma distância r

antena transmissora é dada por [13]:

 

































jkrjkr







(2.4)

 

coscos











(2.5)



imagem

PL 

(2.6)

onde:

 PL: é a perda de percurso;



 





: coeficiente de reflexão para terra plana na polarização horizontal;





/2k

: número de onda;





: constante dielétrica relativa do mar (=81);





: comprimento de onda;

 r

: distância direta entre a antena transmissora e a antena receptora;

 r

: distância entre a imagem da antena transmissora e a antena receptora;

 d: distância horizontal entre a antena transmissora e receptora;

 θ

: ângulo entre r

e a normal no ponto de reflexão na superfície;

 θ

: ângulo entre o raio refletido e a normal à superfície no ponto de reflexão;

 h

: altura da antena transmissora;

 h

: altura da antena receptora.

Como exemplo, para a frequência utilizada nos testes (3,515 GHz), foi traçado o

gráfico da perda de percurso com a distância, considerando polarização vertical (onda TH),

coeficiente de reflexão sobre o mar, que tem permissividade relativa aproximadamente igual a

81, e considerando uma distância inicial de referência de 100 m conforme apresenta a Figura

2.3.

-160

-150

-140

-130

-120

-110

-100

-90

-80

Distância (m)

Perda de percurso (dB)

Perda de percurso com a distância

Figura 2.3 – Perda de percurso com a distância para superfície do mar na frequência de

3,515 GHz

Este modelo é adequado para utilização quando existe linha de visada entre

transmissor e receptor e, a partir de medições realizadas sobre a terra plana, uma curva de

melhor ajuste pode ser calculada para representar a perda de percurso com o logaritmo da

distância. A partir deste modelo podem ser estabelecidas duas regiões. O limite de transição

de uma região para outra, conhecido como ponto de quebra, é indicado pelo último máximo e

é dado por [13], estando dentro da região de interferência:



















R 4

(2.7)

onde:

 h

: altura da antena da estação base ou transmissora;

 h

: altura da antena da estação móvel.

Como são traçadas duas curvas ou retas, se a escala da distância for logarítmica, este

modelo também é chamado de modelo de dupla inclinação. Desta forma, pode ser

estabelecida uma reta com uma inclinação antes do ponto de quebra e outra inclinação para

após este ponto. A perda de propagação será dada em [22] por:

dndPLRnn

dndPL

PLdBPL

















log10)(log)(10

log10)(

)(

2021

(2.8)

onde:

 n

: índice de inclinação antes do ponto de quebra;

 n

: índice de inclinação após do ponto de quebra;

 d

: distância de referência;

 PL

: perda básica de transmissão, que depende da frequência e altura das antenas;

 PL(d

): perda de percurso a uma distância de referência.

2.3.3 Modelo da perda de percurso com o logaritmo da distância

Modelos de perda de percurso teóricos e baseados em medidas indicaram que a

potência média do sinal decresce logaritmicamente com a distância [14] seja em canais

internos ou externos. A perda de percurso pode, então, ser expressa como uma função da

distância pelo uso do expoente n ou fator de atenuação para variação em larga escala do sinal:

dPL















)(

(2.9)

O fator de atenuação n pode usado para classificar o tipo de ambiente, conforme

apresentado na Tabela 2.2 [14].

Tabela 2.2 – Perda de percurso para diferentes ambientes

Ambiente

Expoente da perda de

percurso (n)

Espaço livre

Áreas urbanas

2,7 a 3,5

Áreas urbanas com sombreamento

3 a 5

Dentro de construções em linha de visada (LOS)

1,6 a 1,8

Dentro de construções com obstrução (NLOS)

4 a 6

Este fator de atenuação n pode ser obtido a partir de medidas em campo no ambiente

estudado, conforme concluído por Erceg [6]. Dois procedimentos para obtenção do fator de

atenuação podem ser utilizados. O primeiro é apresentado por Parsons, em [14] que diz:

Na prática, o valor do índice n e do desvio padrão são calculados a partir de

dados medidos utilizando regressão linear, de tal modo que a diferença entre

os dados medidos e estimados da perda de percurso seja minimizada,

considerando o erro médio quadrático calculado sobre uma grande

quantidade de medidas entre transmissor e receptor. Os valores de

)(

dPL

são baseados em medições próximas ao transmissor ou na suposição

de espaço livre a uma distância d

do transmissor.

Assim:















100

log10)()(

ndPLdBPL

(2.10)

     

dBPLdBmPdBmP



(2.11)

     















100

log10

ndPLdBmPdBmP

(2.12)

     

dPLdBmPdP



(2.13)

   















100

log10

ndPdBmP

(2.14)

onde:



)(dBPL

: perda do percurso, em dB;



)(

dPL

: perda de espaço livre na distância de referência d

, em dB;



)(dBmP

: potência recebida, em dBm;



)(

: potência recebida, em dBm, a uma distância de referência d

;

 P

(dBm): potência de transmissão, em dBm;

 d

: i-ésima distância da medida, em metros;

 d

: distância de referência, em metros.

A equação (2.14) pode, então, ser utilizada para o cálculo do fator de atenuação

considerando o valor da potência recebida P

(dBm) em comparação com o valor da potência

estimada:















100

log10)(

ndpp

(2.15)

onde:



: potência recebida estimada no i-ésimo ponto, em dBm; e

 p(d

): potência medida ou calculada (espaço livre) na distância de referência d

, em

dBm.

A distância de referência (d

) pode ser tomada como sendo de 100 m. Cabe observar

que os testes apresentados em [6] também concluíram que a distância de 100 é adequada para

estimar d

Em seguida, com a equação (2.16), os valores de p

) e n são obtidos pelo método do

mínimo erro médio quadrático:







ppnJ

)

()(

(2.16)

onde:



: é o i-ésimo valor medido;



: é o i-ésimo valor estimado a partir da equação (2.15);



: é o número total de amostras.

O resultado da aplicação da equação (2.16) é um polinômio do segundo grau em n, do

tipo:

cbnannJ 

)(

(2.17)

Para encontrar o valor que minimiza a função e, consequentemente, o erro médio, é

calculada a derivada da função:

ban

ndJ

 2

)(

(2.18)

que, igualando a zero, fornece o valor de n.

A variância pode ser calculada por:

nJ )(





(2.19)

e o desvio padrão será



Desta forma, uma variável aleatória, de média zero e desvio padrão



, pode ser

adicionada ao cálculo da potência estimada para simular os efeitos do sombreamento

aleatório. Com a adição deste termo, o modelo de variação da perda de percurso com o

logaritmo da distância passa e ser conhecido como sombreamento log-normal a uma distância



ndPLdPL 















log10)()(

(2.20)

Este método apresenta o inconveniente da necessidade de se ter que calcular,

simbolicamente, o valor do fator de atenuação que, para grande quantidade de amostras é

muito demorado, mesmo utilizando recursos de computação.

Outro procedimento apresentado por [23] e desenvolvido em [24] em, mostra-se

bastante superior, em termos computacionais, e de simples implementação, podendo ser

obtido diretamente do nível dos sinais medidos em campo. Assim, da equação do cálculo do

balanço de potência:

AAGGGdBmPdBmP

CCLNArttr

 )()(

(2.21)

onde:



)(dBmP

: Potência do sinal medido, em dBm;



)(dBmP

: Potência do sinal transmitido, em dBm;



: Ganho da antena de transmissão, em dBi;



: Ganho da antena de recepção, em dBi;



LNA

: Ganho do amplificador de baixo ruído, em dB;



: Atenuação de cabos e conectores, em dB;



: Atenuação do percurso, em dB, que inclui a atenuação de espaço livre.

obtém-se, para a atenuação no percurso:

)()()( dBmPAGGGdBmPdBA

rCCLNArtt



Conforme apresentado por [14], a equação para análise dos mínimos quadrados mostra

que a atenuação ou perda de percurso é dada por:















100

log10)()(

ndPLdBPL

(2.22)

com

)(dBPLA 

A partir da análise da perda de percurso no espaço livre e modelos de propagação

semi-empíricos pôde ser concluído que a perda de percurso global pode ser descrita por uma

equação linear, quando a distância é tomada em escala logarítmica, podendo ser aproximada

para [24]:

Kxay 

(2.23)

onde:



)(dBPLy 

: representa a perda média de percurso;



: intercepta y e representa a perda de percurso na distância medida d

;

 K=10n: representa a inclinação da reta, sendo n o fator de atenuação procurado;



)log(

dx 

: é o logaritmo da distância onde o sinal foi medido.

O objetivo, então, é encontrar a e K de modo que

Kxay 

seja verdadeiro para

todos os dados medidos. Assim, tomando uma radial medida, os valores obtidos serão do tipo:

Kxay 

...

Kxay 

onde existem mais equações que variáveis desconhecidas.

No entanto, existe um sistema de equações normais, que podem ser usadas para

encontrar a solução dos mínimos quadrados, quando existem medidas em diferentes

distâncias.

Como não existe um valor de a e K que se ajuste a todas as equações, a reta de melhor

ajuste deve ser encontrada. Assim as equações podem ser escritas na forma:

yXc 

(2.24)

Na qual:

















(2.25)















(2.26)

















(2.27)

O valor de X é uma matriz

nm

de modo que

possa ser invertida e a solução da

equação normal

yXXX



é a aproximação da solução, por mínimos quadrados, em

yXc 

Para resolver

yXXX



, é calculada a matriz aumentada e, pela eliminação de

Gauss-Jordan é encontrada a solução da equação normal. Esta solução apresentará o

coeficiente da reta que apresenta o melhor ajuste no sentido dos mínimos quadrados. A

solução final da matriz aumentada (MA) será:















(2.28)















(2.29)

onde:



naa 

;



nKK 

2.3.4 Modelos empíricos de propagação

Os modelos empíricos são elaborados a partir de medidas em campo. Neste sentido,

são de grande reconhecimento científico as contribuições feitas por Okumura [4], decorrente

das campanhas de medição feitas na cidade de Tóquio, no ano de 1968. A partir daquelas

medidas foi possível obter dados para a predição do nível de sinal, para a cobertura em

diferentes condições ambientais de propagação. O trabalho de Okumura resultou em uma

série de gráficos e curvas que auxiliam na obtenção do nível de sinal, sendo que, a equação

básica, obtida de modo empírico, fornece a perda de propagação.

Em seguida, Hata [5] transformou as curvas produzidas por Okumura, aproximando-as

para equações que simplificaram os cálculos e permitiram a utilização de processamento

computacional.

Muitos outros autores e pesquisadores contribuíram para o conhecimento e

aprimoramento da análise do sinal em diferentes ambientes de propagação, dentre os quais

podemos destacar:

 Erceg [6];

 Lee [18];

 Walfish-Ikegami COST 231 [20];

 Ibrahim e Parsons [25];

 Walfish e Bertoni [26].

Também devem ser destacadas, como de grande importância, as recomendações

emitidas pelo UIT-T, muitas das quais baseadas em estudos dos autores citados e nos grupos

de trabalho formados para estudar determinados aspectos específicos e gerais de

radiopropagação.

Os modelos empíricos de propagação são desenvolvidos, de modo geral, para um

ambiente específico e podem ser organizados em:

 Modelos de propagação externa;

 Modelos de propagação interna.

A Tabela 2.3 apresenta um resumo comparativo de aplicação dos modelos de

cobertura, que serão utilizados para análise nesta Dissertação de Mestrado.

Tabela 2.3 – Tabela comparativa de limites de utilização de modelos de cobertura para

ambiente externo

Modelo de

propagação

Altura da antena

da estação base (m)

Altura da antena da

estação móvel (m)

Frequência de

transmissão (MHz)

Distância

(km)

Espaço livre

qualquer

Dois raios para

Terra plana

qualquer

Distância

limite para

terra plana

Okumura

10 a 100

1 a 10

150 - 1930

1 - 100

Hata-Okumura

30 a 200

1 a 10

150 - 1500

1 - 20

Hata estendido

(COST 231)

30 a 200

1 a 10

1500 - 2000

1 - 20

SUI/Erceg

10 - 80

2 a 10

< 2700 / 3500

0,1 - 8

Fonte:elaborado com base em:[2], [4], [5] e [6]

Na Tabela 2.4 são fornecidos os modelos considerados com observações a respeito da

utilização e classificação do ambiente.

Tabela 2.4 – Comparação entre modelos de propagação para ambiente externo

Modelo de

propagação

Observação com respeito à utilização

Espaço livre

Utilizado como referência na comparação com outros modelos, pode ser

utilizando quando mais de 60% da 1ª ZF está livre e não existem reflexões

consideráveis.

Dois raios para

Terra plana

Modelo alterado do espaço livre, no qual é considerada a composição do raio

direto com o raio refletido na superfície.

Okumura

Modelo empírico desenvolvido a partir de medições realizadas na cidade de

Tóquio no Japão.

Hata-Okumura

Modelo obtido a partir de Okumura. Possui uma tendência de ser otimista em

áreas rurais e sobre terreno irregular, sendo mais adequado para cobertura de áreas

acima de 1 km.

Hata estendido

(COST 231)

Macro células com antena base localizada acima do topo dos telhados.

SUI/Erceg

Descreve três tipos de terrenos: A, B e C:

 A: terreno montanhoso com vegetação moderada a densa;

 B: montanhoso com vegetação rara ou terreno plano com densidade de

árvores elevada ou moderada (perda intermediária adequada para

ambientes suburbanos);

 C: terreno plano ou rural com vegetação leve (apresenta a menor perda).

Fonte: [2], [4], [5] e [6]

Todos os modelos de predição de nível de sinal possuem limitações, principalmente na

necessidade de entrada de dados e na dificuldade de se obtê-los com precisão adequada. A

escolha de um determinado modelo também depende da experiência na aplicação do modelo

ao ambiente. A forma mais direta de se obter experiência e conhecimento na aplicação de um

modelo em um determinado ambiente é através da realização de medições no ambiente e

posterior comparação com os modelos para validação ou ajuste. Alguns modelos são mais

amplamente aceitos por permitirem adaptação ao ambiente e por serem amplamente testados.

Pode ser verificado que o modelo SUI/Erceg possui uma faixa de frequência que mais

se aproxima da utilizada nas medições em campo feitas nesta Dissertação. Este modelo

também foi recomendado pelo WiMAX Fórum como modelo de previsão de cobertura para a

tecnologia [27], [28]. Por isto, este modelo será utilizado para comparação com os dados

medidos no Capítulo 6.

Deve ser observado que a perda de percurso sobre o mar é geralmente calculada

através da perda do espaço livre e o modelo de Okumura, por exemplo, considera fatores de

correção para propagação sobre o mar combinado com propagação sobre a terra.

2.3.4.1 Modelo Hata-Okumura

O modelo Hata-Okumura foi elaborado a partir do modelo de Okumura, possuindo

uma formulação deste para ambientes urbanos, suburbanos e rurais. A tabela abaixo apresenta

a formulação do modelo Hata-Okumura.

Tabela 2.5 – Modelo Hata-Okumura

Aplicação

Formulação

Áreas Urbanas

Valor médio da perda de propagação de uma área urbana

)log())log(55,69,44(

)()log(82,13)log(16,2655,69)(

hahfdBA

retecprop





Cidades pequenas e

médias

Fator de correção para altura efetiva da antena

ahre = (1,1xlog(f) – 0,7)hre – (1,56xlog(f) – 0,8)

Cidades grandes

Fator de correção para altura efetiva da antena

ahre = 8,29x(log(1,54xhre))2 – 1,1 f ≤ 300 MHz

ahre =3,2x(log(11,75xhre))2 – 4,97 f > 300 MHz

Áreas suburbanas

4,5))28/(log(2)()(

 furbanaAdBA

propprop

Áreas rurais

9,40)log(3,18))(log(78,4)()(

 ffurbanaAdBA

propprop

Fonte: [5]

onde:

 Aprop: valor médio da perda devido ao percurso de propagação (dB);

 a(hre): fator de correção que depende do meio ambiente (dB);

 hte: altura da antena transmissora, podendo variar de 30 m a 200 m;

 hre: altura da antena receptora móvel, podendo variar de 1 a 10 m;

 fc: frequência da portadora (MHz);

 d: distância (km).

2.3.4.2 Modelo Hata estendido

A versão estendida do modelo de Hata foi elaborada para ampliar o alcance do modelo

de Hata para faixa até 2 GHz. Este trabalho foi patrocinado pelo Comitê Cooperativo Europeu

para Pesquisa Técnica e Cientifica – COST-231 [20]. Os parâmetros são os mesmos aplicados

ao modelo Hata-Okumura.

Tabela 2.6 – Modelo Hata-Okumura estendido

Aplicação

Formulação

Áreas Urbanas

Valor médio da perda de propagação de uma área urbana

Mte

retecprop

Cdh

hahfdBA





)log())log(55,69,44(

)()log(82,13)log(9,333,46)(

Centros metropolitanos

=3dB

Cidades médias e em áreas

suburbanas

Fonte: [5]

2.3.4.3 Modelo SUI/Erceg

O modelo, proposto por Erceg et al [6] foi recomendado pelo IEEE [28] no cálculo da

perda de percurso para o padrão 802.16 e combinado com o modelo de canais SUI, proposto

em [28], para perda de percurso.

Tabela 2.7 – Modelo SUI/Erceg

Aplicação

Formulação

Perda de percurso

APL 















log10



, para d>d

Ponto de intercessão em d

=100m



















log20

Fator de distribuição estatística log-normal



ys 

Desvio padrão de s







Variável aleatória Gaussiana que representa o

fator de atenuação. Os parâmetros a, b e c são

dados em função das características do ambiente

e h é a altura da antena da estação base





bha 















Fonte: [6]

onde:

 d: distância da estação móvel até a estação base (m);

 λ: comprimento de onda (m);

 s: fator de distribuição estatística do tipo log-normal;

 x: variável gaussiana de média zero e desvio padrão unitário







: desvio padrão de



;

 y: variável gaussiana de média zero e desvio padrão unitário;

 z: variável gaussiana de média zero e desvio padrão unitário;

 μσ: média de σ;

 σσ: desvio padrão de σ.

Tabela 2.8 - Parâmetros dos modelos SUI/Erceg

Parâmetros

Tipo do terreno

Alta

Densidade de árvores

(terreno A)

Moderada densidade de

Árvores (terreno B)

Baixa densidade de

árvores (terreno C)

4,6

4,0

3,6

b [m

-1

]

0,0075

0,0065

0,0050

c [m]

12,6

17,1

20,0





0,57

0,75

0,59

σ;

10,6

9,6

8,2

2,3

3,0

1,6

Fonte: [6]

2.4 Propagação por múltiplos percursos

Os múltiplos percursos ocorrem quando um sinal radioelétrico chega ao receptor por

diferentes caminhos. Estes percursos podem ser estáticos, se o receptor e o meio entre

transmissor e receptor for estático, ou dinâmico, no caso de haver movimento no ambiente

entre transmissor e receptor, ou o próprio transmissor ou receptor estiverem em movimento.

Este último caso é mais geral e implica que sempre haverá uma mudança no nível do sinal que

chega ao receptor. Esta variação temporal do sinal será provocada pela alteração da fase e das

amplitudes dos diversos sinais que chegam ao receptor e, também, devido ao desvio Doppler

decorrente do movimento. Esta variação temporal e/ou espacial na envoltória do sinal

recebido é o que se chama de desvanecimento.

2.4.1 Manifestações de desvanecimento do canal

A Figura 2.4, apresentada por Sklar em [19], mostra um diagrama que resume as

manifestações de desvanecimento de um canal. É importante relembrar que estas

manifestações de desvanecimento podem ocorrer por:

 Mudança na posição do receptor;

 mudança na posição do transmissor;

 mudança na posição do transmissor e receptor simultaneamente;

 mudança na composição ou estrutura do ambiente;

 mudança na posição do receptor e composição ou estrutura do ambiente;

 mudança na posição do transmissor e composição ou estrutura do ambiente;

 mudança na posição do transmissor, receptor e composição ou estrutura do ambiente;

 nas variações de frequência combinadas com os fatores acima.

Todas estas mudanças de posição irão provocar alterações no percurso do sinal entre

transmissor e receptor, dando origem a diversas formas de desvanecimento do canal.

Fonte: [19]

Figura 2.4 – Manifestações de desvanecimento do canal

O desvanecimento seletivo em frequência afeta apenas uma pequena faixa da banda ou

conjunto de frequências recebidas. O desvanecimento plano afeta todas as frequências da

banda. O desvanecimento rápido decorre de variações rápidas no nível do sinal recebido

devido a objetos deslocando-se próximos ao receptor, e o desvanecimento lento decorre de

uma variação gradual do nível do sinal recebido. O conhecimento adequado do fenômeno de

desvanecimento é de importância vital para o projeto de equipamentos e sistemas móveis de

telecomunicações, pois somente assim é possível definir as medidas, que deverão ser

implementadas ou desenvolvidas, para que a operação possa ocorrer dentro dos requisitos

especificados, permitindo identificar a configuração mais adaptada ao ambiente de utilização,

e a mitigação e uso de contramedidas para os fatores que afetam o desempenho do sistema.

Manifestações de

desvanecimento do canal

Desvanecimento em larga

escala devido ao movimento

sobre grandes áreas

Desvanecimento em pequena

escala devido a pequenas

mudanças na posição

Atenuação média

do sinal versus

distância

Variações em

torno da média

Espalhamento

temporal (ou

dispersão) do sinal

Variação temporal

do canal

Descrição no

domínio da

frequência

Descrição no

domínio

tempo-

retardo

Descrição no

domínio do

tempo

Descrição no

domínio do

deslocamento

Doppler

Desvanecimento

seletivo em

frequência

Desvanecimento

plano

Desvanecimento

plano

Desvanecimento

seletivo em

frequência

Desvanecimento

rápido

Desvanecimento

lento

Desvanecimento

rápido

Desvanecimento

lento

Dual

Transformada

de Fourier

Transformada

de Fourier

Neste sentido, a Tabela 2.9 de Sklar em [19] apresenta o desvanecimento e a principal

degradação causada em um sistema de telecomunicações.

Tabela 2.9 – Desvanecimento em pequena escala

Mecanismo de

espalhamento

temporal devido

ao multipercurso

Categorias de

degradação

Mecanismo de

variação

temporal devido

ao movimento

Categorias de

degradação

Domínio do tempo-retardo

Desvanecimento

seletivo em

frequência

Distorção ISI, mutilação

do pulso, taxa de erro de

bit irredutível.

Mecanismos duais

Desvanecimento

rápido

Elevado desvio Doppler,

falha do PLL, taxa de

erro de bit irredutível.

Domínio do deslocamento Doppler

Taxa de desvanecimento

do canal > Taxa de

símbolo

Espalhamento de retardo

de multipercurso > tempo

do símbolo

Desvanecimento

plano

Diminuição da relação

sinal-ruído

Desvanecimento

lento

Baixo Doppler,

Diminuição da relação

sinal-ruído

Espalhamento de retardo

de multipercurso < tempo

do símbolo

Taxa de desvanecimento

do canal < Taxa de

símbolo

Domínio da frequência

Desvanecimento

seletivo em

frequência

Distorção ISI, mutilação

do pulso, taxa de erro de

bit irredutível.

Mecanismos duais

Desvanecimento

rápido

Elevado desvio Doppler,

falha do PLL, taxa de

erro de bit irredutível.

Domínio do tempo

Taxa de desvanecimento

do canal < Taxa de

símbolo

Banda de coerência do

canal < taxa de símbolos

Desvanecimento

plano

Diminuição da relação

sinal-ruído

Desvanecimento

lento

Baixo Doppler,

Diminuição da relação

sinal-ruído

Banda de coerência do

canal < taxa de símbolos

Taxa de desvanecimento

do canal > Taxa de

símbolo

Fonte: [19]

Podemos verificar, na Tabela 2.9, que os mecanismos de propagação e a respectiva

análise em um determinado domínio levam a comportamentos que podem ser considerados

duais, ou seja: a análise dos mecanismos do espalhamento temporal que ocorrem devido ao

multipercurso no domínio do retardo temporal é dual dos mecanismos de variação temporal

devido ao movimento no domínio do deslocamento Doppler. Da mesma forma, a análise do

mecanismo de espalhamento temporal devido ao multipercurso no domínio da frequência, é

dual da análise do comportamento do mecanismo de variação temporal devido ao movimento

no domínio do tempo.

Para a finalidade desta Dissertação será feito estudo no domínio temporal e em banda

estreita, desta forma serão de interesse o estudo dos desvanecimentos rápido e lento.

2.4.2 Variabilidade e desvanecimento do sinal

A tentativa de predição do nível de potência recebida, a partir de uma antena

transmissora, tem sido objeto de muitos estudos e medidas de campo. Os estudos e medidas

tentam avaliar o nível do sinal recebido (voltagem ou potência) considerando, principalmente,

as diferentes possibilidades de localização e mobilidade do receptor, em relação ao

transmissor, o percurso seguido pela onda eletromagnética, a faixa e banda de frequências

empregadas e a velocidade a unidade móvel.

Segundo Gláucio [21], a predição do nível de sinal recebido envolve a estimação do

nível médio do sinal recebido em uma área relativamente pequena e a variabilidade do sinal

sobre este nível médio. Dois fatores contribuem para esta variabilidade em relação à média:

a) a variação na média do sinal recebido, conforme um móvel se desloca de uma

localização para outra, causada por variações em larga escala no perfil do terreno e pelas

mudanças na natureza da topografia local, sendo este processo conhecido como processo de

desvanecimento lento, desvanecimento em larga escala ou variabilidade em larga escala;

b) superposto ao processo de desvanecimento em larga escala ocorre o processo de

desvanecimento rápido, desvanecimento ou variabilidade em pequena escala, que corresponde

a uma rápida e severa variação no nível do sinal recebido causado, principalmente, pela

propagação de multipercurso na vizinhança do receptor.

A variabilidade em pequena e larga escala está ilustrada na Figura 2.5.

Figura 2.5 – Variabilidade em pequena e larga escala

Predição do nível do

sinal recebido

Estimação da média do

sinal recebido

Variabilidade sobre a

média do sinal recebido

Variabilidade em

larga escala

Variabilidade em

pequena escala

Variações no perfil

do terreno

Mudanças nas

características

locais

Desvanecimento rápido

Desvanecimento lento

A variabilidade em larga escala pode ser estudada em relação a dois mecanismos: a

variação do valor mediano do sinal, em função da distância entre transmissor e receptor, e o

desvanecimento deste valor mediano dentro de uma mesma distância, ocasionado pelo

sombreamento. A variação do nível mediano do sinal com a distância é ocasionada pela

dependência direta da energia recebida no receptor com a distância a este transmissor,

enquanto que o sombreamento ocorre devido às características do terreno, construções e

obstáculos feitos pelo homem [6], [13] e [14].

A variabilidade em pequena escala é ocasionada por mudanças rápidas e bruscas na

amplitude e fase do sinal, para pequenas variações de distância entre transmissor e receptor,

cuja taxa de variação é função da frequência e da velocidade do móvel. Esta variabilidade é

causada por dois fatores: a) dispersão do sinal devido ao multipercurso, cujos mecanismos

são: o desvanecimento plano e desvanecimento seletivo; e b) a variabilidade temporal do

canal causada pelos mecanismos de desvanecimento rápido e desvanecimento lento.

Apesar do conhecimento dos mecanismos físicos, que causam a variabilidade do sinal,

não existe uma divisão precisa que separe os dois tipos de variabilidade [14].

De acordo com Bertoni [13] existe um consenso geral de que o desvanecimento lento

pode ser precisamente modelado por uma distribuição de amplitude log-normal. No entanto,

para o caso do desvanecimento rápido, diferentes modelos empíricos e teóricos têm sido

propostos para a descrição de suas características estatísticas.

Em ambientes celulares em áreas urbanas, em frequência mais elevadas e em

mobilidade, a predição do nível de sinal se torna mais complexa tendo em vista,

principalmente, o movimento do receptor em relação ao transmissor e a mudança do ambiente

ao seu redor.

Neste caso, tem sido utilizado, com muita frequência e de modo já consagrado,

modelos estatísticos e probabilísticos. Estes modelos foram, e alguns ainda estão sendo,

construídos a partir de medidas em campo nos ambientes e, posteriormente, aproximados para

um modelo já existente ou utilizados para elaboração de uma nova formulação empírica.

2.4.3 Desvanecimento rápido

Para o estudo dos múltiplos percursos foram propostos modelos teóricos que,

posteriormente, foram utilizados para comparar com as medidas feitas em campo. Para o

desvanecimento rápido, existem duas formas pelas quais os modelos são desenvolvidos. No

primeiro deles, um modelo simples do ambiente de propagação é descrito e equações para a

estatística são desenvolvidas, baseadas nas suposições do modelo físico [13]. Para verificação

do modelo, os resultados são, então, comparados com os resultados obtidos através da análise

de dados medidos. A segunda aproximação envolve a adaptação empírica, de probabilidades

conhecidas, com aquelas obtidas das medições realizadas.

Para explicar a estatística verificada nas medidas efetuadas, diferentes modelos de

multipercursos foram sugeridos [14]:

 Ossanna: propôs uma explicação baseada na interferência entre ondas incidentes e

refletida no lado plano de edifícios, localizados em posições aleatórias. No entanto,

assumia a existência de um caminho direto entre transmissor e receptor, o que não

corresponde à maioria dos casos em ambientes urbanos;

 Clarke: Propôs um modelo baseado no espalhamento, que supõe que o campo

incidente em uma antena móvel é composto por certa quantidade de ondas planas

com fases aleatórias. Estas ondas planas são polarizadas verticalmente com

ângulos espaciais de chegada e ângulos de fase, os quais são aleatórios e

estatisticamente independentes na horizontal;

 Aulin: Propôs um modelo, generalizado a partir do modelo de Clarke, para o caso

de ondas planas que não chegam necessariamente na horizontal.

Os principais aspectos do modelo proposto por Aulin são:

 no receptor o sinal resultante será composto por N ondas planas;

 a n-ésima onda que chega possui uma amplitude C

, uma fase



em relação a uma

referência arbitrária e ângulos espaciais de chegada α

e β

;

 os parâmetros C



, α

e β

são todos aleatórios e estatisticamente

independentes;

 o valor médio da amplitude é: E{C

} = E

/N ,onde E

é constante e positivo;

 os ângulos de fase



são supostos possuir uma função densidade de

probabilidade uniforme no intervalo entre 0 e 2π;

 as funções densidade de probabilidade de α

e β

não são especificadas.

A Figura 2.6 [14] mostra o modelo de referência para análise do desvanecimento

rápido:

Figura 2.6 – Modelo de referência para análise do desvanecimento rápido

O modelo de referência está baseado na suposição do conhecimento da fase e

quadratura dos sinais que chegam à antena e somente conhecendo-se estes sinais poderia ser

feita uma análise do espectro de radio frequência do sinal. Esta informação pode ser obtida de

análise em banda larga do canal, não sendo o caso da presente Dissertação.

Cabe observar que em decorrência do deslocamento de frequência (efeito Doppler),

função da velocidade, o sinal que contém a mensagem transmitida pelo sistema será mais

severamente afetado com o aumento da velocidade, sendo menos afetado, praticamente

desprezível, para baixas velocidades.

2.4.3.1 Envoltória do sinal recebido

O sinal recebido em um receptor irá apresentar uma distribuição probabilística que irá

depender das características do meio e da visibilidade entre transmissor e receptor, sendo esta

última, geralmente, classificada em:

 linha de visada ou line of sight - LOS;

 sem linha visada ou no line of sight – NLOS; e

 quase em linha de visada ou Near line of sight -NearLOS.





Onda incidente



No receptor, todos os múltiplos percursos serão adicionados formando um sinal com

uma envoltória resultante. Esta envoltória irá apresentar uma variação ou variabilidade que irá

depender das características do ambiente ao redor do receptor.

O sinal recebido, para uma excitação em banda estreita, exibe três escalas de variação

espacial: desvanecimento rápido, desvanecimento lento e dependência com a distância, bem

como variação temporal e despolarização [13].

Os resultados das medições realizadas em campo mostram a envoltória da voltagem

(ou potência) de um sinal. Esta envoltória é uma combinação do resultado de diversas escalas

da variação espacial, que devem ser separadas para que seja possível realizar uma análise da

contribuição e dos efeitos de cada escala.

O desvanecimento rápido é obtido a partir da análise do sinal em uma pequena área ou

setor, podendo apresentar diferentes distribuições e densidades de probabilidade. Estas

distribuições descrevem as estatísticas de primeira ordem, ou seja, são aquelas nas quais a

distância ou o tempo não são um fator considerado, no entanto, fornecem informação a

respeito da quantidade de tempo ou quantidade de locais para os quais a envoltória cai abaixo

de um nível especificado, não havendo informação de como este tempo é calculado [14]. As

principais distribuições que descrevem as estatísticas nas pequenas áreas são mostradas nos

próximos itens.

2.4.3.2 Distribuição de Rayleigh

Surge nos setores em que não há visibilidade entre o transmissor e o receptor, sendo

definida conforme explicado em seguida.

Para um número grande de



, cujo limite não é especificado, se



vetores

unitários de mesma frequência e fases arbitrárias são combinados, a densidade de

probabilidade é dada por:

)(







(2.30)

onde:





: potência média no tempo, considerando um processo ergódico;



: variável aleatória que representa o valor normalizado da voltagem.

A função densidade de probabilidade de Rayleigh é definida somente para

0r

e as

estatísticas são dadas por:





r

: média;

 σ: desvio padrão.

2.4.3.3 Distribuição de Rice

A distribuição de Rice se aplica aos setores quando há visada direta ou componente

especular refletida que contribui de modo significativo para o sinal recebido. Sua função

densidade de probabilidade é dada por:





























)(

exp)(



(2.31)

onde:



: função Bessel de ordem zero e argumento imaginário;





: desvio padrão;



: amplitude de um sinal estacionário, direto ou dominante;



variável aleatória que representa o valor normalizado da voltagem.

Do mesmo modo que a função densidade de probabilidade Rayleigh, a função

densidade de probabilidade de Rice é definida somente para r ≥ 0.

Segundo Parsons [14], alguns autores frequentemente descrevem a distribuição de

Rice em termos de um parâmetro K definido por:



K 

(2.32)

Tal parâmetro pode ser interpretado como a potência do sinal direto ou dominante para

o sinal do múltiplo percurso. Quando não há raio dominante

r

0K

, neste caso a

distribuição de Rice tende a uma distribuição Rayleigh com



2

1r

que é o valor

médio de voltagem normalizada na pequena área. Por outro lado, quando

1K

distribuição de Rice tende a uma distribuição Gaussiana, neste caso,



K

 rr

, onde



é o desvio padrão de distribuição Gaussiana.

Para esta distribuição, o valor médio é dado por:

     

 

2/2/12

eKKIKIKr







(2.33)

onde:



: Função Bessel modificada de 1ª espécie e ordem zero;



: Função Bessel modificada de 1ª espécie e ordem um.

Desta forma, é possível determinar o valor de



, fazendo K variar entre



 rK

e utilizando o valor de

r

dos dados medidos. Uma vez que K satisfaça

um determinado



, ambos ficam determinados.

Outra abordagem, para estimação do valor de K, foi proposta para a Greenstein [29],

que emprega o primeiro e o segundo momento da potência recebida versus o tempo. Com este

método, é possível separar, diretamente, a potência do sinal recebido em linha de visada e a

potência dos multipercursos, da potência total do sinal recebido através de uma simples

formulação. Nesta técnica, o sinal recebido

)(tg

é expresso em termos de uma constante

complexa V e uma variação temporal aleatória de média zero causada pelo sinal de

multipercurso v(t), logo:

)()( tvVtg 

(2.34)

A potência correspondente do sinal é:

)(tgG 

(2.35)

e o valor verdadeiro do primeiro momento de G, é dado por:

)())(Re(2 tvtVvVG



(2.36)

Uma vez que v(t) é um processo aleatório, de média zero, o termo do meio se reduz a

zero. Sabendo que:

)(tv



(2.37)

então:



 VG

(2.38)

O segundo momento da potência é a raiz do valor médio do quadrado da flutuação de

G, em torno de G

, e o valor verdadeiro desta flutuação é expresso por:

 

2/1

)(

GGG 

(2.39)

2*4

)))(Re(2()( tVvtvG





(2.40)

Supondo também que v(t) é um processo Gaussiano complexo de média zero, pode ser

concluído que:

 

2/1





(2.41)

O lado esquerdo das equações (2.38) e (2.41), G

e G

, podem ser estimados dos dados

medidos e o lado direito são funções das quantidades que se está buscando. Combinando as

equações para



, tem-se:

 

2/1

GGV 

(2.42)

 

2/1

222

vaa

GGG 



(2.43)

O fator K pode então ser obtido por:



K 

(2.44)

2.4.3.4 Distribuição de Nakagami:

A função densidade de probabilidade Nakagami é fornecida por:

rmmm

erm







)(

)/(12

(2.45)

onde:



r

: potência média temporal do sinal recebido;











: inverso da variância normalizada de

O parâmetro

é chamado fator de forma e possui como limite inferior o valor de

2/1

o qual foi obtido empiricamente, bem como verificado por experimentos.

De acordo com [30], Nakagami pode expressar sua distribuição em termos de integrais

de Hankel. Mais tarde, em 1953, mostrou matematicamente que a mesma forma de integral

poderia ser obtida supondo que o sinal recebido fosse composto por

)1( n

componentes de

onda, cujas componentes de amplitude e fase eram ambas variáveis aleatórias. Também foi

mostrado que a distribuição de Nakagami poderia ser aplicada para o caso de superposição de

elementos vetoriais aleatórios.

A função de distribuição de Nakagami apresenta características mais gerais que outras

funções de distribuição conhecidas. Para m=1, a função densidade de probabilidade de

Rayleigh é obtida. Para

2/1m

, descreve um dos lados da distribuição Gaussiana. Também

pode ser mostrado que a expressão de Nakagami pode aproximar as expressões de densidade

de Rice e log-normal, em certos domínios, para limites apropriados.

2.4.3.5 Distribuição de Weibull

Esta é uma expressão empírica empregada, originalmente, na predição de falhas [31] e

é aplicada em medidas de radiopropagação [32]. A distribuição de densidade de probabilidade

de Weibull é dada por:















































exp)(

(2.46)

onde:





: é um parâmetro de forma o qual é escolhido de modo a formar o melhor ajuste

com os resultados medidos;

 r

: é o valor rms de

;



   

 

2/1



b

: fator normalizador.

Para o caso especial no qual α=1/2, a função descreve uma função de densidade de

probabilidade de Rayleigh e, quando α=1, se reduz a uma função densidade de probabilidade

exponencial. Uma crítica ao emprego desta distribuição em medidas é que os parâmetros não

possuem um significado físico que possa ser relacionado às medidas do sinal ou ao ambiente

de estudo.

2.4.4 Dependência com a distância e desvanecimento em larga escala

O sinal obtido através de medidas em campo apresenta uma superposição do

desvanecimento lento com o desvanecimento rápido e é, então, necessário realizar a separação

destes desvanecimentos. Segundo Bertoni [13], para separar o desvanecimento rápido do

desvanecimento lento, a envoltória ou magnitude média da voltagem

 

do sinal recebido é

calculada sobre uma distância da ordem de 10 m, cujo resultado é chamado de média de uma

pequena área ou média do setor. O cálculo da média é normalmente feito durante a aquisição

dos dados tomando uma média de 1 s da voltagem ou potência recebida, de modo que a

quantidade de dados a serem armazenados seja reduzida. Em 1 s, um veículo viajando a 40

km/h cobre, aproximadamente, 11 m, o que corresponde a 33 λ em 900 MHz. Deste modo, a

média em uma pequena área discreta é obtida. Alternativamente, se um registro completo da

voltagem

 

existe, o desvanecimento rápido pode ser separado do desvanecimento lento

usando uma média deslizante sobre uma janela de 2W, que é da ordem de 10 m. A média

deslizante é definida pelo cálculo da média sobre uma janela centrada em x, ou seja:

   

dssxV







(2.47)

Onde

 

representa o desvanecimento rápido em combinação com o

desvanecimento lento, enquanto que a voltagem normalizada

   

xVxV /

fornece o

desvanecimento rápido.

Ainda segundo Bertoni, uma vez que o desvanecimento rápido possui uma aparência

irregular, suas propriedades estatísticas são usadas para antecipar o desempenho de um

sistema. Suponha que

   

xVxVr

/

seja o valor normalizado da voltagem amostrada no

ponto

do desvanecimento rápido. Usando 200 ou mais amostras de uma variável aleatória

, uma função distribuição de probabilidade pode ser construída. Para localidades que são

pesadamente escondidas por construções ao seu redor, tipicamente, se encontra que a função

densidade de probabilidade, denotada por

)(rp

, se aproxima de uma distribuição de Rayleigh

conforme definido em 2.4.3.2.

Pode ser observado que quando o valor médio de

 

sobre uma janela de

comprimento

, que representa o comprimento de uma pequena área ou setor, é

 

valor médio é

   

1/  xVxVr

Para localidades onde existe um caminho com uma contribuição dominante na

voltagem recebida, tal quando uma estação base é visível a um assinante, a função

tipicamente encontrada é a distribuição de Rice, conforme definido anteriormente, no item

2.4.3.3.

A medição do sinal recebido é, geralmente, feita a cada distância de 100 m da estação

base, para células de 20 km de raio. Neste caso, para separar o desvanecimento em larga

escala da dependência com a distância, a potência média (

) de pequenas áreas é marcada

em uma escala em decibel e em outra escala é marcada a distância radial R em uma escala

logarítmica. Então, uma linha reta pode ser ajustada aos dados marcados, utilizando o método

dos mínimos quadrados [13]. A equação da linha reta, representa a dependência com a

distância, pode tomar a seguinte forma, em dB:

RnAPRP

tdB

log10log10log10)( 

(2.48)

ou em watts:

P 

(2.49)

onde:

 P

: é a potência transmitida;

 n: é o índice de inclinação;

 A: é a intersecção em R=1.

Pode ser verificado que a equação (2.48) possui a mesma forma que as equações

(2.10) a (2.14) com

1R

Usando o subscrito

para denotar diferentes pequenas áreas, é possível definir uma

nova variável aleatória, que representa a potência do sinal medido, como:

)(log10

xVU 

(2.50)

onde:



: é a localização da

-ésima área pequena;





: é o desvio padrão do desvanecimento lento com distribuição Gaussiana.

A distribuição observada para U

sobre seu valor médio

U

, de uma pequena área

para outra, irá se aproximar à distribuição Gaussiana, segundo Bertoni [13]:

 

















exp

UUp





(2.51)

Deve ser observado que o valor médio

U

é o mesmo valor da potência média

conforme dado por (2.48), ou seja, a linha reta representa a dependência do sinal com a

distância e a perda de sobreamento corresponde ao desvio U(R

)-P

) da média da pequena

área da dependência média com a distância.

2.4.5 Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento

Segundo Parsons [14] o desvanecimento profundo ocorre somente raramente,

entretanto o desvanecimento raso é mais frequente. Neste sentido os engenheiros de sistemas

estão interessados em uma descrição da velocidade na qual a taxa de desvanecimento de

qualquer profundidade ocorre e a duração média do desvanecimento abaixo de um

determinado limiar.

Estas duas estatísticas de segunda ordem permitem a caracterização do aspecto

dinâmico da variação temporal do canal em pequenas durações de tempo (em pequenas

áreas), o que auxilia no entendimento e na especificação das medidas que podem ser adotadas

para minimizar os efeitos do desvanecimento do sinal. Permitem, por exemplo, selecionar a

taxa de transmissão de bit, comprimento das palavras e esquemas de codificação em sistemas

digitais e, assim, prever o desempenho do sistema e como este deve ser configurado.

A taxa de cruzamento de nível (TCN) é representada pela passagem na direção

positiva, ou negativa, do cruzamento da envoltória do sinal por um nível especificado; a

duração média do desvanecimento (DMD) é representada pelas médias entre τ

, τ

,..., τ

seja, a duração do tempo no qual o nível do sinal fica abaixo do nível de referência

especificado, conforme mostrado na Figura 2.7.

Figura 2.7 – Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento

Segundo Parsons [14] a TCN, por comprimento de onda, quando o canal é do tipo

Rayleigh é expressa por:







 e

(2.52)

RMS







(2.53)

onde:

 R: é o nível do sinal;

 R

RMS

: é o valor da raiz do quadrado da média do sinal na pequena área;



Nível

especificado

Envoltória

do sinal





: é mesmo que R

RMS

Já a duração média do desvanecimento (DMD), por comprimento de onda, é expressa

por:















(2.54)

Por outro lado, quando o canal é do tipo Rice, a TCN, por comprimento de onda, será

dada por:

 

)1(2)1(exp.

)1(2

KKIKKf

mRice











(2.55)

A duração média do desvanecimento será

 

Rice

KKQ

















12,21



(2.56)

Onde

 

Q

é a função tabulada Q de Marcum, dada por:

   

dxaxI

baQ

exp

























(2.57)

Pode ser verificado que, quando o fator K de Rice é igual a zero, a taxa de cruzamento

e a duração média do desvanecimento são aquelas calculadas para Rayleigh.

Para o canal com estatística aderente à distribuição Nakagami, a taxa de cruzamento

de nível é dada por [33]:

)exp(

)(

212

)2/1(











(2.58)

onde:

 m: fator de forma da distribuição Nakagami;



)(m

: é a função Gamma de m.

A duração média do desvanecimento, por comprimento de onda, será:

1212

)exp(),(







mmm





(2.59)

A Figura 2.8 apresenta uma comparação das curvas teóricas da taxa de cruzamento de

nível, por comprimento de onda, para a distribuição de Rayleigh e Rice para diferentes

valores de K (2, 4, 6, 8 e 10). Pela figura, pode ser verificado que a máxima taxa de

cruzamento para uma distribuição Rayleigh ocorre ao nível de -3 dB. Desta forma, é possível

calcular a taxa de cruzamento máxima para uma unidade móvel se deslocando a uma

velocidade v, pois uma vez que se conheça o valor máximo para um dado nível, pode-se

multiplicar a velocidade pela equação do cálculo para uma dada distribuição, em escala linear,

dividido pelo comprimento de onda da frequência máxima do desvio, ou seja:



mmáx

fTCN

(expressão da TCN) (2.60)

lembrando que: f

=v/λ.

Também é possível obter-se o número médio de cruzamentos em um período T a uma

distância d como:

TCN

=TCN

máx

.T=f

.(expressão TCN).T (2.61)

TCN

=(expressão TCN).T. v/λ=(expressão TCN).d/λ (2.62)

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Fator K: 0 a 10

Rayleigh

Rice

Figura 2.8 – Taxa de cruzamento de nível Rayleigh e Rice

A Figura 2.9 apresenta uma comparação da duração média do desvanecimento para a

distribuição de Rayleigh e Rice para diferentes valores de K (2, 4, 6, 8 e 10).

-15 -10 -5 0 5

-1

Nível da envoltória normalizada do desvanecimento  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média dos desvanecimentos

Fator K: 0 a 10

Rayleigh

Rice

Figura 2.9 – Duração média do desvanecimento Rayleigh e Rice

2.4.6 Taxa de amostragem do sinal recebido

No estudo do canal rádio móvel, o receptor se move a uma velocidade a mais

constante possível e as amostras do sinal devem ser feitas a uma determinada taxa de modo

que seja possível a caracterização do desvanecimento profundo, caso exista. Suponha a

ocorrência de um desvanecimento rápido, decorrente de multipercurso de objetos próximos

conforme mostrado na Figura 2.10:

Figura 2.10 – Nível do sinal recebido decorrente de multipercurso

Dependendo dos objetos no ambiente, o movimento da unidade móvel, ou do receptor,

poderá causar uma variação no nível do sinal recebido em função da ocorrência de pontos

onde ocorrem soma de sinais em fase ou fora de fase. Quando estão em fase, o nível do sinal

irá aumentar e quando estão fora de fase, o nível do sinal irá diminuir. A amostragem,

portanto, deverá ocorrer a uma taxa que permita a obtenção desta variabilidade do sinal em

decorrência de sua mobilidade.

A passagem de um nível de sinal recebido para outro no receptor, decorrente dos

múltiplos percursos, depende da velocidade da unidade móvel e do comprimento de onda do

sinal transmitido. Inicialmente, suponha que por um sinal de comprimento λ passe outro sinal

de mesmo comprimento de onda. No receptor móvel irá ocorrer uma variação do nível do

sinal, resultando em uma frequência cujo comprimento de onda será λ

. Neste caso, pelo

teorema de Nyquist, as amostras devem obtidas pelo dobro da máxima frequência da variação

do nível da envoltória do sinal presente no receptor, o que, novamente, dependerá da

velocidade do receptor e dos elementos ao seu redor.

Nível do sinal na recepção

Sinais em fase

Sinais fora de fase

tempo

Nível do sinal na recepção

antena

Figura 2.11 – Variação do sinal recebido e taxa de amostragem

Pela Figura 2.11 observa-se que para cada Hertz de variação do nível do sinal deverão

existir, pelo menos, quatro amostras. Isto decorre do fato de que cada Hertz do sinal de

amostragem corresponde a duas amostras do sinal recebido. Assim, se tivermos uma

frequência da envoltória do sinal f

, resultante da movimentação do receptor, que ocupe uma

banda B, a taxa de amostragem do sinal amostrado será 2B, então, pelo teorema de Nyquist,

teremos a seguinte relação:

2

(2.63)

onde:

 B: é a banda da envoltória do sinal no receptor;

 f

: é a frequência de amostragem.

A Figura 2.12 ilustra a banda B, ocupada pela variação da frequência f

da envoltória

do sinal no receptor e a banda mínima da frequência de amostragem f

, considerando o

requisito da taxa de Nyquist em função da banda do sinal amostrado:

Variação do nível do sinal

(envoltória) na recepção

resultante da movimentação

Padrão de sinais no espaço

decorrente dos multipercursos

Envoltória do

sinal recebido

Sinal de

amostragem

Antena se

movendo



Figura 2.12 – Determinação da taxa de Nyquist

Considerando o movimento da unidade móvel, ocorrerá o efeito Doppler que irá

aumentar ou diminuir o comprimento de onda do sinal recebido, diminuindo quando o

receptor de aproxima do transmissor e aumentando quando se afasta. O aumento da

velocidade da unidade móvel em direção ao receptor irá fazer com que a frequência aumente

para, no máximo:





(2.64)

onde:

 λ: é o comprimento de onda do sinal transmitido;

 v é a velocidade do receptor ou unidade móvel.

Esta frequência máxima f

corresponde à banda superior de f

, dada por f

+B/2, logo:

mmrr

fBffBf  2/2/

(2.65)

fB 2

(2.66)

A taxa de amostragem ficará:

)2(22

fBf 

(2.67)

ff 4

(2.68)

2/Bf



 

2/Bff



 

2/Bff



2/Bf



Relacionando com a velocidade de unidade móvel, teremos:



4

(2.69)

Este valor corresponde à mínima taxa necessária para amostragem do sinal recebido,

considerando uma unidade móvel com velocidade e uma frequência de transmissão com

comprimento de onda .

Como o desvanecimento rápido pode ocorrer devido à reflexão de objetos muito

próximos, isto ocasiona a ocorrência de desvanecimentos profundos, cujo tempo de duração

poderá ser menor que o período entre amostras. Neste caso, a taxa de amostragem calculada

não será suficiente para capturar a ocorrência destes desvanecimentos.

Parsons em [14] apresenta a Tabela 2.10 onde estão relacionadas a profundidade do

desvanecimento, comprimento médio do desvanecimento e taxa média de cruzamento para

um valor mediano da envoltória do sinal, num ambiente Rayleigh. Indica a frequência que um

sinal desvanecido necessita ser amostrado, para que a duração média do desvanecimento

abaixo de qualquer nível especificado seja detectado.

Tabela 2.10 – Comprimento médio do desvanecimento e taxa de cruzamento para

medidas de desvanecimento Rayleigh em relação ao valor mediano

Profundidade do

desvanecimento (dB)

Comprimento médio do

desvanecimento

(comprimentos de onda)

Taxa média de

cruzamento

(1/comprimentos de onda)

0,479

1,043

-10

0,108

0,615

-20

0,033

0,207

-30

0,010

0,066

Fonte: [14]

Pela análise da tabela, e de modo a garantir a captura de 50% dos desvanecimentos

profundos, da ordem de -30 dB, com comprimento de 0,010λ, a envoltória do sinal deveria ser

amostrada a uma taxa de:







100

010,0

(2.70)

Logo, a taxa de amostragem a ser utilizada deve estar entre os seguintes limites:







100

(2.71)

Sendo que:





4

: satisfaz o teorema de Nyquist e o efeito Doppler;









100

: permite a captura do desvanecimento profundo.

2.4.7 Separação do desvanecimento lento e rápido

O sinal recebido, medido pelo receptor, pode ser descrito como: s(t)=m(t)r(t) em

escala linear e: S(t)=M(t)+R(t) quando expresso em decibéis [17]. M(t) representa o

desvanecimento lento enquanto que R(t) representa o desvanecimento rápido.

Para o devido tratamento, em termos de computação, o que se obtém e o que devemos

manipular, são amostras do sinal recebido. Yacoub [17] propõe que, como existe uma

diferença na frequência do desvanecimento lento para o rápido, o caminho natural seria a

separação através de um processo de filtragem digital. Este processo pode ser feito tomando-

se 2k+1 amostras do sinal (com k sendo um número inteiro), onde a média do setor ou área

pode ser considerada constante. Pode ser mostrado que a função de um filtro passa baixas

digital é dada por:









jil

(2.72)

onde:



: l-ésima estimativa média da área. l compreende o conjunto de amostras entre

k e -k;

 S

: i-ésima amostra do sinal recebido;

 k: número de amostras dentro da qual será calculada a média.

Pode ser observado que esta expressão equivale à equação (2.47) para um sinal

contínuo.

Calculada a estimativa da média do sinal recebido, é possível determinar o sinal do

desvanecimento rápido como:

lii

MSR

ˆˆ



(2.73)

onde:



: é a estimativa do i-ésimo desvanecimento rápido dentro do setor ou área de

média estimada

2.4.8 Comprimento da pequena área

Segundo Yacoub [17] o valor de k deve ser determinado para a correta filtragem e

separação do desvanecimento lento do desvanecimento rápido. Pode ser verificado que a

frequência de corte de um filtro digital é dada por:

12 



(2.74)

onde:



: frequência de amostragem do sinal;



: frequência de corte do filtro digital.

Como a frequência de amostragem deve ser igual ou maior que duas vezes a máxima

frequência do sinal e se considerarmos o máximo desvio Doppler como a máxima frequência

do sinal, então:

ff 



(2.75)

onde:



1



: representa um fator de multiplicação para indicar o aumento na frequência

de amostragem.

Ainda segundo Yacoub [17] o intervalo médio pode ser escolhido de modo que:

ff 



(2.76)

onde:

 α: é um fator de redução da frequência de corte do filtro devendo ser, no máximo,

um, quando a frequência de corte é igual à frequência máxima do desvio. Deve

estar entre: 0 ≤ α ≤ 1.

Da análise anterior obtemos:



/212 k

(2.77)

As 2k+1 amostras são obtidas em um intervalo de tempo igual a (2k+1)/f

amostras.

Se a unidade móvel ou o receptor se move a uma velocidade v então a uma distância L

percorrida (pequena área), pode-se considerar o sinal razoavelmente constante:

12 



(2.78)

Logo, obtemos:





L

(2.79)

Este método encontra como dificuldade a estimação dos parâmetros α e γ.

Outra metodologia para determinação do comprimento foi proposta, anteriormente,

por Lee [34]. Esta metodologia segue os seguintes passos:

 estabelecimento de critério para escolha do comprimento da pequena área 2L;

 estimativa da variância da média local

)(

;

 determinação da frequência de amostragem.

Neste caso, a estimativa da variância é calculada por:

 

dxxJ









)(































(2.80)

O gráfico da Figura 2.13 representa a equação anterior, calculada para

)(



, que pode

ser entendida como o erro na estimativa do sinal na pequena área, em função da quantidade de

comprimentos de onda amostrados ou presentes na pequena área:

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

0.05

0.1

0.15

0.2

0.25

0.3

0.35

0.4

0.45

0.5

2L - Comprimento da pequena área em 



estimado (m)



x comprimento da pequena área (2L)

Figura 2.13 – Variância em torno da média x número de comprimentos de onda da

pequena área

A variância obtida pode ser calculada para um determinado “espalhamento” em torno

da média, em decibéis, como [34]:

)(

log201

espalhado





















(2.81)

O gráfico da Figura 2.14 mostra o espalhamento de uma variância em torno da média,



espalhado, que pode ser interpretado como o erro tolerado em torno da média real do

sinal. Se for requerido um erro menor que 1,8 dB em torno da média, então a quantidade de

comprimentos de onda que deverão ser tomados deve ser maior que 15.

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

2L - Comprimento da pequena área em 

1 

estimado "espalhado" (dB)

1 

x comprimento da pequena área (2L)

Figura 2.14 – Variância em torno da média em dB x número de comprimentos de onda

da pequena área

2.4.8.1 Determinação do valor adequado do comprimento da pequena área 2L

Pode ser verificado pela análise do gráfico da Figura 2.14 que a partir de cerca de 40 λ

o valor de



espalhado começa a decrescer muito lentamente. Portanto, novamente

segundo Lee, um comprimento entre 20 λ e 40 λ seria o valor adequado para realização da

média do sinal amostrado.

Tendo sido determinado o comprimento adequado para a estimação do sinal médio na

pequena área, é necessária a determinação da quantidade de amostras a serem digitalizadas. A

próxima seção analisará esta questão.

2.4.9 Estimação do nível médio do sinal na pequena área e quantidade de amostras

Uma vez obtidos os relacionamentos entre a distância a ser percorrida, a velocidade da

unidade móvel, a frequência de amostragem e a quantidade de amostras obtidas, faz-se

necessário obter uma estimativa do nível médio do sinal amostrado, em função da quantidade

de amostras obtidas. Em outras palavras, dada uma quantidade de amostras representativas da

pequena área, deveremos calcular a média do sinal nesta pequena área e o grau de confiança

daquela média.

De modo geral, o sinal amostrado pode possuir uma distribuição qualquer e

desconhecida. No entanto, se são obtidas amostras independentes do sinal real e se este sinal

for considerado aleatório, tomando um número suficientemente grande de amostras é possível

supor que esta distribuição se aproxima de uma distribuição Gaussiana com média zero e

variância unitária, o que decorre da aplicação direta do Teorema do Limite Central [31]. Outra

observação importante é a necessidade do estabelecimento de um limite dentro do qual o nível

do sinal médio obtido é considerado aceitável e qual o grau de confiança deste valor, em

relação às mostras obtidas.

Considerando uma função distribuição de probabilidade Gaussiana, definida na

equação (2.82), é possível estimar o nível médio do sinal:

 

 

dzezFzZP























(2.82)

sendo:









(2.83)

onde:

 z: é uma variável de apoio;

 x: é o nível ou amplitude do sinal medido;

 μ: é a média do nível do sinal medido;

 σ: é o desvio padrão do nível sinal medido.

Da teoria estatística, se uma variável aleatória X (que representa o nível real do sinal),

com amostras aleatórias (X

,..., X

) do sinal, possui média E[X]=μ e variância V[X]=σ

, então

a média e a variância de uma amostra aleatória de tamanho N será dada por:

 





































EXE

1111

111

(2.84)

pois pode ser mostrado que:

     



NXEXEXE









(2.85)

onde:





: estimativa da média amostral;



: média amostral;



: i-ésima amostra aleatória independente da variável aleatória X.

Assim, a média das amostras é igual à média real do sinal.

Prosseguindo, supondo que as amostras são independentes, podemos calcular o desvio

padrão estimado das amostras:

 

 

 

 

 















































EXEXE

ˆˆ



 

111























(2.86)

Neste caso, a variância das amostras é igual à variância do sinal real dividido pela

quantidade de amostras consideradas.

Pode-se, então, considerar novamente a função distribuição de probabilidade

Gaussiana, agora com as estatísticas estimadas:

 

 

zdezFzZP























(2.87)

Para determinar a distribuição das amostras pode-se, simplesmente, substituir as

variáveis das amostras na função distribuição de probabilidade Gaussiana e calcular o

intervalo de confiança para os valores estimados. Assim, seja:

 

















(2.88)

onde:



: é uma variável de apoio das estatísticas estimadas;



: é o nível ou amplitude estimada do sinal;





: é a média estimada do nível do sinal;





: é o desvio padrão estimado do nível sinal.

O intervalo de confiança pode ser calculado como a probabilidade do valor estimado

estar entre os limites –a e a, assim:

 

       

 

 

121

 aFaFaFaFaFazaP

ZZZZZ

(2.89)

Uma vez que a pode ser qualquer número escolhido, este pode ser escolhido de modo

que a probabilidade de

esteja entre os limites: –a e a, e seja igual a 1- α, ficando esta

definida por:

 

 



 112

aFazaP

(2.90)

   

122



 aFaF

(2.91)

O valor 1-α passa a ser o coeficiente de confiança, podendo estar entre 0 e 1 ou

alternativamente (1 - α)100% estando entre 0% e 100% e α é o valor de entrada nas tabelas de

distribuição Normal, ou comandos de programação de computador, de modo a obter a. Ao

contrário também é possível, com a entrada do valor a e a obtenção de α.

Agora, pode-se substituir as estatísticas estimadas para a determinação da

probabilidade dos valores amostrados

, com média μ e desvio padrão σ, estarem entre

limites desejados (-a, a), considerando uma quantidade de amostras N:

 

 





















































PaN

aPazaP













(2.92)

A equação (2.92) pode ser interpretada como a probabilidade do nível médio do sinal

μ estar entre os intervalos aleatórios:









, considerando N amostras.

Assim, se se deseja que a amplitude estimada do sinal amostrado

esteja dentro da

faixa de, no máximo, ± 1 dB em relação a sua média verdadeira μ, então:

 xx



(2.93)

Logo:

1 e 1 



(2.94)

Deste modo:

1



(2.95)

O valor de a está relacionado ao intervalo de confiança desejado ou requerido de uma

distribuição normal com média μ, enquanto que o desvio padrão σ pode estar relacionado a

uma distribuição Rayleigh se considerarmos o desvanecimento rápido.

Lee [34] calcula este desvio como sendo 3,65 enquanto que Parsons [14] obteve 5,57.

A Tabela 2.11 faz um comparativo desses valores e o número de amostras necessárias. A

diferença na obtenção destes valores não será investigada, porém estes valores serão

utilizados para a determinação da quantidade de amostras. Assim, se for considerado um

intervalo de confiança de 95%, teremos:

 



aN 

(2.96)

 

96,1 :para 95,0  aaF

(2.97)

Tabela 2.11 – Comparativo da quantidade de amostras entre Lee e Parsons

Lee (σ=3,65)

Parsons (σ=5,57)

N ≥ 51,18

N ≥ 119,19

A Figura 2.15 mostra a estimativa do nível médio do sinal na pequena área, em função

da quantidade de amostras.

20 40 60 80 100 120 140 160 180 200

-2

-1.5

-1

-0.5

0.5

1.5

2.5

Número de amostras

Estimativa do nível médio do sinal na pequena área

Parsons

Lee

Intervalo de confiança: 95 %

Figura 2.15 – Estimativa do nível médio do sinal na pequena área em função da

quantidade de amostras

2.4.9.1 Descorrelação entre amostras

As amostras tomadas, dentro de um intervalo deveram estar descorrelacionadas. Para

que isto ocorra, estas amostras deveram ser tomadas a uma distância mínima d. Pode ser

mostrado conforme [14], [17] e [34], que a descorrelação ocorre quando:



















(2.98)

E que esta equação é verdadeira quando:

404,2







(2.99)

o que fornece:



38,0d

(2.100)

Esta distância mínima é utilizada por Parsons [14], aproximada para d=0,5λ por

Yacoub [17] e segundo Lee [34] deve ser d=0,5 λ (teoria) e d=0,8 λ, a partir de medidas.

A Tabela 2.12 resume os valores obtidos a partir das análises de Parsons [14], Yacoub

[17] e Lee [34] para diferentes parâmetros utilizados para o cálculo da quantidade de amostras

e frequência de amostragem:

Tabela 2.12 – Comparação entre parâmetros para definição de número de amostras e

frequência de amostragem

Parâmetro

Lee

Parsons

Yacoub

Frequência (MHz)

3515

Comprimento de onda (m)

0,0853

Velocidade média estimada (m/s)

5,00

Sigma

3,65

5,57

Intervalo de confiança

95%

a: (F(a)=95%)

1,96

Alfa

0,04

Gama

2,00

Número de amostras (



)

51,18

119,19

200,00

Freq. Amostragem (aps) - 20L

149,91

349,11

468,67

Freq. Amostragem (aps) - 40L

74,96

174,56

Distância ou comprimento de pequena área (m) - 20L

1,71

2,13

Distância ou comprimento de pequena área (m) - 40L

3,41

Número de comprimentos de onda (20L: Lee e Parsons)

20,00

25,00

Número de comprimentos de onda (40L: Lee e Parsons)

40,00

Seja qual for a metodologia de cálculo e abordagem, a taxa de amostragem deverá ser

capaz de permitir a captura do desvanecimento rápido profundo. A tabela a seguir apresenta a

taxa de amostragem requerida para uma velocidade média de 5 m/s, que foi a velocidade

inicial estimada da embarcação utilizada para realização dos testes.

Tabela 2.13 – Taxa de amostragem para obtenção do desvanecimento profundo

considerando v = 5 m/s

Comprimento médio do desvanecimento

em comprimentos de onda

Taxa de

amostragem

0,48

22,30

Critério de Nyquist

117,17

Critério de Nyquist e efeito Doppler

234,33

0,11

542,44

0,03

1.775,25

0,01

5.858,33

2.4.9.1.1 Definição dos parâmetros das medidas em campo

Para a realização das medições em campo, os parâmetros abaixo, conflituosos, deverão

ser equilibrados:

 Taxa de amostragem para obtenção do desvanecimento profundo;

 Quantidade mínima de amostras;

 Intervalo para a tomada das amostras para que estejam descorrelacionadas e

tenham validade estatística.

Se, por um lado, é necessária uma quantidade grande de amostras para determinação

de desvanecimento profundo, por outro, uma quantidade de amostras muito grande não

garante que amostras sucessivas estejam descorrelacionadas, o que é requerido para a validade

das estatísticas e consequentemente correta estimação dos parâmetros. A primeira e mais

óbvia resolução deste conflito seria a realização de diversas passagens no mesmo local

utilizando uma taxa de amostragem e velocidade, de modo que fossem obtidas amostras

descorrelacionadas, pois seria muito improvável que em duas ou mais passagens sucessivas

fossem obtidas amostras exatamente no mesmo local ou o ambiente ao redor se mantivesse o

mesmo. Outra alternativa, seria a realização de amostragem a uma taxa bastante elevada. Com

isto, poderia ser possível a obtenção do desvanecimento rápido profundo, caso existisse. O

descorrelacionamento entre amostras poderia ser obtido pela supressão de amostras sucessivas

até que a distância de descorrelacionamento fosse alcançada. As amostras suprimidas

poderiam, então, ser utilizadas em outra avaliação, repetindo o processo de supressão de

amostras. O processo poderia ser realizado de modo a suprimir amostras em sequência ou de

modo aleatório, respeitando a quantidade mínima de amostras e a distância mínima de

correlação. Em uma primeira abordagem, este processo simularia diversas passagens pelo

ambiente minimizando, assim, a necessidade de realização de novos testes no mesmo local,

principalmente quando se está estudando um ambiente cuja movimentação é muito difícil e

requer recursos dispendiosos, como é o caso da avaliação do canal marítimo desta

Dissertação.

O desenho abaixo ilustra o processo com o uso de uma taxa de amostragem elevada:

Figura 2.16 – Utilização de taxa elevada e obtenção de amostras descorrelacionadas

Cabe observar que a validade deste processo ainda deve ser investigada e comparada

através de uma passagem por um ambiente e, posteriormente, por diversas passagens pelo

mesmo ambiente, preferencialmente sem alterações significativas.

Valores com amostra original em uma taxa elevada

Valores com amostras suprimidas

Dist. ≥ 0,5 λ

Garante descorrelacionamento

Permite a avaliação do desvanecimento profundo

Simula diversas passagens

2.4.9.2 Considerações sobre a unidade de medição

As medições feitas pelo receptor podem ser feitas utilizando escala linear, em volts, ou

logarítmica, em decibéis. Quando feitas em decibéis, devemos fazer a conversão destes

valores para volts ou converter os cálculos para a utilização das escalas para decibéis. No

presente trabalho serão utilizadas estatísticas em unidades lineares e logarítmicas.

2.5 Simulação do canal rádio móvel

Uma vez realizadas as medições no ambiente, os dados obtidos poderão ser utilizados

em simulação, de modo a tornar mais rápida a avaliação dos modelos existentes e dos novos

modelos de propagação e caracterização do canal rádio móvel, bem como na utilização para

implantação em novos sítios e recomendações para o projeto de equipamentos e sistemas

móveis. A Figura 2.17 [35] mostra uma visão geral das técnicas de simulação do canal rádio.

Figura 2.17 – Exemplo de classificação dos métodos para simulação do canal Rádio

Móvel

Técnica - Ferramentas

Simulação do canal rádio

móvel

Modelo GWSS-US

Simulação da

resposta do canal

isolada

Simulação do

canal equivalente

limitado em faixa

Simulação de

modelo de

sistema de

transmissão em

tempo discreto

Desvanecimento

plano

Desvanecimento

seletivo em

frequência

Perfil contínuo

Perfil discreto

Modelos físicos

Geração

sucessiva de

respostas

instantâneas

Geração e

aparecimento

de raios ao

longo do

tempo

Recepção casada

com o sinal

transmitido

Recepção casada

com o sinal

recebido

Técnica de

decomposição

harmônica

Técnica de Monte

Carlo

3 Técnicas de sondagem do canal

Neste capítulo, serão apresentas algumas técnicas de medição em banda estreita e

banda larga, bem como observações de caráter prático, para se obter a configuração mais

adequada ao objetivo que se deseja alcançar.As configurações apresentadas são aquelas

estudadas a partir dos equipamentos do laboratório.

A escolha entre realização de medições em banda larga ou banda estreita depende de

diferentes fatores, entre eles a disponibilidade de equipamentos e a finalidade para o uso das

medições efetuadas. De modo geral, a realização de medições em banda estreita permite a

obtenção da modelagem de perda de percurso, utiliza equipamentos com configuração mais

simplificada e é empregada em uma aproximação inicial para avaliação do canal, enquanto

que medições em banda larga disponibilizam grande quantidade de dados, mas necessitam de

“sondas” mais complexas [20]. A Tabela 3.1, elaborada pelo autor com base em [20],

apresenta uma avaliação qualitativa dos parâmetros críticos para escolha da utilização da

banda estreita e banda larga para sondagem do canal.

Tabela 3.1 – Parâmetros críticos para escolha da utilização da banda estreita e banda

larga para a sondagem do canal

Tipo de sondagem

do canal

Parâmetro crítico

Banda estreita

Banda larga

Aplicação mais indicada

Sondagem inicial do canal

Sondagens mais complexas

para sistemas digitais

Velocidade de montagem da

configuração

Média

Média / baixa

Tipo da configuração dos

equipamentos

Mesma configuração pode

ser utilizada para ambientes

internos e externos

Em ambientes externos

pode requerer mais

equipamentos

Processamento dos dados

Complexidade média

Complexidade média / alta

Dados obtidos

Caracterização do canal em

banda estreita

Caracterização do canal em

banda estreita e larga

Ambiente de aplicação

Interno e externo

Pode-se entender como sendo de banda estreita o canal onde a largura de banda é

muito maior que a banda do sinal a ser transmitido. Na sondagem em banda estreita, uma

portadora, sem modulação, é enviada pelo transmissor e o nível do sinal é medido no

ambiente. Em banda larga, o sinal a ser transmitido ocupa toda a banda disponível no canal.

Para esta sondagem, podem ser utilizadas diferentes técnicas. Além da banda estreita e banda

larga, existe a técnica de banda ultralarga (UWB), que ocorre quando o sinal a ser transmitido

apresenta uma banda muito maior que a banda do canal.

A Tabela 3.2 apresenta as técnicas de medição, tipos de sondagem do canal e os dados

que podem ser obtidos com cada uma delas.

Tabela 3.2 – Técnicas de medição e dados obtidos em função do tipo de sondagem do

canal

Técnica de medição

Transmissão

e recepção de

uma

portadora

sem

modulação

Transmissão

e recepção

simultânea de

duas

portadoras

Transmissão e

recepção

multiportadoras

Transmissão

de um pulso

Transmissão

de uma

sequência PN

Transmissão

“Chirp”

Tipo de

Sondagem

Dados obtidos

Banda

estreita

Banda

estreita

Banda larga

Nível de potência do

sinal, dependência

com a distância ou

cobertura

Desvanecimento em

larga escala

Desvanecimento em

pequena escala

Taxa de cruzamento

de nível e duração

média do

desvanecimento

Desvio Doppler

Largura de banda de

coerência do canal

Espalhamento

Doppler e tempo de

coerência (duais)

Parâmetros de

dispersão temporal:

perfil de retardo de

potência (excesso de

retardo e

espalhamento de

retardo RMS)

Uma vez obtidos os dados das medições em campo, é possível calcular os parâmetros

adequados e, consequentemente, avaliar os parâmetros do sistema que serão influenciados, e

realizar simulações das configurações do sistema a ser implantado.

A Tabela 3.3 apresenta os dados mensurados e alguns dos parâmetros do sistema que

são influenciados ou que podem ser obtidos.

Tabela 3.3 – Parâmetro mensurado e influência no sistema

Dado mensurado ou calculado

Parâmetro do sistema influenciado

Nível de potência do sinal, dependência

com a distância ou cobertura

Cobertura, alcance, tamanho da célula

Desvanecimento em larga escala

(desvanecimento lento)

Verificação de áreas de sombra e obstrução,

relação sinal-ruído

Desvanecimento em pequena escala

(desvanecimento rápido)

Controle automático de ganho, taxa de erro

de bit

Taxa de cruzamento de nível e duração

média do desvanecimento

Controle automático de ganho, taxa de

transmissão, comprimento das palavras e

esquemas de codificação

Largura de banda de coerência do canal

Interferência intersimbólica, taxa de

transmissão

Espalhamento Doppler

Relação sinal-ruído, taxa de símbolo

Perfil de retardo de potência (excesso de

retardo e Espalhamento de retardo RMS)

Relação sinal-ruído, taxa de símbolo

3.1 Sondagem do canal em banda estreita

Nesta seção, são apresentadas as técnicas de medição para sondagem do canal em banda

estreita, a forma como podem ser utilizadas, os dados que podem ser medidos e os cuidados

que tem que ser tomados. Estas técnicas foram obtidas, inicialmente, das referências citadas e,

posteriormente, montadas e testadas em laboratório com os equipamentos disponíveis.

3.1.1 Transmissão e recepção de uma portadora em trechos curtos

Esta configuração está baseada na utilização de um gerador de sinais, que gera uma

portadora sem modulação (CW), e um analisador de espectro. Permite a obtenção da

variabilidade em pequenos trechos, utilizando a quantidade de pontos presentes na tela do

analisador de espectro, em função da velocidade de varredura utilizada e da distância a ser

percorrida. Por exemplo, se a velocidade da unidade móvel é igual a 10 m/s, a frequência de

transmissão é 3,5 GHz, a quantidade de pontos da tela do analisador é 550 e um setor de 20 λ

será analisado, então a velocidade de varredura a ser ajustada deverá ser igual a 170 ms. Neste

caso, a quantidade de amostras na pequena área será igual a 550 e deverá ser confrontada com

a quantidade mínima necessária para a obtenção de desvanecimento profundo. O ajuste do

tempo de varredura e da velocidade da unidade móvel permite determinar a quantidade de

amostras. Esta configuração permite obter a medida da variabilidade do sinal em um ou mais

trechos curtos, mas tem como desvantagem a perda da medição em alguns trechos durante o

armazenamento na memória, no caso de se desejar analisar mais de um trecho. É entretanto

bastante simples de ser implementada e pode ser utilizada para realizar medições e obter os

seguintes dados do comportamento do canal rádio móvel:

 desvanecimento rápido;

 desvanecimento lento;

 dependência com a distância e fator de atenuação;

 taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento;

 desvio Doppler;

 ângulo de chegada dos múltiplos percursos com a utilização da antena de recepção

direcional.

A configuração básica consiste de gerador de sinais, amplificador de potência e antena

de transmissão. Na recepção, tem-se a antena receptora, um LNA (low noise amplifier), que

não é obrigatório, mas melhora a sensibilidade das medidas, e do analisador de espectro como

receptor, conforme ilustra a Figura 3.1.

Figura 3.1 – Configuração para sondagem do canal em banda estreita (transmissão e

recepção de uma portadora em trechos curtos)

Esta técnica pode ser utilizada em ambientes internos, tais como: salas, salões e

corredores; e externos urbanos, mas a velocidade de deslocamento deve ser cuidadosamente

calculada.

Deve ser tomado cuidado especial no cálculo do desvanecimento rápido em relação à

frequência de varredura e o analisador deve ser colocado em span zero ou time domain.

Os dados podem ser armazenados diretamente no analisador de espectro ou enviados

para um microcomputador, que envia um comando ao analisador requisitando o envio da

amostra do sinal.

3.1.2 Transmissão e recepção de duas portadoras em trechos curtos

Caso dois equipamentos idênticos estejam disponíveis, é possível a realização de

medida da banda de coerência do canal. A diferença é a necessidade de se controlar ou

sincronizar o disparo da varredura dos dois analisadores de espectro, simultaneamente. Isto é

conseguido através do envio de um mesmo comando através de um computador ligado,

simultaneamente, aos dois equipamentos.

Esta técnica permite obter os seguintes dados:

Receptor

Transmissor

Analisador de

espectro

LNA

Amplificador

de potência

Gerador de

Antena de Tx

Antena de Rx

 desvanecimento rápido;

 desvanecimento lento;

 dependência com a distância;

 taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento;

 desvio Doppler;

 ângulo de chegada dos múltiplos percursos com a utilização de antenas

direcionais;

 banda de coerência.

A obtenção de dados para a análise da banda de coerência do canal deve ser feita

através de várias medições, no mesmo ambiente, com uma das frequências sendo mantida fixa

e a outra frequência, ligeiramente diferente da anterior, para se obter dados para análise da

banda de coerência [36].

Figura 3.2 – Configuração para sondagem do canal em banda estreita (transmissão e

recepção de duas portadora em trechos curtos)

Gerador de

Analisador

de espectro

Receptor

Transmissor

Analisador

de espectro

Computador

LNA

Amplificador

de potência

Combinador

Divisor

Antenas de Tx e Rx

3.1.3 Transmissão e recepção de uma portadora não modulada em trechos longos

Consiste na utilização de um gerador de sinais, sintonizado na frequência que se deseja

transmitir, um amplificador de potência e uma antena na faixa adequada. As antenas utilizadas

podem ser diretivas ou onidirecionais, dependendo da medida a ser efetuada.

Na recepção, tem-se uma antena, um LNA e um analisador de espectro, que funciona

como receptor. A medida do nível do sinal pode ser feita de duas formas: colocando-se o

analisador de espectro em span zero ou time domain e medindo-se o nível de tensão na saída

de vídeo Y, ou então enviando um comando de um programa de computador para o analisador

de espectro e fazendo a leitura do valor enviado pelo instrumento.

Esta configuração pode ser utilizada para medir ou se obter:

 desvanecimento rápido;

 desvanecimento lento;

 dependência com a distância;

 taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento;

 desvio Doppler;

 ângulo de chegada dos múltiplos percursos, com a utilização de antenas

direcionais.

Para a medida do desvanecimento rápido, deve ser observada a taxa de amostragem

mínima requerida para esta caracterização. Em alguns casos pode ser necessária a utilização

de um módulo ou equipamento conversor analógico para digital. Neste caso, deve ser dada

atenção especial para a conversão dos valores medidos pela placa em volts para aqueles

correspondentes em decibéis medidos pelo analisador de espectro.

Para a medida do desvanecimento lento, da dependência com a distância e do

ângulo de chegada, uma taxa de amostragem mais lenta pode ser utilizada, inclusive através

do envio de um comando do computador para o analisador de espectro.

Para fins de medições realizadas em ambientes externos, como neste trabalho, é

necessária a marcação de alguma referência de distância para posterior identificação dos

trechos percorridos. A marcação pode ser feita através de um sistema de medição de distância

acoplado ao veículo ou utilizando um equipamento de posicionamento por satélite, como um

GPS.

A Figura 3.3 mostra a configuração básica para a montagem desta técnica de medição.

Nota-se que a ligação do analisador de espectro com o microcomputador pode ser feita

diretamente, ou através do conversor analógico-digital.

Figura 3.3 – Configuração para sondagem do canal em banda estreita (transmissão e

recepção de duas portadora em trechos longos)

Sis. med. dist.

GPS

Analisador de

espectro

Receptor

Conversor

A/D

Microcomputa

dor

Amplificador

de potência

LNA

Gerador de

Antenas de Tx e Rx

100

3.2 Sondagem do canal em banda larga

Nesta seção, serão apresentadas as principais técnicas de medição, no domínio da

frequência, em banda larga, e a forma como podem ser realizadas, considerando os testes

realizados com os equipamentos do laboratório.

3.2.1 Transmissão de um pulso de curta duração

Nesta técnica, um pulso de curta duração e elevada intensidade é transmitido,

conforme mostra a Figura 3.4. Através da medição de sinais diretos e refletidos no ambiente é

possível realizar a caracterização do canal.

Fonte: Valenzuela [40]

Figura 3.4 – Sondagem do canal em banda larga: transmissão de um pulso de curta

duração

A principal desvantagem na utilização desta técnica é a necessidade de elevada

potência em curto período. Para a caracterização de ambientes internos, por exemplo, é

necessária a geração de pulsos de largura de nano segundos e potência de dezenas de watts.

Gerador de pulso

Varredura

Transmissor

Osciloscópio

Receptor

Múltiplos percursos

Detector

LNA

Amplificador

de potência

Modulador

Antenas de Tx

Antenas de Rx

101

3.2.2 Transmissão e recepção de portadoras sincronizadas

Esta técnica é obtida com o uso de um analisador vetorial de rede com oscilador de

frequência de varredura, conforme ilustra a Figura 3.5.

Fonte: Rappaport [16]

Figura 3.5 – Sondagem do canal em banda larga: transmissão e recepção de portadoras

sincronizadas

Esta técnica permite a obtenção da resposta em magnitude e fase do canal. A

desvantagem é a necessidade de uma ligação física, por cabo, entre o equipamento (analisador

vetorial de rede) e as antenas, o que limita a distância de sondagem. Nesta técnica, deve ser

dada atenção especial na calibração inicial e na marcação das posições no ambiente.

3.2.3 Transmissão de diversas portadoras simultaneamente

Esta configuração permite a verificação do comportamento de diversas portadoras

simultaneamente. As portadoras ou subportadoras são criadas por um gerador de sinal

arbitrário ou vetorial que as envia para um modulador IQ na frequência de transmissão e, em

seguida, para um amplificador de potência e daí para a antena, conforme ilustra a Figura 3.6.

A recepção pode ser feita por um conjunto formado por antena de recepção, LNA e analisador

de espectro que funciona como receptor. Caso o analisador de espectro possua uma saída de

FI, esta poderá ser ligada à entrada de um osciloscópio e o sinal recebido, ser armazenado e

enviado para a memória do próprio osciloscópio ou para um computador conectado ao

mesmo.

Antena de Rx

Analisador

vetorial de rede

Transmissor

X(ω)

Receptor

Y(ω)

Porta 1

Porta 2

Antena de Tx

Amplificador

de potência

LNA

102

Figura 3.6 – Configuração para medição de várias portadoras (OFDM)

Outra possibilidade é a colocação do analisador de espectro em span zero ou time

domain com uma largura de banda do filtro de resolução de vídeo na ordem de grandeza da

faixa do sinal gerado. No analisador de espectro, então, aparecerá o sinal no domínio do

tempo que poderá, então, ser armazenado para posterior processamento.

Um cuidado especial deve ser tomado para a taxa de amostragem do sinal, que deverá

ser suficiente para a caracterização do desvanecimento rápido em conjunto com a velocidade

da unidade móvel.

Antenas de Tx e Rx

Transmissor

Receptor

Gerador de

sinal

arbitrário

Modulador

Osciloscópio

Analisador de

espectro

Computador

LNA

Amplificador de

potência

103

4 Sistema de medições

Neste capítulo será apresentada a configuração do sistema montado para a realização

das medições em campo, assim como os equipamentos que compõem este sistema e as

características e parâmetros relevantes para a realização dos testes.

4.1 Condiguração dos sistemas

A Figura 4.1 mostra a configuração do sistema montado para a realização das

medições.

Na transmissão da portadora foi utilizado um VNA como gerador de sinais, que

enviava o sinal gerado para um amplificador de potência e então para antena de transmissão

onidirecional, com polarização vertical.

Na recepção, o sinal foi captado por uma antena também onidirecional com

polarização vertical, e enviado para um amplificador de baixo ruído (LNA). Em seguida o

sinal foi direcionado para um analisador de espectro responsável pela sintonia da portadora.

Este analisador foi configurado em span zero e o sinal retirado na saída vídeo Y. Este sinal foi

então amostrado por um módulo conversor analógico-digital que enviava o nível de tensão

das amostras do sinal para um programa de controle escrito em MatLab no microcomputador

portátil (laptop) através de uma conexão USB.

O sinal recebido também foi lido pelo analisador de espectro através de um comando

enviado por outro programa de controle que retornava o valor instantâneo da medida efetuada

diretamente em dBm. O laptop também fazia a leitura dos dados de posicionamento enviados

pelo GPS para outro programa de controle.

Desta forma, foram gerados três tipos de arquivos de dados:

 um com as amostras da saída de vídeo Y do analisador de espectros e amostrado

pelo módulo conversor analógico-digital (em volts);

 um com as medidas realizadas pelo analisador de espectro através de comando

enviado pelo microcomputador portátil (em dBm);

 e um terceiro com as mensagens de posicionamento enviadas pelo GPS.

104

Todos os arquivos possuíam uma marcação de tempo de modo que fosse possível, no

processamento posterior, correlacionar e unir os arquivos do nível de sinal medido como os de

posicionamento, sincronizado-os no tempo e no espaço.

O GPS também foi configurado para armazenar a rota seguida de modo que estes

dados também pudessem ser utilizados posteriormente bem como servir de arquivo de reserva

com os dados do posicionamento.

A Figura 4.1 apresenta a configuração dos sistemas de transmissão e recepção acima

descritos.

Figura 4.1 – Configuração dos sistemas de transmissão e recepção

Cabo de RF

pequeno

Sistema de transmissão

Gerador de

RF (VNA)

Amplificador de

potência (7W)

Transf. AC

110/220

Antena

monopolo

11 dBi

Cabo de

RF grande

No-Break

Ponto de

energia AC

Para gerador

de sinais

Para

amplificador

de potência

Cabo de RF

médio e

cabo da

antena

Sistema de recepção

Analisador

de espectro

Laptop

GPS

Cabo serial

Saída VÍDEO Y

do AE – cabo

coaxial

Cabo

serial

Antena

monopolo

5 dBi

Antena

externa GPS

Cabo de

sinal da

antena

do GPS

No-Break

Ponto de

energia AC

Conversor

A/D

Cabo

USB

LNA

Cabo de RF

pequeno

105

A Tabela 4.1 mostra a relação dos equipamentos utilizados nas medições, indicando a

quantidade utilizada, marca e modelo.

Tabela 4.1 – Equipamentos utilizados nas medições

Equipamento

Quantidade

Marca

Modelo

Analisador de espectro

Anritsu

MS2665c

VNA

Anritsu

MS2034a

Amplificador de potência

Milmega

AS0204-7B

GPS e antena externa

Garmin

GPS 12 GX

Microcomputador portátil

(laptop)

Dell

Inspiron 1525

Módulo conversor

analógico para digital

National

Instruments

NI USB 6210

Antena de transmissão

Hiperlink

HG3511U-PRO

Antena de recepção

Hiperlink

HG3505RD-RSP

No-Break

SMS /NET Station

uST600BiFX RMS

No-Break

Ragtech / Micron II

MR2 700

NETU/BSTF

Suporte de antena

Mastro metálico

Régua de tomadas

Extensão de tomada

elétrica

Cabos de RF grande

15 m

RGC 213

Cabos de RF médio

5 m

RGC 213

Cabos de RF pequeno

50 cm

RG 213

Cabos de dados RS 232

HL 340

Transformador de tensão

110/220/110

A Figura 4.2 mostra alguns dos equipamentos utilizados nas medições. Nela podem

ser visualizados o analisador de espectro (A), antena receptora (B), receptor de GPS com

antena externa (C), laptop (D), suporte da antena (E), parte de conexão da antena transmissora

(F) e gerador de sinais (VNA) (G).

106

Figura 4.2 – Equipamentos utilizados nas medições

Em laboratório, foram realizadas medições das antenas e cabos. As medições

realizadas na antena transmissora determinaram a frequência de transmissão dentro da faixa

planejada para os testes, tendo em vista apresentar menor VSWR na faixa de interesse.

Posteriormente, em campo, foi realizada uma varredura na faixa de interesse de modo a

verificar possíveis transmissões que pudessem afetar as medições.

A Figura 4.4 apresenta os resultados das medidas da taxa de onda estacionária

(VSWR) da antena transmissora.

107

Figura 4.3 – VSWR da antena transmissora

A Figura 4.4 apresenta os diagramas de irradiação vertical e horizontal da antena

transmissora, fornecidos pelo fabricante.

Figura 4.4 – Diagramas de irradiação da antena transmissora

108

A Figura 4.5 apresenta a medida da taxa de onda estacionária da antena de recepção.

Esta medida inclui o cabo de interligação acoplado na base magnética de suporte da antena.

Figura 4.5 – VSWR da antena receptora

A Figura 4.6 apresenta os diagramas de irradiação vertical e horizontal da antena

receptora, fornecidos pelo fabricante.

Figura 4.6 – Diagrama de irradiação da antena receptora

109

O módulo conversor analógico-digital está mostrado na Figura 4.7. Este módulo foi

conectado ao computador portátil através de um cabo USB para transferência dos dados lidos.

A alimentação do módulo é feita pela própria conexão USB. Um cabo de conexão foi

montado para permitir a interligação dos pinos do módulo com a saída de vídeo Y do

analisador de espectro.

Figura 4.7 – Módulo conversor A/D, designação da pinagem e cabo de interligação

Um amplificador de baixo ruído foi montado com dois módulos de amplificação da

Minicircuits, um para a faixa de 3,5 GHz (ZX60-362GLN+) e outro para a faixa de 2,4 GHz

(ZX60-272LN). Para faixa de 3,5 GHz, foi adicionado filtro passa baixa (VBFZ-3590+). O

módulo foi montado com interligação externa para conectores tipo N, para a faixa de 3,5 GHz

e na faixa de 2,4 GHz, foi utilizado conector tipo N para saída e BNC para entrada. O

amplificador de baixo ruído foi alimentado por uma fonte de 5 Vcc, sendo incluída chave

liga-desliga e LED indicador de operação. O ganho medido na faixa de 3,5 GHz foi de 15 dB.

O amplificador de baixo ruído está mostrado na Figura 4.8, junto com a fonte de alimentação

e os módulos internos.

110

Figura 4.8 – Módulo amplificador de baixo ruído com fonte de alimentação

A Figura 4.9 mostra o receptor GPS utilizado para a marcação do posicionamento.

Nelas pode ser visto o receptor, a antena externa e os acessórios, além do cabo serial para

transferência das mensagens de posicionamento. Cabe observar que foi utilizado um cabo

com interface serial para USB de modo que fosse possível a interligação com o

microcomputador portátil.

Figura 4.9 – GPS com cabo de dados, de alimentação e antena externa

111

4.2 Ajustes e configuração dos equipamentos

4.2.1 Curva de ajuste do analisador de espectro

A saída de vídeo Y do analisador de espectro apresenta uma tensão em volts, que

corresponde à envoltória do nível de sinal recebido, medido em dBm. Em testes de

laboratório, foi verificado que a relação entre a tensão em volts e o nível real do sinal, em

dBm, não é linear embora esta relação seja sugerida no manual do equipamento. Também foi

verificado que esta relação possui ligeira variação com a frequência medida e que os limites

de tensão fornecida não correspondem aos especificados no manual.

A Figura 4.10 apresenta o painel traseiro do equipamento utilizado. Nele, podem ser

identificados: a saída de vídeo Y, que apresenta um valor de tensão proporcional ao nível do

sinal medido, e na qual foi interligado o módulo conversor analógico para digital; e a saída da

interface serial RS-232c, utilizada para comunicação com o microcomputador portátil. Estas

duas interfaces estão mostradas ampliadas na Figura 4.11.

Figura 4.10 – Painel traseiro do analisador de espectro

Figura 4.11 – Detalhe das saídas de vídeo Y e interface RS-232c

Conector BNC

Conector DB-9

0 – 500 mV

112

Para encontrar os valores corretos e realizar o melhor ajuste entre os valores medidos à

saída de vídeo Y, com os valores correspondentes em dBm, foram feitas medições do nível do

sinal, utilizando um voltímetro digital e o módulo conversor A/D. A tabela 4.2 apresenta os

valores medidos:

Tabela 4.2 – Nível do sinal na saída de vídeo Y

Freq.:

Nível do sinal na saída de vídeo Y (mV)

3000 MHz

Nível do sinal

de teste (dBm)

Voltímetro

Placa AD

Sem carga

(Vcc)

Conectada

Diferença em

relação à medida

sem carga

Curva de ajuste

0,00

952,00

951,00

-1,00

-1,20

-5,00

911,00

910,00

-1,00

-4,65

-10,00

861,00

859,00

-2,00

-9,09

-15,00

801,00

800,00

-1,00

-14,46

-20,00

743,00

742,00

-1,00

-20,00

-25,00

690,00

689,00

-1,00

-25,32

-30,00

642,00

640,00

-2,00

-30,49

-35,00

594,00

593,00

-1,00

-35,70

-40,00

555,00

554,00

-1,00

-40,23

-45,00

518,00

0,00

-44,62

-50,00

476,00

480,00

4,00

-49,47

-55,00

439,00

444,00

5,00

-54,31

-60,00

399,00

408,00

9,00

-59,42

-65,00

361,00

370,00

9,00

-65,15

-70,00

324,00

333,00

9,00

-71,12

-75,00

292,00

299,00

7,00

-77,02

-80,00

275,00

279,00

4,00

-80,70

-85,00

267,00

270,00

3,00

-82,41

A partir dos dados medidos, foi calculada uma curva de melhor ajuste e desenhado um

gráfico, com os respectivos intervalos de confiança. Com a equação da curva calculada, os

níveis de tensão das amostras obtidas foram convertidos para dBm, conforme mostra a Figura

4.12.

113

0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

-20

-10

Ajuste com 99% de confiança entre limites (em dBm)

Valores da saída de vídeo Y (mV)

Análise do melhor ajuste da curva da saída de Vídeo Y

Ajuste

99% Limite de confiança

Valor dB x Video Y (Vdc)

Figura 4.12 – Curva de melhor ajuste do nível do sinal na saída de vídeo Y (mV)

A curva de ajuste foi obtida através de ajuste por uma curva quadrática do tipo:

 

caxxf



(4.1)

A partir dos dados da tabela anterior, foram calculados os coeficientes com os

respectivos intervalos com 99% de confiança, obtendo-se os seguintes limites:

 a = 241,7 (173,1;310,4);

 b = 0,332 (0,2126;0,4513);

 c = -238,9 (-308,7;-169,1).

A equação final de conversão ficou:

9,238)(7,241

332,0

 voltsndBm

(4.2)

onde:

 ndBm: é o nível do sinal convertido em dBm;

 volts: é o valor da tensão lida pelo módulo A/D, na saída de vídeo Y, e transferida

para o programa.

114

4.2.2 Características do equipamento de posicionamento global

O equipamento de leitura de sinais do sistema de posicionamento global (Global

positioning system – GPS) foi utilizado de modo a permitir a obtenção da posição e marcação

da hora. O equipamento utilizado permite ser configurado para envio de mensagem NMEA

(National Marine Electronics Association), com dados de posicionamento. Cada mensagem

NMAE, composta de caracteres (strings), é especificada por este protocolo, conforme está

mostrado na Tabela 4.3, para a utilização em receptores GPS.

Tabela 4.3 – Sentenças do protocolo NMEA

Sentença NMEA

Descrição

AAM

Waypoint Arrival Alarm

ALM

Almanac data

APA

Auto Pilot A sentence

APB

Auto Pilot B sentence

BOD

Bearing Origin to Destination

BWC

Bearing using Great Circle route

DTM

Datum being used

GGA

Fix information

GLL

Lat/Lon data

GRS

GPS Range Residuals

GSA

Overall Satellite data

GST

GPS Pseudo range Noise Statistics

GSV

Detailed Satellite data

MSK

Send control for a beacon receiver

MSS

Beacon receiver status information

RMA

Recommended Loran data

RMB

Recommended navigation data for GPS

RMC

Recommended minimum data for GPS

RTE

Route message

TRF

Transit Fix Data

STN

Multiple Data ID

VBW

Dual Ground / Water Sped

VTG

Vector track an Speed over the Ground

WCV

Waypoint closure velocity (Velocity Made Good)

WPL

Waypoint Location information

XTC

Cross track error

XTE

Measured cross track error

ZTG

Zulu (UTC) time and time to go (to destination)

ZDA

Date and Time

HCHDG

Compass output

PSLIB

Remote Control for a DGPS receiver

115

Nos equipamentos receptores, as mensagens são precedidas por: $GP, seguida da

sentença NMEA.

A seguir, é mostrado um exemplo de mensagem obtida na saída do equipamento GPS

utilizado:

$GPGGA,111457,2223.100,S,04146.142,W,1,06,2.4,12.5,M,-5.8,M,,*6C

A Tabela 4.4 apresenta o significado de cada parâmetro da mensagem do exemplo.

Tabela 4.4 – Parâmetros do protocolo NMEA utilizados

Parâmetro

Significado

GGA

Dados do sistema de posicionamento Global – fixo

111457

Hora UTC tomada às 11h14min57s

2223.100,S

Latitude: 22 graus 23,100; hemisfério sul

04146.142,W

Longitude: 041 graus 46,142; hemisfério Oeste (west)

1 fixo qualidade:

0 = inválido

1 = GPS fixo (SPS)

2 = DGPS fixo

3 = PPS fixo

4 = Tempo real cinemático

5 = RTK flutuante

6 = Estimado (dead reckoning) (2.3 feature)

7 = Modo de entrada manual

8 = Modo de simulação

Número de satélites em acompanhamento

2.4

Diluição horizontal da posição

12.5,M

Altitude, Metros, Acima do nível do mar

-5.8,M

Altura do eoide (em relação ao nível médio do mar) acima do elipsoide

WGS84

(empty field)

tempo em segundos desde a última atualização DGPS

(empty field)

Número de identificação da estação DGPS

*6C

Soma de verificação dos dados, sempre começa com *

4.3 Determinação da frequência de amostragem, janela de filtragem e

intervalo de confiança

Para a determinação da frequência de amostragem, foram realizadas análises com

valores de comprimento da pequena área variando entre 20 λ e 40 λ. Com 40 λ não houve

uma boa separação do desvanecimento rápido. A separação mais adequada ocorreu em torno

de 20 λ. Também foi levada em consideração a velocidade da embarcação que, embora

aproximadamente constante dentro da pequena área, apresentou variações no trecho

116

analisado, mas não ultrapassando 20 km/h (5,56 m/s). Esta velocidade máxima foi, então,

utilizada como critério para obtenção da menor quantidade de amostras requeridas e da janela

ou comprimento de pequena área. Assim, para um comprimento de 20 λ, temos:

mL 70697,120 



O que corresponde a:

61,24556,5/70697,1800/.12  vLfk

amostras

como:

m08535,0



então, para a quantidade de amostras calculada, tem-se:



96,2008535,061,245 

E o comprimento da pequena área, para a velocidade máxima, será igual a:

mL 7891,1

A Tabela 4.5 resume os valores utilizados para a frequência de amostragem e a janela

para filtragem de separação entre o desvanecimento lento e rápido.

Tabela 4.5 – Parâmetros para a amostragem calculados

Parâmetro

Valor

Frequência do sinal (MHz)

3.515

Comprimento de onda (m)

0,08535

Frequência de amostragem (Hz)

800

Comprimento da pequena área (m)

1,7891

Número de amostras (mínimo)

245

Velocidade média (m/s) – (km/h)

5,0 – 18

A amostragem foi feita a uma taxa de 4.000 amostras por segundo ajustada, através de

comando enviado do programa de controle para o módulo conversor A/D. Este valor elevado

117

permite ajuste para a frequência de amostragem, calculada por meio da eliminação de

amostras, de modo a termos amostras representativas do sinal e, ao mesmo tempo,

possibilitando avaliar o descorrelacionamento. A eliminação de amostras pode ser feita

suprimindo uma amostra a cada duas, o que diminui a frequência de amostragem em duas

vezes; duas a cada três, o que diminui a taxa em três vezes, e assim por diante. No presente

trabalho, foi adotada a eliminação de quatro amostras a cada cinco, o que torna a frequência

de amostragem igual a 800 amostras por segundo, após comparação dos dados originais

medidos, e convertidos para dBm, amostrados a uma taxa de 4.000 amostras por segundo. Os

gráficos das Figura 4.13 e Figura 4.14 mostram que não há perda significativa em termos de

desvanecimento profundo:

112 112.5 113 113.5 114 114.5 115 115.5 116

-66

-64

-62

-60

-58

-56

-54

-52

Tempo relativo (s)

Nível do sinal (dBm)

Taxa de 4000 aps

Taxa de 800 aps

Figura 4.13 – Comparação entre taxas de amostragem para desvanecimento profundo

114.12 114.14 114.16 114.18 114.2 114.22 114.24 114.26 114.28 114.3 114.32

-67

-66.5

-66

-65.5

-65

-64.5

-64

-63.5

-63

-62.5

Tempo relativo (s)

Nível do sinal (dBm)

Taxa de 4000 aps

Taxa de 800 aps

Figura 4.14 – Comparação entre taxas de amostragem para desvanecimento profundo

(detalhe do sinal)

118

A estimativa da média do sinal na pequena área foi calculada utilizando os seguintes

parâmetros:

 Número de amostras: 245;

 intervalo de confiança ou precisão: menor que



0,7 dB;

 confiabilidade: 95%;

 desvio padrão: 5,57 dB (considerando uma envoltória com distribuição Rayleigh).

O gráfico da Figura 4.15 mostra a posição do número de amostras em função do

intervalo de confiança.

0 50 100 150 200 250 300

-15

-10

-5

X: 245

Y: 0.6975

Número de amostras

Estimativa do nível médio na pequena área

(dB)

Intervalo de

confiança de

95%

Figura 4.15 – Estimativa do nível do sinal pelo número de amostras

119

5 Realização das medidas no canal marítimo

5.1 Características do ambiente e relação com a propagação

O ambiente marítimo estudado situa-se próximo ao litoral norte do estado do Rio de

Janeiro, no município de Macaé. Esta região marítima destaca-se por ser uma importante base

de operações para embarcações que operam na área petrolífera da Bacia de Campos.

Diferentemente do que acontece em terra firme, a superfície do mar pode se alterar

frequentemente, apresentando ondulações que são de grande interesse para a avaliação das

condições de propagação, uma vez que pode alterar a rugosidade da superfície refletora para

onda eletromagnética e, consequentemente, o nível do sinal recebido.

Outro aspecto importante, na propagação sobre o mar, é a variação na refratividade da

atmosfera acima da superfície, devido à variação da temperatura, pressão atmosférica e

pressão do vapor de água, podendo causar dutos que aprisionam o sinal [37].

Uma vez que medidas do nível do sinal sejam feitas, é possível compará-las com

modelos de predição de propagação existentes, de modo a verificar sua validade e melhor

adequá-los ao ambiente estudado. Esta estimativa do nível do sinal recebido pode ser

relacionada com as condições do mar e, assim, se estabelecer um parâmetro de correção e

predição em função das mesmas.

5.1.1 Condições do mar

A experiência dos navegadores indicou que havia uma relação da velocidade do vento

com a altura das ondas. Uma das primeiras escalas utilizadas para estimar a velocidade dos

ventos, e seus efeitos, foi criada pelo Almirante Britânico Sir Francis Beaufort, em 1805, para

ajudar os navegantes a estimar a velocidade dos ventos e a altura das ondas do mar através de

observação visual [38]. A escala Beaufort de força do vento criada é uma medida empírica,

baseada em condições observadas do mar. Dada uma condição observada do mar e a escala de

vento Beaufort, é possível determinar a velocidade do vento através da seguinte fórmula

empírica: v = 0,836 B

3/2

m/s.

onde:

 v: é a velocidade média do vento a uma altura de 10 m da superfície;

 B: é o número da escala de vento Beaufort, obtido da observação das condições do

mar.

120

A Tabela 5.1 apresenta a escala Beaufort e sua relação com a descrição das condições

do mar, velocidade do vento e altura das ondas.

Tabela 5.1 – Escala Beaufort

Escala de

vento

Beaufort

Descrição

do vento

Velocidade

média do

vento (m/s)

Limites da

velocidade

do vento

(m/s)

Altura

provável

das ondas

(m)

Altura

máxima

provável

das ondas

(m)

Descrição das condições do mar

Calmo

0–0,2

Espelhado.

Aragem

0,8

0,3–1,5

0,1

Mar encrespado com pequenas rugas,

com a aparência de escamas.

Brisa leve

2,4

1,6–3,3

0,2

0,3

Ligeiras ondulações de 30 cm (1 pé),

com cristas, mas sem arrebentação.

Brisa

fraca

4,3

3,4–5,4

0,6

1,0

Grandes ondulações de 60 cm com

princípio de arrebentação. Alguns

“carneiros”.

Brisa

moderada

6,7

5,5–7,9

1,0

1,5

Pequenas vagas, mais longas de 1,5 m,

com frequentes “carneiros”.

Brisa forte

9,3

8,0–10,7

2,0

2,5

Vagas moderadas de forma longa e

uns 2,4 m. Muitos “carneiros”.

Possibilidade de alguns borrifos.

Vento

fresco

12,3

10,8–13,8

3,0

4,0

Grandes vagas de até 3,6 m. Muitas

cristas brancas. Probabilidade de

borrifos.

Vento

forte

15,5

13,9–17,1

4,0

5,5

Mar grosso. Vagas de até 4,8 m de

altura. Espuma branca de

arrebentação; o vento arranca laivos

de espuma.

Ventania

18,9

17,2–20,7

5,5

7,5

Vagalhões regulares de 6 a 7,5 m de

altura. Faixas com espuma branca e

fraca arrebentação.

Ventania

forte

22,6

20,8–24,4

7,0

10,0

Vagalhões de 7,5 m com faixas de

espuma densa. O mar rola. O borrifo

começa afetar a visibilidade.

Tempesta

26,4

24,5–28,4

9,0

12,5

Grandes vagalhões de 9 a 12 m. O

vento arranca as faixas de espuma; a

superfície do mar fica toda branca. A

visibilidade é afetada.

Tempesta

violenta

30,5

28,5–32,6

11,5

16,0

vagalhões excepcionalmente grandes,

de até 13,5 m. a visibilidade é muito

afetada. Navios de tamanho médio

somem no cavado das ondas.

Furacão

32,7+

14+

Mar todo de espuma. Espuma e

respingos saturam o ar. A visibilidade

é seriamente afetada.

Fonte: http://www.metoffice.gov.uk/weather/marine/guide/beaufortscale.html

121

Pode-se intuir que, a partir das condições do mar, é possível determinar a rugosidade

de sua superfície e, assim, determinar o “grau” de espalhamento do sinal e o nível do sinal que

chega ao receptor.

No dia de realização dos testes (12 de dezembro de 2009, de 08:00 h a 12:00h), a

escala Beaufort que melhor representou as condições do vento foi a de número 2 (brisa leve e

altura média das ondas de 0,3 metros), obtida a partir da observação de ligeiras ondulações

com cristas e sem arrebentação, conforme mostra a Figura 5.1.

Figura 5.1 – Condições do mar no local dos testes (12 de dezembro de 2009, de 08:00 h a

12:00h)

A escala Beaufort, obtida das observações do mar, pôde ser aferida a partir de dados

obtidos da estação meteorológica, localizada no porto de Imbetiba, Macaé, nas horas de

realização dos testes, conforme apresentado na Tabela 5.2.

122

Tabela 5.2 – Dados da estação meteorológica do porto de Imbetiba

Data

Hora

(UTC)

Vento

intensidade

(m/s)

Vento

direção

(graus)

Umidade

relativa

(%)

Temperatura

do ar (ºC)

Pressão

atmosférica

(hPa)

12/12/2009

08:00:00

3,21

71,9

91,19

25,28

1010,39

12/12/2009

09:00:00

4,09

82,4

91,07

25,29

1010,32

12/12/2009

10:00:00

3,36

75,7

87,27

26,35

1010,5

12/12/2009

11:00:00

2,65

91,6

83,57

27,31

1010,21

12/12/2009

12:00:00

3,1

104

76,43

28,81

1009,58

Pode ser observado, na Tabela 5.2, que intensidade média do vento é de 3,3 m/s

correspondendo, segundo a Tabela 5.1 ao limite superior da velocidade do vento na escala

Beaufort 2, concordando com as condições observadas do mar.

5.2 Planejamento das medições

O planejamento das medições foi realizado de modo fosse possível a obtenção de

dados radiais e azimutais em diferentes rotas e situações de relevância no ambiente marítimo,

tendo como trechos de interesse:

 regiões de visada direta;

 obstrução por navio de pequeno, médio e grande porte;

 obstrução por plataforma marítima;

 obstrução por ilha, pontas e penínsulas.

A figura 5.2 mostra o modelo utilizado para a realização do experimento. O sistema de

transmissão foi instalado no morro do Engenheiro, localizado na Base Carlos Walter Marinho

Campos da Petrobras, no bairro de Imbetiba, na cidade de Macaé, estado do Rio de Janeiro. O

sistema de recepção foi instalado em uma embarcação a serviço da Petrobras (Propriá I).

123

Figura 5.2 – Modelo para realização das medidas

5.3 Sistemas de Transmissão e Recepção e ambiente marítimo

O ambiente marítimo, onde foram realizadas as medições, foi escolhido em função da

sua posição estratégica para comunicação com embarcações e disponibilidade de infraestrura

para instalação do transmissor.

Os dados do sistema montado em Macaé estão apresentados na Tabela 5.3.

Tabela 5.3 – Valores dos parâmetros do sistema montado em Macaé

Parâmetro

Valor

Latitude da antena Tx

22° 23’ 17,04” S

Longitude da antena Tx

41° 46’ 8,00” O

Potência de transmissão

38,45 dBm / 7 W

Frequência de transmissão

3515 MHz

Ganho da antena de transmissão

11 dBi

Altura da antena de transmissão

42 m

Perda dos cabos de transmissão

4 dB

Ganho da antena de recepção

5 dBi

Perda dos cabos de recepção

3 dB

Ganho do LNA

15 dB

Altura da antena de recepção

5,5 m

Nível de ruído sinal, dado pelo nível

mínimo do analisador de espectros

- 85 dBm

Embarcação

Antena Tx

Antena Rx

42m

5,5m

Morro do Engenheiro

124

A Figura 5.3 mostra o local de instalação do transmissor, onde foram colocados o

gerador de sinais, amplificador de potência e antena transmissora. Ao fundo, é possível ter

uma visão parcial do ambiente de estudo.

Figura 5.3 – Local do transmissor com gerador, amplificador de potência e antena

A Figura 5.4 mostra detalhe da posição da antena de recepção (monopolo vertical) e

da antena do receptor de GPS, instalados na embarcação.

125

Figura 5.4 – Antenas do sistema recepção (monopolo vertical) e do GPS

A Figura 5.5 mostra a embarcação Propriá I, utilizada para a navegação no ambiente

escolhido para realização das medições.

Figura 5.5 – Embarcação Propriá I utilizada para as medições

Na Figura 5.6 é possível identificar os equipamentos instalados no interior da

embarcação: amplificador de baixo ruído (low noise amplifier – LNA), analisador de espectro,

módulo de conversão analógico-digital, microcomputador portátil (laptop), no-break e

conexões.

126

Figura 5.6 – Equipamentos instalados no interior da embarcação

A Figura 5.7 apresenta o ambiente medido no dia de realização dos testes (12 de

dezembro de 2009). Nele, podem ser vistas algumas embarcações fundeadas e à esquerda,

parte das ilhas do arquipélago de Santana.

Figura 5.7 – Visão geral do ambiente no dia de realização das medições (12 de dezembro

de 2009)

127

5.4 Planta de situação do local de instalação e testes

As figuras 5.8 e 5.9 mostram o local de instalação da antena transmissora e a sua

divisão em regiões de visada, parcialmente obstruída e obstruída, vistas a partir do local de

instalação da antena transmissora.

Figura 5.8 – Visão aérea do local de instalação e identificação das regiões de visada

obstrução parcial e total

Figura 5.9 – Planta detalhada da situação no local de instalação do sistema de

transmissão

Lat.: 22°23'17.04"S

Long.: 41°46'8.00"O

Local da

antena de

transmissão

Região

obstruída

parcialmente

por árvores

Região de linha

de visada

Árvores

Região obstruída

Linha do

litoral

Construções

próximas

Região obstruída

Região

obstruída

parcialmente

por árvores

Região de linha

de visada

128

5.5 Visão geral dos trechos percorridos

A Figura 5.10 apresenta uma visão aérea com os trechos percorridos após o

processamento, bem como as regiões de visada, obstrução parcial e região de obstrução total

devido a obstáculos próximos à antena transmissora. Nesta figura, podem também ser

verificadas as regiões de obstrução devido à presença das ilhas do arquipélago de Santana:

ilhas de Santana, ao centro, do Francês, ao norte, e Ilhote Sul. Os números mostrados nos

círculos em branco indicam as radiais.

Figura 5.10 – Visão geral dos trechos percorridos e regiões de visada, obstrução parcial

e total

Para fins desta Dissertação, apenas a região de visibilidade será analisada qualitativa e

quantitativamente, ficando a região de obstrução parcial e total, como recomendações para

trabalhos futuros para análise quantitativa. Os trechos que apresentaram obstrução devido às

ilhas também não serão analisados quantitativamente.

A Figura 5.11 apresenta a numeração de todos os trechos obtidos. Os trechos

analisados foram agrupados em cinco grandes radiais:

 Radial 1: formada pelos trechos 1, 2, 3, 4, 5 e 6;

Região obstruída

parcialmente por árvores

Região obstruída

pelas ilhas

Região de

visibilidade

Região de

obstrução

Escala: 1km

Ilhas do

arquipélago

de Santana

Posição do

transmissor

Região de

fundeio de

embarcações

129

 Radial 2: formada pelos trechos 7, 8, 9, 10,11 e 12;

 Radial 3: formada pelos trechos 13, 14, 15, 16 e 17;

 Radial 4: formada pelos trechos 18, 19, 20, 21 e 22;

 Radial 5: formada pelos trechos 23 e 24.

Após cuidadosa análise dos trechos, foi definida a seguinte composição das radiais:

 Radial 1: formada pelos trechos 1, 2, 3 e 4. Os trechos 5 e 6 foram retirados por

apresentarem obstrução pelas ilhas;

 Radial 2: não será analisada por possuir a maior parte dos trechos na região de

obstrução parcial;

 Radial 3: formada pelos trechos 13, 14, 15, 16 e 17;

 Radial 4: formada pelos trechos 18, 19, 20, 21 e 22;

 Radial 5: não será analisada por possuir a maior parte dos trechos na região de

obstrução parcial e de obstrução total.

Na Figura 5.11 estão mostrados os trechos numerados identificando também aqueles

trechos que farão parte da análise e que compõem a radiai 1 (R1), radial 3 (R3) e a radial 4

(R4).

Figura 5.11 – Rota seguida no ambiente de medições

Escala:

1km

130

6 Resultados e análise das medições

Neste capítulo serão apresentados os resultados das medições efetuadas e a análise

destes resultados.

As medições foram realizadas no dia 12 de dezembro de 2009, no ambiente marítimo

descrito no capítulo 5 e o primeiro passo para a análise dos dados obtidos foi a união dos

arquivos do nível do sinal com os arquivos de posicionamento. Em seguida, os arquivos

unidos foram processados, para que se tivesse uma primeira noção do comportamento do sinal

em relação ao ambiente. Prosseguindo o processamento, utilizando os programas elaborados

pelo autor, outros arquivos foram produzidos de modo a permitir a obtenção dos dados para

análises e conclusões e, assim, atingir os objetivos inicialmente traçados para esta

Dissertação.

Ao todo, foram obtidos os seguintes conjuntos de arquivos com duração média de 5

minutos cada:

 24 arquivos com os dados medidos do analisador de espectro: mar1.mat a

mar24.mat;

 21 arquivos com dados do posicionamento: GPS_hora_posicao_1.mat a

GPS_hora_posicao_21.mat;

 25 arquivos com dados medidos pelo analisador de espectro:

dados_analisador1.mat a dados_analisador25.mat.

Para fins de análise, cada arquivo de dados medidos foi chamado de trecho. Conjuntos

de trechos foram chamados de radiais e o setor corresponde a uma pequena área, para fins de

análise de desvanecimento.

Os programas obtidos, o fluxograma completo do processamento e os programas com

os algoritmos de análise estão apresentados a partir do Anexo 2.

A análise dos resultados será realizada nas próximas seções, de acordo com a seguinte

sequência:

 Análise qualitativa de todos os trechos, buscando correlacionar o sinal medido com

as características do ambiente;

 Análise conjunta dos trechos que formam radiais, de modo a verificar o

comportamento do sinal ao longo da radial;

131

 Separação do desvanecimento rápido para os trechos e nas radiais selecionadas;

 Análise das estatísticas que melhor representam o desvanecimento rápido;

 Cálculo da taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento das

estatísticas que mais bem representam o desvanecimento rápido para cada trecho e

setor;

 Desvanecimento lento e dependência da distância, sendo calculado o fator de

atenuação e obtida a reta de melhor ajuste;

 Análise da estatística do desvanecimento lento;

 Comparação da atenuação e potência recebida com os modelos selecionados;

 Proposta de ajuste de um dos modelos selecionados para o ambiente marítimo em

função de suas características.

6.1 Variação espacial do nível do sinal

A Figura 6.1 mostra a variação espacial do nível do sinal, em dBm, em função do

deslocamento, na região estudada. Pode ser verificada as regiões de obstrução total pelas ilhas

e de obstrução parcial devido a presença das árvores.

-41.78 -41.76 -41.74 -41.72 -41.7 -41.68 -41.66

-22.48

-22.46

-22.44

-22.42

-22.4

-22.38

-22.36

Longitude

Latitude

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

-85

-80

-75

-70

-65

-60

-55

-50

-45

-40

Figura 6.1 – Variação espacial do nível do sinal

132

6.2 Análise qualitativa dos trechos

Os gráficos a seguir mostram os resultados das medições realizados no ambiente

marítimo em cada um dos trechos de acordo com a numeração apresentada na Figura 5.11.

Antes de cada gráfico, é feita uma avaliação qualitativa da variação do nível do sinal

observado, em função das características do ambiente. Os gráficos apresentados são aqueles

obtidos do processamento, sem informação do posicionamento, apresentando somente a

marcação do minuto dentro da hora, no qual foram registrados. Os valores dos segundos

foram omitidos para simplificar a análise qualitativa inicial. Somente serão apresentados os

gráficos dos trechos que serão analisados, os outros estarão apresentados no Anexo 1.

O registro do sinal do trecho 1, mostrado na Figura 6.2 foi iniciado às 8h27min.

Apresenta diminuição do nível do sinal, com a variação do tempo, até o minuto 31 quando,

então, apresenta suave elevação do nível médio e posterior queda. Este efeito pode ser

atribuído à reflexão na superfície no mar. Apresenta poucos desvanecimentos profundos.

28 28 29 29 30 30 31 31 32 32

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:1

Figura 6.2 – Nível do sinal no trecho 1

O registro do sinal do trecho 2, mostrado na Figura 6.3, foi iniciado às 8h33min.

Apresenta uma diminuição do nível do sinal logo no início do minuto 33, decorrente da

presença de embarcações que obstruíram parcialmente o sinal, e poucos desvanecimentos

profundos. Em seguida, o sinal se eleva para iniciar nova queda suave com o passar do tempo.

133

33 34 34 35 35 36 36 37 37

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:2

Figura 6.3 – Nível do sinal no trecho 2 e foto com embarcações fundeadas

O registro do sinal do trecho 3, mostrado na Figura 6.4, foi iniciado pouco antes das

8h39min. Apresentou uma diminuição do sinal no início e uma posterior elevação deste nível.

Para avaliar se estava ocorrendo algum tipo de interferência, foi solicitado o desligamento do

sinal o que foi observado no minuto 42. Constatado que se tratava do sinal transmitido e que

não havia interferência, a análise da variação do sinal no trecho permite inferir que o mesmo

pode estar subindo por interferência do sinal refletido na superfície do mar, podendo ainda

estar sendo interferido por um sinal refletido em uma das ilhas do arquipélago de Santana.

Observa-se, também, uma grande quantidade de desvanecimentos profundos.

39 39 40 40 41 41 42 42 43 43

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:3

Figura 6.4 – Nível do sinal no trecho 3

134

O registro do sinal do trecho 7, mostrado na Figura 6.5, foi iniciado às 8h44min.

Apresenta uma variação ondulatória bastante acentuada, devendo esta também ser decorrente

de reflexão no nível do mar.

44 45 45 46 46 47 47 48 48

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:4

Figura 6.5 – Nível do sinal no trecho 4

O registro do sinal do trecho 13, mostrado na Figura 6.6, foi iniciado pouco antes das

9h43min. Apresenta-se em linha de visada com a antena transmissora e a elevada variação

observada, entre os minutos 44 e 45, provavelmente foi devido à difração na embarcação

situada na linha de visada entre a embarcação e a transmissora.

43 43 44 44 45 45 46 46 47 47

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:13

Figura 6.6 – Nível do sinal no trecho 13

135

O registro do sinal do trecho 14, mostrado na Figura 6.7, foi iniciado às 9h48min.

Apresenta variação do sinal cuja queda entre os minutos 49 e 50 foi decorrente de obstrução

causada pela presença de embarcação. Na primeira metade do minuto 52 também houve a

presença de uma embarcação que obstruiu parcialmente o sinal. Na segunda metade do

minuto 52, foi solicitado o desligamento do sinal para verificar a presença de interferência, o

que, novamente, não foi verificado, sendo o sinal medido decorrente, exclusivamente, da

estação transmissora.

48 49 49 50 50 51 51 52 52 53

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:14

Figura 6.7 – Nível do sinal no trecho 14 e foto da embarcação

O registro do sinal do trecho 15, mostrado na Figura 6.8, foi iniciado às 9h43min.

Apresentou diminuição natural do nível do sinal com a presença, em grande quantidade, de

desvanecimento bastante profundo.

54 54 55 55 56 56 57 57 58

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:15

Figura 6.8 – Nível do sinal no trecho 15

136

O registro do sinal do trecho 16, mostrado na Figura 6.9,foi iniciado pouco antes das

9h59min. Apresenta leve variação e elevação do nível do sinal. Este aumento pode ser

novamente explicado pela reflexão na superfície do mar devendo, também, serem avaliadas

possíveis reflexões nas ilhas do arquipélago de Santana.

59 59 00 00 01 01 02 02 03 03

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:16

Figura 6.9 – Nível do sinal no trecho 16

O registro do sinal do trecho 17, mostrado na Figura 6.10, foi iniciado às 10h04min. O

trecho apresenta queda no nível do sinal com alguma flutuação e presença de desvanecimento

raso. A queda acentuada no final do minuto 5 foi devido ao desligamento do sinal do

transmissor, para nova verificação de interferência.

04 05 05 06 06 07 07 08 08

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:17

Figura 6.10 – Nível do sinal no trecho 17

137

O registro do sinal do trecho 18, mostrado na Figura 6.11, foi iniciado pouco antes das

10h11min. Este trecho marcou o início do retorno da embarcação. Apresenta variação no

nível médio do sinal, sem uma tendência bem definida

11 11 12 12 13 13 14 14 15 15

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:18

Figura 6.11 – Nível do sinal no trecho 18

O registro do sinal do trecho 19, mostrado na Figura 6.12, foi iniciado às 10h16min.

Este trecho apresenta uma diminuição do nível médio do sinal e uma flutuação bastante

acentuada. Pode ser parcialmente comparado com o oposto ao ocorrido no trecho 16 que

apresentou uma elevação do nível do sinal ao se afastar.

16 17 17 18 18 19 19 20 20

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:19

Figura 6.12 – Nível do sinal no trecho 19

138

O registro do sinal do trecho 20, mostrado na Figura 6.10, foi iniciado às 10h21min.

Apresenta uma elevação do nível médio do sinal com flutuação e presença de desvanecimento

profundo. Pode ser comparado, parcialmente, ao oposto do ocorrido no trecho 15, quando

houve diminuição do nível do sinal, pois se situam, geograficamente, na mesma posição em

paralelo.

21 22 22 23 23 24 24 25 25

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:20

Figura 6.13 – Nível do sinal no trecho 20

O registro do sinal do trecho 21, mostrado na Figura 6.14, foi iniciado às 10h26min.

Neste, observa-se a ausência de desvanecimento mais profundo, exceto na segunda metade do

minuto 30, decorrente da presença de embarcação, como também ocorrida no trecho 14.

26 27 27 28 28 29 29 30 30 31

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:21

Figura 6.14 – Nível do sinal no trecho 21

139

O registro do sinal do trecho 22, mostrado na Figura 6.15, foi iniciado pouco antes das

10h32min. Apresenta elevação do nível médio do sinal com alguma flutuação, mostra a

presença de desvanecimento profundo esporádico e variação devido à presença de

embarcações.

32 32 33 33 34 34 35 35 36 36

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:22

Figura 6.15 – Nível do sinal no trecho 22 e foto de embarcações fundeadas

6.2.1 Escolha do modelo para avaliação da cobertura

As teorias estabelecidas a respeito da propagação na Terra plana e a experiência do

autor decorrente dos testes efetuados na Baia de Guanabara, na faixa de 2,4 GHz, sugerem

que o modelo de dois raios talvez seja a primeira aproximação para explicar a forma de

propagação na superfície marítima. Assim considerando, as cinco radiais, inicialmente

identificadas, foram avaliadas qualitativamente e as três radiais, da região selecionada para os

estudos, serão avaliadas quantitativamente na seção 6.4 e comparadas com o modelo de dois

raios.

Os gráficos seguintes mostram a variação do nível do sinal medido nas radiais

compostas pelos trechos indicados, em função da distância.

Na radial 1, mostrada na Figura 6.16, a embarcação está se afastando da antena

transmissora na região de linha de visada. Pode ser verificado que ocorre variação no nível do

sinal bem como a perda do sinal devido à obstrução pelas ilhas.

140

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Potência do sinal recebido (dBm)

Sinal recebido medido

Trechos: 1 2 3 4 5 6

Distância em metros

Figura 6.16 – Sinal medido na radial 1

No gráfico da Figura 6.17, da radial 2, deve ser observado que a embarcação está se

aproximando da antena transmissora na região classificada como parcialmente obstruída,

devido à presença das árvores na linha de visada da antena transmissora.

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Distância em metros

Potência do sinal recebido (dBm)

Sinal recebido medido

Trechos: 7 8 9 10 11 12

Figura 6.17 – Sinal medido na radial 2

A Figura 6.20 mostra a radial 3, onde a embarcação está novamente se afastando da

antena transmissora, desta vez sem transitar pelas ilhas.

141

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Distância em metros

Potência do sinal recebido (dBm)

Sinal recebido medido

Trechos: 13 14 15 16 17

Figura 6.18 – Sinal medido na radial 3

A Figura 6.19 apresentada a radial 4. Nesta, a embarcação está se aproximando da

antena transmissora.

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

Distância em metros

Potência do sinal recebido (dBm)

Sinal recebido medido

Trechos: 18 19 20 21 22

Figura 6.19 – Sinal medido na radial 4

A Figura 6.20 mostra o nível do sinal na radial 5, onda a embarcação passa da região

de linha de visada para uma região de obstrução parcial e, em seguida, para a região de

obstrução total. Como o gráfico está colocado em distância, verifica-se uma superposição dos

142

sinais entre as distâncias de 600 e 700 m, decorrente da manobra da embarcação para entrada

no porto.

600 700 800 900 1000 1100 1200 1300 1400

-75

-70

-65

-60

-55

-50

-45

-40

-35

Distância em metros

Potência do sinal recebido (dBm)

Sinal recebido medido

Trechos: 23 24

Figura 6.20 – Sinal medido na radial 5

143

6.3 Caracterização do desvanecimento rápido

Nas seções, a seguir, são apresentados os gráficos do desvanecimento rápido, um

resumo das estatísticas calculadas para o trecho, com os gráficos considerados mais relevantes

para a caracterização do canal, bem como a taxa de cruzamento de nível e a duração média do

desvanecimento, comparando-as com as curvas teóricas.

6.3.1 Análise do desvanecimento rápido

O desvanecimento rápido foi separado do sinal medido, conforme procedimento

apresentado no capítulo 2, e com os parâmetros calculados no item 5.6. Cada um dos gráficos

apresentados, a seguir, corresponde a um trecho estudado das radiais escolhidas. Nestes

gráficos, podem ser visualizadas as ocorrências do desvanecimento e sua profundidade.

Os quatro gráficos, mostrados na Figura 6.21, apresentam o desvanecimento rápido

nos trechos da radial 1.

1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3 3.2

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:1

3.5 4 4.5 5

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:2

5.4 5.6 5.8 6 6.2 6.4 6.6 6.8

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:3

7 7.2 7.4 7.6 7.8 8 8.2

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:4

Figura 6.21 – Desvanecimento rápido nos trechos da Radial 1

144

Os cinco gráficos, mostrados na Figura 6.22, apresentam o desvanecimento rápido nos

nos trechos da radial 2.

1 1.2 1.4 1.6 1.8 2 2.2

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:13

2.8 3 3.2 3.4 3.6 3.8 4

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:14

4.4 4.6 4.8 5 5.2 5.4 5.6 5.8

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:15

6 6.5 7 7.5

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:16

7.8 8 8.2 8.4 8.6 8.8 9 9.2

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:17

Figura 6.22 – Desvanecimento rápido nos trechos da Radial 2

145

Os cinco gráficos apresentados, na Figura 6.23, mostram o desvanecimento rápido nos

trechos da radial 4.

8.2 8.4 8.6 8.8 9 9.2

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:18

6.6 6.8 7 7.2 7.4 7.6 7.8

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:19

5 5.2 5.4 5.6 5.8 6 6.2

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:20

3.4 3.6 3.8 4 4.2 4.4 4.6

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:21

1.6 1.8 2 2.2 2.4 2.6 2.8 3

-20

-15

-10

-5

Distância em km

Nível do sinal recebido em dBm

Média do sinal na pequena área

Trecho:22

Figura 6.23 – Desvanecimento rápido nos trechos da Radial 4

146

6.3.2 Estatísticas da variabilidade rápida

Para o cálculo da distribuição que melhor representa a estatística do desvanecimento

rápido, foi feita a mudança de escala logarítmica (dBm), obtida da leitura do sinal, para escala

linear em volts:

 

1010

10log10log10log10

log10



































ndBm

(6.1)

















log1030

ZndBm

(6.2)

Onde:



ndBm

: é valor do nível do sinal em pequena escala;



: é o valor do sinal em pequena escala, convertido para tensão;



: é a impedância de entrada do analisador de espectros (= 50 Ω).

Para a realização desta análise, cada trecho selecionado foi dividido em setores, com

comprimento aproximado de 20 λ. Para cada setor foi, então, calculada a distribuição e

comparada com a as distribuições teóricas de Gauss, Rayleigh e Rice, de modo a verificar

qual apresenta melhor ajuste. Após os cálculos, foi feito o teste qui-quadrado para verificar a

distribuição teórica que melhor se ajustava à distribuição do setor. Com os dados calculados,

uma tabela foi elaborada, com o resumo dos dados relevantes para cada trecho, de modo que

fosse possível, através de sua leitura, concluir sobre a densidade predominante e seus

parâmetros principais. Cada tabela apresenta os seguintes dados:

 número do trecho analisado;

 quantidade de vezes que a PDF de Gauss, Rayleigh e Rice passaram no teste qui-

quadrado;

 quantidade de vezes que a PDF de Gauss, Rayleigh e Rice passaram no teste qui-

quadrado com menor valor, o que representa melhor aderência com a distribuição;

 maior e menor valor de K e do teste qui-quadrado, que passaram no teste para a

densidade Rice;

147

 valor de K da PDF de Rice mínimo, médio e máximo;

 quantidade de PDF e teste qui-quadrado para cada PDF que:

o passou, exclusivamente, sem que nenhuma outra tenha passado;

o nenhuma PDF passou;

o todas as PDF passaram no teste, ao mesmo tempo.

As funções densidades de probabilidade teóricas de Rayleigh e Rice foram calculadas

a partir das equações 2.30, 2.31, 2.32 e 2.33. A função densidade de probabilidade de Gauss

foi calculada conforme equação (9.1) de [31].

148

Tabela 6.1 – Estatística do trecho 1

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 1 | Quantidade total setores no trecho: 1084

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 1064 486 1073

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 461 63 571

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 0.2

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 0.0

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 2.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 11.0 para maior QUI: 18.2

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 5.4 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 17.8 19.6 18.2

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 1 1 9

Nenhuma PDF passou: 9 9 9

Todas passaram ao mesmo tempo: 484 484 484

-----------------------------------------------------------------------

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 169 e Fator K=2

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 372 e Fator K=11

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.24 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 1

149

Tabela 6.2 – Estatística do trecho 2

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 2 | Quantidade total setores no trecho: 918

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 855 188 879

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 303 34 557

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 5.7

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 2.6

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 2.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 7.0 para maior QUI: 20.6

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 9.0 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 20.3 20.0 20.6

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 1 0 26

Nenhuma PDF passou: 36 36 36

Todas passaram ao mesmo tempo: 185 185 185

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 277 e Fator K=2

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 750 e Fator K=7

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.25 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 2

150

Tabela 6.3 – Estatística do trecho 3

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 3 | Quantidade total setores no trecho: 751

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 746 456 747

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 295 67 415

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 0.1

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 0.1

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 33.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 0.0 para maior QUI: 18.3

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 6.9 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 11.9 18.3 18.3

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 1 0 1

Nenhuma PDF passou: 2 2 2

Todas passaram ao mesmo tempo: 453 453 453

-----------------------------------------------------------------------

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 224 e Fator K=33

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 453 e Fator K=0

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.26 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 3

151

Tabela 6.4 – Estatística do trecho 4

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 4 | Quantidade total setores no trecho: 862

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 830 120 849

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 319 10 524

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 2.4

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 1.9

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 7.0 para menor QUI: 0.1

Valor de K: 16.0 para maior QUI: 16.5

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 9.7 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.1 0.3 0.1

Maior Q: 15.9 20.7 16.5

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 2 0 21

Nenhuma PDF passou: 11 11 11

Todas passaram ao mesmo tempo: 120 120 120

-----------------------------------------------------------------------

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 303 e Fator K=7

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 788 e Fator K=16

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.27 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 4

152

Tabela 6.5 – Estatística do trecho 13

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 13 | Quantidade total setores no trecho: 918

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 863 346 877

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 338 62 493

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 0.9

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 2.1

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 1.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 3.0 para maior QUI: 18.6

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 6.8 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 17.9 19.2 18.6

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 2 2 11

Nenhuma PDF passou: 37 37 37

Todas passaram ao mesmo tempo: 339 339 339

-----------------------------------------------------------------------

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 445 e Fator K=1

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 188 e Fator K=3

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.28 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 13

153

Tabela 6.6 – Estatística do trecho 14

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 14 | Quantidade total setores no trecho: 929

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 792 307 844

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 329 55 472

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 0.7

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 5.5

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 0.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 3.0 para maior QUI: 18.7

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 8.3 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 19.2 19.2 18.7

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 0 0 47

Nenhuma PDF passou: 84 84 84

Todas passaram ao mesmo tempo: 300 300 300

-----------------------------------------------------------------------

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 39 e Fator K=0

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 479 e Fator K=3

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.29 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 14

154

Tabela 6.7 – Estatística do trecho 15

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 15 | Quantidade total setores no trecho: 951

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 862 309 891

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 275 80 561

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 21.6

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 1.9

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 1.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 0.0 para maior QUI: 20.9

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 8.7 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 16.4 20.9 20.9

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 4 1 23

Nenhuma PDF passou: 53 53 53

Todas passaram ao mesmo tempo: 294 294 294

-----------------------------------------------------------------------

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 231 e Fator K=1

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 199 e Fator K=0

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.30 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 15

155

Tabela 6.8 – Estatística do trecho 16

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 16 | Quantidade total setores no trecho: 1007

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 920 454 945

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 285 132 575

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 0.1

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 5.2

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 0.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 0.0 para maior QUI: 18.1

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 7.2 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 17.4 20.8 18.1

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 5 3 20

Nenhuma PDF passou: 50 50 50

Todas passaram ao mesmo tempo: 433 433 433

-----------------------------------------------------------------------

0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4

0.5

1.5

2.5

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 214 e Fator K=0

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 448 e Fator K=0

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.31 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 16

156

Tabela 6.9 – Estatística do trecho 17

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 17 | Quantidade total setores no trecho: 986

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 940 528 944

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 309 179 522

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 0.3

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 0.0

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 3.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 3.0 para maior QUI: 17.4

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 6.0 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 15.8 19.4 17.4

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 6 3 10

Nenhuma PDF passou: 25 25 25

Todas passaram ao mesmo tempo: 509 509 509

-----------------------------------------------------------------------

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 625 e Fator K=3

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 687 e Fator K=3

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.32 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 17

157

Tabela 6.10 – Estatística do trecho 18

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 18 | Quantidade total setores no trecho: 891

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 834 315 840

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 269 114 490

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 9.2

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 8.7

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 2.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 30.0 para maior QUI: 18.4

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 6.7 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 19.5 20.4 18.4

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 5 5 7

Nenhuma PDF passou: 34 34 34

Todas passaram ao mesmo tempo: 292 292 292

-----------------------------------------------------------------------

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 0.4 0.45

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 12 e Fator K=2

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 839 e Fator K=30

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.33 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 18

158

Tabela 6.11 – Estatística do trecho 19

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 19 | Quantidade total setores no trecho: 911

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 877 374 891

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 320 89 505

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 4.2

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 0.0

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 5.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 6.0 para maior QUI: 20.1

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 7.3 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 18.6 18.6 20.1

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 1 2 11

Nenhuma PDF passou: 17 17 17

Todas passaram ao mesmo tempo: 368 368 368

-----------------------------------------------------------------------

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 442 e Fator K=5

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 555 e Fator K=6

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.34 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 19

159

Tabela 6.12 – Estatística do trecho 20

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 20 | Quantidade total setores no trecho: 918

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 891 529 892

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 321 131 489

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 0.0

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 0.0

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 15.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 16.0 para maior QUI: 17.4

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 6.8 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 17.9 21.5 17.4

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 2 3 2

Nenhuma PDF passou: 20 20 20

Todas passaram ao mesmo tempo: 523 523 523

-----------------------------------------------------------------------

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 57 e Fator K=15

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 888 e Fator K=16

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.35 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 20

160

Tabela 6.13 – Estatística do trecho 21

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 21 | Quantidade total setores no trecho: 932

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 643 150 694

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 210 49 463

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 27.6

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 11.6

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 7.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 8.0 para maior QUI: 21.2

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 8.0 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 20.5 21.2 21.2

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 9 6 50

Nenhuma PDF passou: 221 221 221

Todas passaram ao mesmo tempo: 130 130 130

-----------------------------------------------------------------------

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 572 e Fator K=7

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 0.2

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 480 e Fator K=8

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.36 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 21

161

Tabela 6.14 – Estatística do trecho 22

-----------------------------------------------------------------------

Trecho: 22 | Quantidade total setores no trecho: 940

-----------------------------------------------------------------------

Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice

Total PDF que passou no teste Qui (95%): 935 725 934

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor

Gauss Rayleigh Rice

Total com menor valor Qui: 317 115 547

-----------------------------------------------------------------------

Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

-----------------------------------------------------------------------

Menor valor de K: 0.0 para QUI: 0.0

Maior valor de K: 50.0 para QUI: 0.0

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K: 6.0 para menor QUI: 0.0

Valor de K: 5.0 para maior QUI: 18.1

-----------------------------------------------------------------------

Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo

0.0 5.0 50.0

-----------------------------------------------------------------------

Menor e maior valor de Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Menor Q: 0.0 0.0 0.0

Maior Q: 13.8 18.1 18.1

-----------------------------------------------------------------------

Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice

Passou exclusivamente: 2 0 1

Nenhuma PDF passou: 3 3 3

Todas passaram ao mesmo tempo: 723 723 723

-----------------------------------------------------------------------

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9

0.5

1.5

2.5

3.5

valor de r=V/<V> (a)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Menor Qui - Setor: 311 e Fator K=6

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16

valor de r=V/<V> (b)

PDF (num. observações)

Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh

Maior Qui - Setor: 400 e Fator K=5

Empírico

Rice

Gauss

Rayleigh

Figura 6.37 – PDF com menor e maior teste qui-quadrado para Rice no trecho 22

162

A análise dos dados estatísticos e da função densidade de probabilidade mostra que a

função densidade de probabilidade Rice é a que melhor descreve a variabilidade rápida do

sinal na pequena área. Também pode ser observado que nos trechos 3 e 22 a função densidade

de probabilidade Rice não apresentou um bom ajuste em termos gráficos, embora

numericamente tenha apresentado o melhor ajuste. O trecho 3 apresentou elevada quantidade

de desvanecimentos profundos enquanto que o trecho 22 apresentou menor quantidade. Em

ambos os casos, o desvanecimento profundo observado, pode ser atribuído à obstrução devido

a embarcações fundeadas.

6.3.3 Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento

Os gráficos, apresentados da Figura 6.38 à Figura 6.51, mostram a taxa de cruzamento

de nível e a duração média do desvanecimento de pequenas áreas (setores), selecionadas dos

trechos percorridos. Estas estatísticas foram calculadas a partir dos dados medidos em campo

e, em seguida, comparadas com a as respectivas taxas de cruzamento de nível e duração

média do desvanecimento teóricos. Os gráficos apresentados representam aqueles que

obtiveram o melhor valor no teste de aderência, na avaliação da estatística de distribuição do

desvanecimento rápido. Os cálculos dos valores teóricos foram feitos conforme apresentado

nas equações 2.52, 2.53, 2.54, 2.55 e 2.56.

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 1 Setor: 169 Fator K: 2

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 1 Setor: 169 Fator K: 2

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.38 – TCN e DMD - trecho 1

163

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 2 Setor: 277 Fator K: 2

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 2 Setor: 277 Fator K: 2

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.39 – TCN e DMD - trecho 2

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 3 Setor: 224 Fator K: 33

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 3 Setor: 224 Fator K: 33

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.40 – TCN e DMD - trecho 3

164

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 4 Setor: 303 Fator K: 7

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 4 Setor: 303 Fator K: 7

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.41 – TCN e DMD - trecho 4

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 13 Setor: 445 Fator K: 1

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 13 Setor: 445 Fator K: 1

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.42 – TCN e DMD - trecho 13

165

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 14 Setor: 39 Fator K: 0

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 14 Setor: 39 Fator K: 0

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.43 – TCN e DMD - trecho 14

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 15 Setor: 231 Fator K: 1

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 15 Setor: 231 Fator K: 1

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.44 – TCN e DMD - trecho 15

166

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 16 Setor: 214 Fator K: 0

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 16 Setor: 214 Fator K: 0

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.45 – TCN e DMD - trecho 16

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 17 Setor: 625 Fator K: 3

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 17 Setor: 625 Fator K: 3

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.46 – TCN e DMD - trecho 17

167

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 18 Setor: 12 Fator K: 2

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 18 Setor: 12 Fator K: 2

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.47 – TCN e DMD - trecho 18

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 19 Setor: 442 Fator K: 5

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 19 Setor: 442 Fator K: 5

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.48 – TCN e DMD - trecho 19

168

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 20 Setor: 57 Fator K: 15

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 20 Setor: 57 Fator K: 15

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.49 – TCN e DMD - trecho 20

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 21 Setor: 572 Fator K: 7

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 21 Setor: 572 Fator K: 7

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.50 – TCN e DMD - trecho 21

169

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Taxa de cruzamento de nível norm. L

Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento

Trecho: 22 Setor: 311 Fator K: 6

Rayleigh

Rice

Empírico

-25 -20 -15 -10 -5 0 5 10

-2

-1

Nível do desvanecimento normalizado  em dB

Duração média do desvan. norm.



x f

(

em s)

Duração média do desvanecimento

Trecho: 22 Setor: 311 Fator K: 6

Rayleigh

Rice

Empírico

Figura 6.51 – TCN e DMD - trecho 22

A análise dos resultados, calculados a partir dos dados medidos, mostra que, embora

haja alguma concordância com os valores teóricos, nem todos apresentam uma adequada

aderência. Isto leva a sugerir que outras distribuições devam ser analisadas.

Cabe observar que uma avaliação de outros setores mostrou que os gráficos

apresentados são bastante representativos dos setores não mostrados.

170

6.4 Dependência da distância, modelo de cobertura e desvanecimento lento

Nesta seção, será analisada a dependência da distância, através da curva de melhor

ajuste e do fator de atenuação, o modelo de cobertura e o desvanecimento lento do sinal, já

separado do desvanecimento rápido.

O cálculo do fator de atenuação foi feito com base no procedimento apresentado por

[23] e [24] e detalhado no capítulo 2.

As Figuras 6.54, 6.55 e 6.56, mostram a variação lenta do sinal recebido e a curva de

melhor ajuste, a partir da qual o fator de atenuação foi calculado. Deve ser observado que o

sinal medido se encontra na zona de interferência, pois conforme a Equação 2.7, a distância

máxima dos testes não excedeu ao limite dado pela distância de quebra, ou seja:

830.10

08534,0

5,542

4 





1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Distância em metros

Potência do sinal (dBm)

Sinal recebido e curva de melhor ajuste

fator de aten (n):1.9735

Trechos: 1 2 3 4

Figura 6.52 – Desvanecimento lento, curva de melhor ajuste e fator de atenuação para os

trechos da radial 1

171

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Potência do sinal (dBm)

Sinal recebido e curva de melhor ajuste

fator de aten (n):2.5181

Trechos: 13 14 15 16 17

Distância em metros

Figura 6.53 – Desvanecimento lento, curva de melhor ajuste e fator de atenuação para os

trechos da radial 3

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000 10000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

Sinal recebido e curva de melhor ajuste

fator de aten (n):2.1723

Trechos: 18 19 20 21 22

Distância em metros

Potência do sinal (dBm)

Figura 6.54 – Desvanecimento lento, curva de melhor ajuste e fator de atenuação para os

trechos da radial 4

A análise do fator de atenuação mostra que a curva de melhor ajuste apresenta um

fator de atenuação próximo ao do espaço livre:

 Radial 1: fator de atenuação = 1,97;

 Radial 3: fator de atenuação = 2,52;

 Radial 4: fator de atenuação = 2,17.

172

A avaliação da cobertura foi feita através do nível do sinal medido, comparado com o

nível do sinal que seria obtido, se um dos modelos de perda de percurso selecionados fosse

utilizado.

Pode ser verificado que o modelo SUI/Erceg apresenta previsão do nível do sinal

bastante pessimista em relação ao sinal medido, o mesmo acontecendo para o modelo Hata-

Okumura e Hata COST231.

O gráfico da Figura 6.55 apresenta uma comparação do sinal medido com o resultado

do modelo SUI/Erceg. Embora não haja recomendação da utilização deste modelo para o

ambiente marítimo, uma análise comparativa permite avaliar o grau de aderência ou

discrepância do modelo aplicado ao ambiente de estudo, devendo ser observado que este

modelo é indicado pelo WiMAX fórum para ambientes urbanos onde se tem, em geral,

propagação sem visibilidade, NLOS.

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

-110

-100

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Distância em metros

Potência do sinal recebido (dBm)

Sinal recebido medido

Trechos: 1 2 3 4

Sinal recebido

SUI terreno A

SUI terreno B

SUI terreno C

Figura 6.55 – Comparação do modelo SUI com o sinal recebido

Após análise, foi constatado que o modelo de dois raios para a Terra plana apresenta a

melhor aderência com o sinal medido. Os gráficos na Figura 6.56 e Figura 6.57 apresentam o

resultado da comparação do sinal na radial com este modelo. A curva teórica foi calculada

com base na Equação 2.4

173

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Distância em metros

Potência do sinal recebido (dBm)

Sinal recebido medido

Trechos: 1 2 3 4

Figura 6.56 – Modelo de melhor ajuste na radial 1 (trechos: 1, 2, 3 e 4)

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

-85

-80

-75

-70

-65

-60

-55

-50

-45

-40

-35

Distância em metros

Potência do sinal recebido (dBm)

Sinal recebido medido

Trechos: 13 14 15 16 17

Figura 6.57 – Modelo de melhor ajuste na radial 3 (trechos: 13, 14, 15, 16 e 17)

174

2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

-85

-80

-75

-70

-65

-60

-55

-50

-45

Distância em metros

Potência do sinal recebido (dBm)

Sinal recebido medido

Trechos: 18 19 20 21 22

Figura 6.58 – Modelo de melhor ajuste na radial 4 (trechos: 18,19, 20, 21 e 22)

O modelo de dois raios para Terra plana mostra-se como melhor alternativa para o

cálculo da variação lenta do sinal, dentro da zona de interferência, considerando uma forte

superfície refletora, uma vez que é capaz de prever as variações de elevação e quedas lentas e

profundas que ocorrem com o sinal, entretanto, os desvanecimentos que ocorrem ainda não

podem ser previstos por este modelo, o que suscita a busca por explicações alternativas.

O modelo de dois raios foi desenvolvido considerando uma situação de reflexão na

Terra plana e lisa e altura das antenas fixas. Para modificar o modelo, pode-se alterar a Terra

plana com superfície lisa, adicionando-se a rugosidade do terreno e, em relação à altura da

antena, pode ser adicionado um fator de variação desta altura, no presente caso, altura da

antena receptora devido ao movimento de subida e descida da embarcação nas ondas.

A rugosidade (



) do terreno (em metros) pode ser calculada pelo critério de Rayleigh,

expresso em [14], considerando em modelo geométrico, como:





)(4 sen





(6.3)

onde:

 ψ: ângulo de incidência na superfície refletora;

175

 σ: rugosidade da superfície em metros;

 λ: comprimento de onda.

Com ψ muito pequeno, a equação pode ser simplificada fazendo sen(ψ)=ψ, resultando

em:









(6.4)

O critério estabelece que para,

1,0C

, existe uma reflexão especular e a superfície

pode ser considerada lisa. Para

10C

, existe uma reflexão altamente difusa e a onda

refletida é muito pequena, podendo ser desprezada [14] e [17].

Considerando-se a distância mínima e máxima percorrida nos testes pode-se calcular o

ângulo de incidência. O gráfico da Figura 6.59 apresenta o ângulo de incidência em função

da distância para a radial 1.

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

0.005

0.01

0.015

0.02

0.025

0.03

Distância em metros

Ângulo de incidência em radianos

Figura 6.59 – Ângulo de incidência em função da distância

Em seguida, pode-se calcular o parâmetro C, também em função da distância,

conforme mostrado na Figura 6.62.

176

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

0.5

1.5

2.5

3.5

Distância em metros

Parâmetro C

Figura 6.60 – Parâmetro C (critério de Rayleigh) em função da distância

Pode-se, então, concluir que a superfície tende a uma superfície lisa à medida que

ocorre um afastamento do receptor e o raio refletido não pode ser desprezado, o que concorda

com os resultados das medições.

Considerando, agora, a variação da altura da antena receptora, pode ser facilmente

verificado que está diretamente ligada à variação da ondulação da superfície do mar. Nos

modelos de propagação, tradicionalmente utilizados, muitos autores propuseram fatores de

correção para a altura da antena receptora, que se mantém fixa. No entanto, esta correção

apenas ajusta o modelo para uma altura da antena diferente da qual havia sido proposto. No

ambiente marítimo, esta variação pode ser dinâmica e, como tal, deveria ser inserida como

fator de previsão em um modelo para este ambiente. Neste sentido, uma questão que surge é:

qual o grau de variação da altura da antena e como medir ou estimar estes valores?

As condições do mar representam um importante fator de avaliação, para que seja

possível efetuar uma melhor previsibilidade do nível do sinal recebido ou da atenuação de

percurso. Podem ser destacados três elementos que devem ser considerados no cálculo para

melhorar esta previsibilidade:

 Obstrução da 1ª zona de Fresnel;

 Rugosidade da superfície;

 Altura das antenas.

Os dados para avaliar a rugosidade da superfície e da altura da antena receptora podem

ser obtidos das condições do mar. Estas condições podem ser medidas através de

177

equipamentos que fornecem dados, tais como: altura e direção das ondas, temperatura do mar,

intensidade e direção dos ventos, etc. No entanto, nem sempre equipamentos para obtenção

destes dados estão disponíveis. Neste caso, as escalas de avaliação das condições do mar,

como a escala Beaufort, podem ser utilizadas para estimar os dados necessários, sendo que a

principal informação que pode ser obtida a partir da escala Beaufort é a altura das ondas.

Em [10] e [39] são derivadas expressões para cálculo da rugosidade da superfície do

mar. Faremos uso das expressões obtidas não para determinar a rugosidade da superfície, mas

com o intuito de aplicar aqueles conceitos à variação da altura da antena de recepção, uma vez

que foi verificado que a superfície não se apresenta rugosa para a frequência utilizada e

condições observadas naquele momento, mas que a variação lenta do nível do sinal recebido

poderia ser explicada, pelo menos em parte, pela variação da altura da antena, decorrente dos

efeitos da ondulação do mar na embarcação e, consequentemente, na altura da antena

receptora.

Pode-se considerar que a superfície do mar se apresenta como um conjunto de tiras

ondulatórias que formam as ondas e que seguem uma função harmônica do tipo senoidal, mas

com altura e comprimentos aleatórios [10], [39]. Esta função harmônica irá se refletir também

de modo harmônico, na embarcação, cuja variação no sentido vertical pode, da mesma forma

que as ondas do mar, ser descrita por:















 xsenHy



(6.5)

onde:

 y: é a altura instantânea da embarcação e uma variável aleatória;

 H: é uma variável aleatória da altura da embarcação com distribuição normal;

 x: é a distância horizontal percorrida;





: é o comprimento da onda de oscilação da embarcação com distribuição

uniforme.

Como pode ser verificado, pela Equação 6.5, foi suposto que a ondulação da

embarcação no mar é do tipo senoidal, ou seja, a altura instantânea irá variar de modo

aleatório seguindo uma função seno, cuja amplitude será uma variável aleatória, com

178

distribuição normal, e cujo comprimento de oscilação pode ser modelado por uma variável

aleatória com distribuição uniforme.

Assim, a densidade de variação da altura da embarcação no mar terá distribuição

normal dada por:

 





2/exp

)(





(6.6)

onde:





: é o desvio padrão da altura de oscilação da embarcação.

E a densidade do comprimento de oscilação da embarcação possui distribuição

uniforme dada por:

)(



















F

(6.7)

com:









(6.8)

Com estas considerações, pode ser verificado que a altura da antena da embarcação,

com ondulação, irá variar em torno da altura da antena sem ondulação. Assim, obtém-se a

altura da antena da embarcação como:

)( hxsenHyh 



















(6.9)

Desta forma, quando não houver ondulação da embarcação (H=0), a altura da antena

será simplesmente h

Esta altura, assim calculada, é normalizada para o valor médio que será a altura da

antena de recepção, tornando-se um valor unitário caso não exista onda e um valor aleatório

caso haja ondulação:

 )(/)()(_ yhyhynormh

(6.10)

179

Para o valor da altura, em decibéis, será usada a aproximação da perda de percurso

quando a distância entre a antena do transmissor e do receptor for maior que a distância limite

para a distância de quebra R

[13]. Assim, sabendo que a distância de quebra é dada por:



4 hh



(6.11)

onde:

 h

: Altura da antena do transmissor;

 h

: altura da antena do receptor.

e a perda de percurso é dada por:

 

















(6.12)

onde:

 R: é a distância que separa a antena transmissora da receptora.

a perda de percurso em decibéis será:

)(log40)(log20)(log20)(

10210110

RhhdBPL 

(6.13)

Pode ser verificado que o valor da perda devido a altura da antena pode ser calculado,

em decibéis, como: 20log

Uma constatação e vantagem do uso desta formulação, em decibéis, é que se obtêm

zero, caso não haja ondulação, e um valor diferente de zero, caso haja ondulação. Logo,

retornado ao desenvolvimento, obtém-se:

))(_log(20)(_ ynormhydBh 

(6.14)

O valor, assim obtido, será somado ao valor calculado da perda de percurso pelo

modelo de dois raios, dado pela Equação 2.4 como:

180

 

































jkrjkr







e pode ser colocada em função das condições do mar, dada pela escala Beaufort. Desta forma,

seria possível prever e simular a perda de percurso com maior precisão em função das

condições observadas do mar como:

 

)(_)(

ydBhdBPLPL



(6.15)

onde:

 B: é a escala de vento Beaufort;

 h

: altura da antena receptora em relação ao nível médio do mar.

A altura máxima provável das ondas do mar, decorrente da escala Beaufort, fornecerá

o valor que será multiplicado por 7 para se obter σ

. O valor numérico 7 foi obtido,

empiricamente, de modo a se adequar o valor da altura máxima provável das ondas aos dados

medidos e relacioná-los à altura de oscilação da embarcação. Já o valor de



foi obtido a

partir do comprimento médio espacial da variação lenta do sinal medido, fixado em 24

metros. Este valor está relacionado com o comprimento de onda de oscilação da embarcação e

com as dimensões da embarcação. Em relação ao valor de



, cabem duas observações. A

primeira, relacionada ao balanço da embarcação: é razoável supor que quando não há

ondulação no mar a embarcação apresentará pouca ou nenhuma oscilação. E a segunda,

relacionada às características dimensionais, forma e de peso da embarcação: embarcações

menores e mais leves estarão mais sujeitas as ondulações do mar enquanto que embarcações

maiores e mais pesadas estarão menos sujeitas a estas condições. Foi verificado que nas

condições dos testes o valor de



é proporcional ao comprimento da embarcação. Esta

verificação merece maior aprofundamento no estudo da influência das ondas do mar na

movimentação de uma embarcação, de modo a se avaliar as aproximações aqui feitas.

Em resumo, as ondulações do mar provocam a movimentação da embarcação cujo

balanço oscilatório irá depender de suas dimensões, peso e forma. E mais: a variação da altura

da antena receptora estará diretamente ligada à oscilação da embarcação.

Com estas considerações, a potência no receptor será, então, obtida por:

181

AccGGGPPLP

RxTxLNAt



(6.16)

Para avaliação dos resultados, foi simulada a potência do sinal recebido em

comparação com os valores medidos supondo uma condição observada equivalente à escala

Beaufort 2, que melhor representa as condições observadas no mar, no dia dos testes. Os

valores de H foram obtidos através da geração de números aleatórios com distribuição

Normal, com desvio padrão σ

A Figura 6.61 mostra o sinal medido na radial 1 (trechos 1, 2, 3 e 4):

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Distância em metros

Potência do sinal recebido medido em dBm

Figura 6.61 – Sinal medido na radial 1

A Figura 6.62 apresenta o sinal simulado para a mesma radial 1.

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Distância em metros

Potência recebida estimada em dBm

Figura 6.62 – Sinal simulado para radial 1

A Figura 6.63 mostra detalhes dos sinais medidos e simulados.

182

4100 4150 4200 4250 4300 4350 4400 4450

-60

-55

-50

-45

Distância em metros

Sinal medido e simulado

Medido

Simulado

Figura 6.63 – Comparação de segmento do sinal medido com o simulado

Em seguida, na Figura 6.64, pode-se comparar o sinal medido superposto ao valor

simulado e avaliar algumas estatísticas.

1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 9000

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Distância em metros

Sinal recebido e medido em dBm

Figura 6.64 – Sinal medido superposto ao simulado

Pode ser verificado que a proposição apresenta potencial de simular o nível do sinal

recebido em função da variação da altura da antena, decorrente das condições observadas do

mar, fornecidas pela escala Beaufort.

A Tabela 6.15 mostra uma comparação das estatísticas simples para comparação entre

os sinais.

Tabela 6.15 – Estatísticas do sinal medido e simulado

Média

Desvio padrão

Sinal medido (dBm)

-54,9

6,7

Sinal simulado (dBm)

-55,6

7,6

183

Uma distribuição acumulada, comparativa de ambos os sinais mostra que há uma

proximidade bastante aceitável.

-90 -80 -70 -60 -50 -40 -30

0.1

0.2

0.3

0.4

0.5

0.6

0.7

0.8

0.9

Potência do sinal em dBm

Distribuição acumulada

Distribuição acumulada empírica

Sinal medido

Sinal simulado

Figura 6.65 – Distribuição acumulada comparativa

Por fim, cabe ressaltar que a proposta de ajuste aqui apresentada não é exaustiva, pois

outros efeitos ainda devem ser considerados, de modo a melhorar a previsão da variabilidade

lenta do sinal.

184

7 Conclusão

Esta Dissertação de Mestrado teve como objetivo analisar a resposta em banda estreita

de um canal marítimo, na faixa de 3,5 GHz através da realização de medições na região

litorânea da cidade de Macaé, e posterior processamento dos dados obtidos. Adicionalmente,

foi estudado um fator de correção relacionado às condições marítimas, avaliadas segundo a

escala Beaufort, de modo que o modelo consagrado de dois raios pudesse melhor representar

a variabilidade lenta do sinal e, consequentemente, melhorar a simulação dos modelos de

previsão de cobertura neste ambiente.

O ambiente marítimo apresenta inúmeros desafios, pois embora pareça aparentemente

uniforme, possui características típicas, entre as quais pode ser destacada a variação da altura

das marés e ondas, que influenciam na intensidade do sinal refletido no mar, devido à

variação da rugosidade, e a variação da altura e orientação da antena receptora, decorrente da

flutuação da embarcação na superfície do mar.

Os testes efetuados no ambiente marítimo apresentam, também, desafios logísticos do

ponto de vista de recursos para a realização de medições, uma vez que requer embarcações

com estrutura adequada e equipe devidamente treinada para sua operação.

7.1 Análise conclusiva dos resultados obtidos

A análise qualitativa dos dados mostrou a obstrução total ou parcial do sinal recebido,

devido a estruturas naturais (ilhas) e artificiais (embarcações) em alguns trechos medidos.

Analisando o conjunto de todos os trechos medidos, observou-se, inicialmente, que o

tradicional modelo de dois raios provavelmente seria o mais indicado para explicar o

comportamento do canal marítimo na região de interferência. Assim sendo, os trechos foram

agrupados em radiais e, então, algumas delas foram escolhidas para fins de análise detalhada,

pois representam casos típicos de propagação sobre o mar.

7.1.1 Variabilidade rápida

Com a separação do desvanecimento rápido do desvanecimento lento, e da

dependência com a distância, a variabilidade rápida foi analisada. A análise dos dados obtidos

e processados permitiu algumas conclusões a respeito do ambiente estudado. A primeira é que

185

o ambiente se apresenta claramente como um canal Rice, ou seja, há um sinal dominante na

maioria dos trechos estudados, o qual é interferido por um sinal refletido na superfície do mar.

Foi observado que o sinal deixa de existir quando é totalmente obstruído por

obstáculos naturais de grandes dimensões, como as ilhas, o que já era esperado. Quando é

obstruído por embarcações, o nível do sinal recebido apresenta grande diminuição, o que pode

ser atribuído aos efeitos de reflexão nas suas estruturas metálicas, sendo a difração a principal

responsável pelo sinal recebido.

Observou-se, também, que o sinal direto não mais ocorreu quando a embarcação se

deslocou em uma região onde havia algum obstáculo próximo à estação transmissora, na linha

de visada (situação NLOS). Com a antena em posição não muito elevada em relação à

presença de obstáculos próximos, podem ser observados efeitos de desvanecimentos rápidos

bastante profundos, que se assemelhariam aos observados em áreas urbanas, entretanto, como

esta situação não foi objeto de análise neste trabalho, é necessário um aprofundamento dos

estudos nesta situação específica.

7.1.2 Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento

O cálculo da taxa de cruzamento de nível obtida apresentou, na maioria das vezes,

uma boa aderência com as curvas teóricas, enquanto que a duração média do desvanecimento

apresentou menor aderência, o que impulsiona a busca por outras distribuições que possam

melhor representar os resultado, conforme está detalhado no item 6.3.3.

Cabe observar que, a partir dos cálculos obtidos, é possível a determinação de

importantes parâmetros para implementação de sistemas digitais, tais como esquemas de

codificação e taxa de transmissão.

7.1.3 Dependência com a distância

Com a separação do desvanecimento lento da dependência da distância, foi possível

calcular o fator de atenuação que se situou próximo ao valor do espaço livre, (n~2) o que

indica que para a frequência de 3,515 GHz, utilizada nos testes, o mar estava se comportando

basicamente como uma superfície pouco rugosa, não espalhando o raio incidente. Embora na

região de visada direta seja possível a utilização da atenuação do espaço livre, como

atenuação média, as flutuações de sinal observadas não podem ser explicadas por este

modelo.

186

7.1.4 Variabilidade lenta

Foi concluído que a variabilidade lenta seguia o modelo de dois raios para Terra plana

na zona de interferência. No entanto, este modelo não permite explicar as variações no nível

do desvanecimento lento observadas.

7.1.5 Comparação de potência recebida com o modelo mais adequado

O sinal medido foi comparado com o modelo SUI/Erceg, uma vez que este se propõe a

ser aplicado para sistemas WiMAX na faixa de 3,5 GHz, no que pese não ter sido

desenvolvido para atender a este tipo de ambiente. A comparação mostrou que este modelo

está longe de poder ser utilizado no ambiente marítimo em visada direta, por extrapolação,

por exemplo.

Uma comparação do sinal recebido com o modelo de dois raios mostrou uma melhor

aderência seja na representação das grandes flutuações típicas da zona de interferência, seja

na perda com a distância. Concluiu-se, então, que o modelo de dois raios para Terra plana

representaria a melhor opção para descrever o comportamento do sinal em polarização

vertical sobre o mar e que este seria o mais adequado para a previsão do nível do sinal

recebido no ambiente e nas condições apresentadas. No entanto, acentuadas variações

observadas na envoltória do sinal, devido à mobilidade do sistema, não poderiam ser

explicadas por este modelo, necessitando de um fator de ajuste, descrito no item 7.1.6 e que é

uma contribuição adicional importante, deste trabalho, para a ciência.

7.1.6 Proposta de ajuste do modelo de dois raios

A variabilidade lenta do sinal medido em diversos trechos típicos, dentro da zona de

interferência, apresentou acentuada oscilação, o que suscitou a busca de uma resposta

adicional para este fenômeno. Tal variação pôde ser explicada como sendo resultado da

variação da altura da antena receptora, decorrente das condições do mar. Assim, um fator de

ajuste para o modelo de dois raios foi proposto, neste trabalho, de modo que as condições do

mar, seu efeito na embarcação e, consequentemente, na variação da altura da antena fossem

considerados. Uma simulação da variação da altura da embarcação mostrou que este pode ser

o caminho para se levar em consideração o efeito das condições do mar na composição do

sinal recebido.

Considerando a variação da altura da antena receptora, pode ser verificado que está

diretamente ligada à variação da ondulação da superfície do mar. No ambiente marítimo, a

187

variação da altura da antena é dinâmica e, como tal, deveria ser inserida como fator de

previsão em um modelo para este ambiente.

As escalas de avaliação das condições do mar, como a escala Beaufort, podem ser

utilizadas para estimar os dados necessários, sendo que a principal informação obtida é a

altura das ondas.

Foram utilizadas as expressões obtidas por Brown R.M., Miller A.R. e Vegh E., [10],

[39] para determinar a variação da altura da antena de recepção instalada na embarcação, uma

vez que foi verificado que a variação lenta do nível do sinal recebido poderia ser explicada,

pelo menos em parte, pela variação da altura da antena como consequência da altura da

embarcação, decorrente dos efeitos da ondulação do mar.

Verificou-se que o fator de ganho ou atenuação, devido à altura da antena, pode ser

calculado, em decibéis, através do fator 20log

) sendo h

a altura da antena receptora. O

valor, assim obtido, pode ser somado ao valor calculado da perda de percurso pelo modelo de

dois raios, dado pela equação 2.4, e pode ser colocado em função das condições do mar, dada

pela escala Beaufort. Desta forma, foi possível prever e simular a perda de percurso com

maior precisão em função das condições observadas do mar, conforme mostrado na equação

6.15.

Os valores de σ

(desvio padrão da altura de oscilação da embarcação) e



(comprimento da onda de oscilação da embarcação), para a determinação da variação de h

foram estimados de modo empírico e verificados que estão relacionados às características da

embarcação, cuja oscilação depende das condições do mar.

Por fim, pode ser verificado que o ajuste do modelo de dois raios, proposto nesta

Dissertação, possibilita simular o nível do sinal recebido, em função da variação da altura da

antena de recepção, decorrente das condições observadas do mar, fornecidas pela escala

Beaufort. Ressaltando-se que a proposta não pode ser considerada conclusiva, pois outros

efeitos ainda devem ser considerados de modo a melhorar a previsão da variabilidade lenta do

sinal.

188

7.2 Sugestões para trabalhos futuros

Pode ser destacado que além de atingir o objetivo principal estabelecido para este

trabalho, o autor:

 Preparou diversas configurações para medição de canal em banda estreita e banda

larga, com possibilidade de geração de sinal multiportadoras;

 Utilizou a placa de som de um microcomputador portátil (laptop) para o registro

do desvanecimento rápido;

 Estruturou a comunicação entre equipamentos e instrumentos para geração e

medição de sinais e captura de dados.

Assim sendo, fica como sugestão para trabalhos futuros:

 Realização de medições e caracterização do canal marítimo em banda larga;

 Realização de novas medições em banda estreita nas regiões de interferência e de

difração, em diferentes condições de mar, em função da força dos ventos,

conforme indica a escala Beaufort;

 Avaliação do efeito na propagação da refração atmosférica próxima ao nível do

mar;

 Avaliação de outras funções densidade de probabilidade que apresentem melhor

ajuste para o desvanecimento lento, no caso de propagação sobre o mar;

 Análise dos dados das regiões de obstrução parcial e total do sinal, comparando-os

com outros modelos de previsão de cobertura e estatísticas de canal;

 Análise do desvio Doppler a partir dos dados medidos, para avaliação do

deslocamento de frequência;

 Cálculo dos parâmetros de um sistema digital em função da taxa de cruzamento de

nível e duração média do desvanecimento;

 Realizar medições com o transmissor móvel e o receptor estático;

 Avaliar os efeitos do diagrama de radiação das antenas na variação do nível do

sinal recebido como decorrência da oscilação da embarcação.

189

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GHz Signal: Path Loss and Variability Studies, Proceedings SBMO/IEEE MTT-S IMOC

2001.

[75] DION, D.; GARDENAL, L. On the effects of the Sea Rougness On the Predictions of

Pathlosses Above Sea , IEEE 2000 International, Radar Conference.

[76] MALIATSOS, K. ; LOULIS, P. ; CHRONOPOULOS, M. ; CONSTANTINOU, P. ;

DALLAS, P. ; IKONOMOU, M. ; Experimental Samall scale fading results for Mobile

channels over the sea Personal, Indoor and Mobile Radio Communications, 2006 IEEE

17th International Symposium on Digital Object Identifier.

[77] KERANS, A.; KULESSA, A.S.; LENSSON E.; FRENCH, G.; WOODS; G.S.

Implications of the evaporation duct for microwave radio path design over tropical

oceans in North Australia disponívem em

www.ips.gov.au/IPSHosted/NCRS/wars/wars2002/.../comm.../kerans1.pdf acessado em

10 de dezembro de 2010.

[78] BENHMAMMOUCH, O.; KHENCHAF, A.; CAOUREN, N.; Electromagnetic

Waves Propagation Above Rough Sea Surface Applications to Evaporation Ducts, IEEE

International, Geoscience and Remote Sensing Symposium -.IGARSS, 2008.

[79] MALIATSOS, K.; LOULIS, P.; CHRONOPOULOS, M.; CONSTANTINOU, P.;

DALLAS, P.; IKONOMOU, M., Measurements and Wideband Channel Characterization

for Over-the-sea Propagation, wimob, pp.237-244, 2006 IEEE International Conference

on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications, 2006.

[80] RIMAC-DRLJE, S.; MILANOVIC, J.; STRESNJAK, S.; Comparison of

Propagation Models Accuracy for WiMAX on 3.5 GHz Wireless Communications and

Networking Conference - WCNC, 2009.

[81] MILANOVIC, J.; RIMAC-DRLJE, S.; BEJUK, K.; Comparison of Propagation

Models Accuracy for WiMAX on 3.5 GHz,14th IEEE International Conference on

Electronics, Circuits and Systems – ICECS, 2007

[82] KAVAS; AKTÄUL. Comparative Analysis of WLAN, WiMAX and UMTS

Technologies PIERS Proceedings, August 27-30, Prague, Czech Republic, agosto, 2007

[83] IMPERATORE, P., SALVADORI, E., CHEAMTAC I., Path loss Measurements at

3.5 GHz: A Trial test WiMAX Based in Rural Environment, IEEE.

194

ANEXOS

Anexo 1 Resultado da análise qualitativa dos trechos

Este anexo apresenta o resultado da análise qualitativa dos trechos que não foram

utilizados para a realização da análise quantitativa.

O registro do sinal do trecho 5, mostrado na Figura A.1.1, foi iniciado às 8h44min.

Apresenta uma queda acentuada do nível do sinal decorrente da obstrução causada pelo Ilhote

Sul (minutos 50 e 52). O sinal volta a se elevar quando a embarcação passa entre as o Ilhote

Sul e a ilha de Santana, voltando a cair no final do trecho quando é novamente obstruído,

agora pela ilha de Santana.

49 50 50 51 51 52 52 53 53 54

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:5

Figura A.1.1 – Nível do sinal no trecho 5 e foto com Ilhote Sul

O registro do sinal do trecho 6, mostrado na Figura A.1.2, foi iniciado às 8h54min.

Este trecho está completamente obstruído pela ilha de Santana. Neste trecho, foi solicitado ao

comandante da embarcação que prosseguisse no contorno do arquipélago. Mas como a

embarcação já havia iniciado processo de retorno foi necessário dar uma volta completa para

retomar o rumo. A distância observada entre o trecho 6 e 7 sem registro de sinal ocorreu

devido à necessidade de sincronizar os programas e armazenar os dados.

195

54 55 55 56 56 57 57 58 58 59

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:6

Figura A.1.2 – Nível do sinal no trecho 6 e foto da ilha de Santana

O registro do sinal do trecho 7, mostrado na Figura A.1.3, foi iniciado às 9h03min.

Neste trecho, pode ser observada nova queda do nível do sinal decorrente da obstrução da ilha

do Francês.

04 04 05 05 06 06 07 07 08

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:7

Figura A.1.3 – Nível do sinal no trecho 7 e foto da ilha do Francês

O registro do sinal do trecho 8, mostrado na Figura A.1.4, foi iniciado às 9h08min.

Neste trecho, pode ser verificada queda no nível do sinal devido à obstrução decorrente agora

de obstáculos, prédio e árvores, próximo à antena transmissora.

196

09 09 10 10 11 11 12 12 13 13

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:8

Figura A.1.4 – Nível do sinal no trecho 8

O registro do sinal do trecho 9, mostrado na Figura A.1.5, foi iniciado pouco antes das

9h16min. Apresenta sinal recebido decorrente da obstrução da linha de visada por obstáculos

próximos a antena transmissora. A elevação do nível do sinal provavelmente é decorrente de

alguma reflexão na superfície do mar podendo ainda estar presente alguma reflexão em uma

das ilhas do arquipélago.

16 16 17 17 18 18 19 19 20 20

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:9

Figura A.1.5 – Nível do sinal no trecho 9

197

O registro do sinal do trecho 10, mostrado na Figura A.1.6, foi iniciado às 9h21min

Apresenta grande variação do nível do sinal em consequência da obstrução próximo a antena

transmissora.

21 22 22 23 23 24 24 25 25

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:10

Figura A.1.6 – Nível do sinal no trecho 10

O registro do sinal do trecho 11, mostrado na Figura A.1.7, foi iniciado às 9h26min.

Apresenta acentuada variação do nível do sinal. Neste caso a variação pode ser decorrente da

obstrução próximo à antena transmissora e de reflexão em ilhote próximo mais próximo ao

local de transmissão.

26 27 27 28 28 29 29 30 30 31

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:11

Figura A.1.7 – Nível do sinal no trecho 11

198

O registro do sinal do trecho 12, mostrado na Figura A.1.8, foi iniciado às 9h37min.

Apresenta variação do sinal decorrente de obstrução próximo a antena transmissora. O trecho

foi obtido em uma posição na qual a embarcação efetuou uma curva próxima à estação

transmissora e iniciar novo afastamento. Pode ser observado que o sinal inicia uma forte

elevação de nível no final do registro quando entra novamente na região de visada da antena

transmissora.

37 38 38 39 39 40 40 41 41

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:12

Figura A.1.8 – Nível do sinal no trecho 12

O registro do sinal do trecho 23, mostrado na Figura A.1.9, foi iniciado às 10h37min.

Apresenta inicialmente pequena elevação do sinal decorrente da aproximação com a estação

transmissora a posteriormente queda no nível do sinal em decorrência dos obstáculos

próximos a antena transmissora e o aparecimento de profundos desvanecimentos devido à

entrada na região de obstrução parcial do sinal.

199

37 38 38 39 39 40 40 41 41 42

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:23

Figura A.1.9 – Nível do sinal no trecho 23

O registro do sinal do trecho 24, mostrado na Figura A.1.10, foi iniciado às 10h43min.

Apresenta intensa quantidade de desvanecimento profundo devido a obstrução causada pela

existência de obstáculos próximos a estação transmissora que impedem uma visada direta.

43 44 44 45 45 46 46 47 47

-90

-80

-70

-60

-50

-40

-30

Minuto da leitura

Nível do sinal recebido em dBm

Nível do sinal medido pelo analisador de espectro

Trecho:24

Figura A.1.10 – Nível do sinal no trecho 24

Como consequência da análise qualitativa inicial, pode ser comprovada a existência de

três grandes regiões distintas cujos fenômenos de propagação podem ser diferenciados e,

portanto, devem ser tratados de modo distinto.

200

Anexo 2 Fluxograma do processamento dos dados

O processamento dos dados foi feito seguindo o fluxograma detalhado neste anexo.

Figura A.2.1 – Fluxograma do processamento dos dados

Arquivo com os dados

obtidos da placa AD:

MarN.mat

Arquivo com os dados

obtidos do GPS:

GPS_hora_posicao_N.mat

Arquivo com os dados

obtidos do analisador de

espectro:

dados_analisadorN.mat

Programa para realizar a

média dos valores

Programa para calcular a

hora real de obtenção da

amostras

Programa para correção

dos dados obtidos do

analisador de espectros

Programa para separar os

dados da mensagem

NMEA do GPS

Programa para a união de

dois arquivos com dados

posicionamento obtidos

pelo GPS

Placa A/D

Analisador de

espectro

GPS

Programa união do

arquivo dos pontos do

GPS com os

arquivos dos dados do

sinal medido.

grafico_dados_espaco.m

Este programa mostra a

variação dos níveis de sinal nos

caminhos percorridos durante a

aquisição dos dados

Programa para gerar

gráficos para análise dos

dados

FIM

Captura e armazenamento

Processamento

201

Figura A.2.2 – Fluxograma do processamento dos dados (continuação)

Separação do

desvanecimento lento do

desvanecimento rápido

Cálculo da PDF e teste

QUI

Análise da PDF e teste

QUI

Taxa de cruzamento de

nível e duração média do

desvanecimento

Análise e gráfico da TCN

e DMD

Cálculo dos modelos de

propagação e teste de

aderência

Cálculo do fator de

atenuação

Análise e relatório do

modelo de cobertura

Parâmetros para

definição da pequena

área

Desvanecimento lento

Dados do sistema de

transmissão e recepção

FIM

202

Anexo 3 Arquivos utilizados para captura, armazenamento e

processamento

A Tabela A.3.1 mostra os programas construídos para o captura e armazenamento dos

dados enquanto que a Tabela A.3.2 apresenta os programas elaborados para processamento e

análise dos dados, as entradas necessárias para o processamento e as saídas geradas para

análise e estudo. Nesta tabela, a letra “n” representa o número sequencial do arquivo gerado.

Tabela A.3.1 – Programas para captura e armazenamento dos dados

Entrada

Programas para

processamento

Saída

Finalidade

Porta RS-232c do

analisador de

espectro

a_leitura_nivel_freq_MS2665

c_rev_d

dados_analisador

N.mat

Leitura do nível do sinal

(dBm) após o envio de um

comando enviado ao

microcomputador para o

equipamento.

Porta RS-232c do

GPS

a_registra_dados_GPS_rev_g

GPS_hora_posica

o_N.mat

Leitura da mensagem de

posição do GPS.

Porta USB do

módulo AD

a_registra_dados_VIDEO_Y_

rev_g

MarN.mat

Leitura do nível do sinal

(volts) da placa A/D. A

placa A/D mede a tensão da

saída de vídeo Y do

analisador de espectro.

Tabela A.3.2 – Programas para processamento, entradas e saídas

Entrada

Programas para

processamento

Saída

Finalidade

dados_analisadorN.mat

a_corrige_dados_AE_re

v_a.m

dados_analisador_cor

N.mat

Corrige erros de leitura

decorrente de problemas

de sincronismo.

MarN.mat

b_media_valores_rev_c.

media_mar_n.mat

amostra_mar_n.mat

Realiza a média nos

valores lidos.

media_mar_N.mat ou

amostra_mar_n.mat

c_hora_real_amost_ad_

rev_c.m

media_mar_hora_N.

mat

amostra_mar_hora_n.

mat

Insere a hora em cada

amostra lida para posterior

sincronismo.

dados_analisadorn.mat

dados_analisador_corn.ma

marn.mat

media_mar_n

media_mar_hora_n

amostra_mar_n(n=1-24)

amostra_mar_hora_n(n=1-

d_graficos_dados_rev_a

Gráficos diversos

Gera diversos gráficos

para análise.

203

Entrada

Programas para

processamento

Saída

Finalidade

24)

media_peq_area_n(n=1-

24)

desvan_rapido_n(n=1-24)

GPS_hora_posicao_N.mat

e_separa_dados_gps_re

v_a.m

GPS_hora_pos_sep_d

ados_N.mat

GPS_hora_pos_total

Separa os dados de latitude

e longitude da mensagem

do GPS.

GPS_hora_pos_total

GPS_hora_rota_mar.mat

f_uniao_arq_gps_rev_a.

uniao_arq_GPS.mat

Une arquivos do GPS e

registrados pelo programa.

uniao_arq_GPS.mat

media_mar_hora_N.mat

amostra_mar_hora_n.mat

g_uniao_arq_gps_sinal_

rev_c.m

arq_sinal_posicao_ho

ra_N .mat

arq_sinal_posicao_ho

ra_total.mat

amost_sinal_posicao_

hora.mat

amost_sinal_posicao_

hora_total.mat

Une os arquivos do GPS

com os arquivos do sinal já

com a hora. Neste arquivo

é feito o sincronismo,

utilizando a hora, entre as

amostras.

Dados dos sistemas de

transmissão e recepção.

h_dados_sist_tx_rx_rev

_b.m

dados_tx.mat

dados_rx.mat

Entrada e correção dos

dados do sistema

arq_sinal_posicao_hora_.

mat

i_media_pequena_area_

rev_e.m

media_peq_area_n.m

desvan_rapido_n.mat

Cálculo do valor médio da

pequeña área

desvan_rapido_n.mat

j_calculo_desvan_rapid

o_rev_b.m

desv_rap_a_b.mat

Cálculo do

desvanecimento rápido.

desv_rap_a_b.mat

k_calculo_pdf_teste_qui

_rev_b.m

pdf_teste_qui_a_b.m

dados_pdf_teste_qui_

trecho_a.mat

Cálculo da PDF da

pequena área e teste qui-

quadrado para as PDF

calculadas.

dados_pdf_teste_qui_trech

o_1.mat

l_analise_pdf_rev_c

pdf_teste_qui_a_b.m

dados_pdf_teste_qui_

trecho_a.mat

Gera relatório para análise

da PDF.

dados_pdf_teste_qui_trech

o_1.mat

m_taxa_de_cruzamento

_de_nivel_rev_d.m

Gráficos da taxa de

cruzamento de nível e

duração média do

desvanecimento para

análise.

Cálculo da taxa de

cruzamento de nível e

duração média do

desvanecimento e geração

de gráficos.

(não há)

n_taxa_de_cruzamento

_de_nivel_graficos_rev_

Gráficos TCN e

DMD.

Gera gráficos teóricos da

TCN e DMD para estudo.

media_peq_area_.mat

dados_tx.mat

dados_rx.mat

o_ajuste_dois_raios_rev

_d.m

Gráficos de modelos

(Hata, COST 231 SU

e dois raios) para

análise.

Calcula perda de percurso

e gera gráficos para análise

em diferentes modelos de

cobertura.

Os dados utilizados neste

programa são gerados a

partir dos dados gerados

no programa:

o_ajuste_dois_raios_rev_

d.m

p_altura_ant_rx_rugos_

mar_rev_a.m

Gráficos para análise

dos efeitos das ondas

na variação da altura

da antena.

Análise dos efeitos da

variabilidade lenta como

decorrência da oscilação

da embarcação, simulação

e proposta de ajuste do

modelo de dois raios.

arq_sinal_posicao_hora_N

.mat

r_grafico_modelo_dois_

raios_rev_b.m

Gráfico com a

posição espacial dos

dados medidos.

Gera gráfico com a

posição espacial dos dados

medidos.

204

Anexo 4 Programas utilizados para o captura e armazenamento dos

dados

Neste apêndice e no próximo são apresentados os programas desenvolvidos para a

captura dos dados dos equipamentos, apresentação, processamento e análise destes dados.

% Nome do programa: a_leitura_nivel_freq_MS2665c_rev_d

% ------------------------------------------------------------------------

% Programa de leitura e registro de dados de leitura do analisador de

% espectro MS2665c da ANRITSU

% Obs.: Dar "preset" no instrumento antes de iniciar

% ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

% Inicialização

clear all;

close all;

pack;

clc;

pause(1);

% Definição das variáveis

% ------------------------------------------------------------------------

leit_lev=[];

leit_AE_lev=[];

leit_AE_lev1=[];

hora_leit=[];

leit_AE_freq=[];

leit_freq=[];

leitura=[];

continua = 1;

te=[];

num_amost='3400'; % Quantidade de amostras

int_amost='0.1'; % Intervalo médio entre amostras => NÃO MAIS USADO

freq_medida='CF 3515000000'; % Falta testar com o Analisador de Espectro

inicia_reg='n';

novo_registro='';

continua_registro=true;

conta_arq_reg=1;

conta_arq_reg_str='';

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Programas MatLab\Testes gerais\';

% -----------------------------------------------------------------------

% Cria arquivo para gravação dos dados

fid=0;

while fid < 1

filename=input('Entre com o nome do arquivo [dados_analisador]: ', 's');

if isempty(filename)

filename = 'dados_analisador'; % Nome do arquivo

end

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg);

nome_arq=strcat(caminho,filename,conta_arq_reg_str);

[fid,message] = fopen(filename, 'a');

if fid == -1

disp(message);

end

% ------------------------------------------------------------------------

% Configura parâmetros de leitura dos dados do analisador de espectro

com_ser_AE = 's'; % ==>> Indica leitura dos dados do AE

% ==>> As linhas abaixo devem ser testadas

% -----------------------------------------------------------------------

freq_medida=input('Entre com a frequencia de medição [3515000000]','s');

if isempty(freq_medida)

freq_medida = '3515000000';

205

end

freq_medida=['CF ' freq_medida];

% -----------------------------------------------------------------------

num_amost=input('Entre com a quantidade de amostras? [3400~=5min]','s');

if isempty(num_amost)

num_amost = '3400';

end

num_amost=str2num(num_amost);

% -----------------------------------------------------------------------

% Inicialização e configuração da porta serial de comunicação

if com_ser_AE=='s'

% -------------------------------------------------------------------

porta_AE=input('Entre com a porta serial(com36):','s');

if isempty(porta_AE)

porta_AE = 'com36';

end

% -------------------------------------------------------------------

comserial_AE = serial(porta_AE,'BaudRate',9600,'DataBits',8,'Timeout',0.01);

fopen(comserial_AE);

% Configura para leitura 'manual' ou 'continuous'

comserial_AE.ReadAsyncMode = 'continuous'; % leitura assíncrona

else

% não faz nada

end

% ------------------------------------------------------------------------

% Inicialização e configuração do analisador de Especto

% fprintf(comserial_AE,'*RST'); % Reset total

fprintf(comserial_AE, freq_medida); % ==>> TESTAR

fprintf(comserial_AE,'SP 0'); % Span zero

fprintf(comserial_AE,'RB 300KHZ'); % Banda de resolução

fprintf(comserial_AE,'VB 3KHZ'); % Banda de vídeo

% ------------------------------------------------------------------------

% Inicia loop para fazer diversos registros

while continua_registro==true

% --------------------------------------------------------------------

% Comando de início da gravação

while inicia_reg~='s'

inicia_reg=input('Inicia registro dos dados [n]','s');

if isempty(inicia_reg)

inicia_reg = 'n';

else

inicia_reg = 's';

end

% --------------------------------------------------------------------

% Loop de leitura de dados

if com_ser_AE=='s'

for continua=1:num_amost

% ---------------------------------------------------------------

try

% Não faz nada, aguarda finalizar escrita

while strcmp(comserial_AE.TransferStatus,'write')

end

fprintf(comserial_AE,'MKL?','async'); % Envia comando para leitura

catch ME

while strcmp(comserial_AE.TransferStatus,'write')

end

fprintf(comserial_AE,'MKL?','async'); % Envia comando para leitura

end

leit_AE_lev = fscanf(comserial_AE); %; % sem ";" mostra valores

leit_AE_lev1=str2num(leit_AE_lev);

% ------------------------------------------------------------

if isempty(leit_AE_lev1)

if (continua-1)==0

leit_AE_lev1=1; % Se não houver leitura colocar "1"

else

leit_AE_lev1=leit_lev(continua-1);

end

206

else

%leit_AE_lev1=str2num(leit_AE_lev);

end

% ------------------------------------------------------------

leit_lev=[leit_lev;leit_AE_lev1];

hora_leit=[hora_leit;datenum(datestr(clock,'HH:MM:SS.FFF'))];

linha_dados=[hora_leit leit_lev]; % Concatena dados lidos

% Mostra valores a medida que faz os registros

% ------------------------------------------------------------

plot(linha_dados(:,1),linha_dados(:,2),'r'); % mostra dados

drawnow; % Atualiza dados

end

else

% não faz nada

end

% --------------------------------------------------------------------

% Desenho do gráfico dos valores lidos

plot(linha_dados(:,1),linha_dados(:,2),'r')

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg);

nome_arq=strcat(caminho,filename,conta_arq_reg_str);

% --------------------------------------------------------------------

% Salva variáveis dos dados lidos no arquivo

save (nome_arq,'linha_dados','hora_leit','leit_lev');

% --------------------------------------------------------------------

% Reinicializa variáveis

nome_arq=[];

leit_lev=[];

hora_leit=[];

% --------------------------------------------------------------------

% Verifica se haverá novo registro

novo_registro=input('Realizar novo registro [ENTER para sim]: ', 's');

if isempty(novo_registro)

continua_registro=true;

% ----------------------------------------------------------------

% Configura duração de um regsitro completo e número de repetições

alt_dur_rep=''; % Inicializa variável com vazio

alt_dur_rep=input('Alterar duração e repetição [ENTER para NÃO]:','s');

if isempty(alt_dur_rep)

% não faz nada

else

num_amost=input('Entre com o número de amostras [3400]');

% É o número de vezes que o registro será efetudo

if isempty(num_amost)

num_amost = 3400;

end

else

continua_registro=false;

end

% Incrementa sufixo do nome do arquivo

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

end

% Fecha e apaga objetos da porta serial

% ------------------------------------------------------------------------

if com_ser_AE=='s'

stopasync(comserial_AE);

fclose(comserial_AE);

delete(comserial_AE);

clear comserial_AE;

else

% não faz nada

end

% *** FIM DO PROGRAMA ***

% ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

207

% Nome do programa: a_registra_dados_VIDEO_Y_rev_g

% ------------------------------------------------------------------------

% Programa de leitura da saída de VIDEO Y de um analizador de espectro

% através da placa conversora A/D do microfone do notebook e/ou de uma

% placa A/D (USB-6210)

% Terminal 17 (canal 1), term 19 c#2, term 21 c#3, terminal 28 (GND)

% ************************************************************************

% Inicialização

clear all;

close all;

pack;

clc;

% ************************************************************************

% Definição das variáveis

% ------------------------------------------------------------------------

% Valores para leitura dos dados

% ------------------------------------------------------------------------

% Placa de áudio

% ------------------------------------------------------------------------

fs=8000; % Frequencia de amostragem em Hz /n vezes amostras por segundo

janela=0.5; % Janela de tempo para mostrar dados ao vivo

% Placa de conversão A/D

% ------------------------------------------------------------------------

% Mesmos valores anteriores

% Valores de duração e repetição dos registros

% ------------------------------------------------------------------------

num_seg=1; % Número de segundos de sinal gravado

repeticoes=1; % Realiza a leitura uma vez + repeticoes

te=[];

dados_AE=[]; % Variável de armazenamento dos dados lidos no AE

data=[];

tempo=[];

linha_dados=[];

linha_dados_1=[];

hora_leit=[];

com_ser='';

com_ser_AE='';

leitura_GPS={};

indice_2=0;

mensagem_GPS='continua';

s_NMEA='$GPGGA'; % "string" de leitura do GPS

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Programas MatLab\Testes gerais\';

arquivo=[];

filename='';

nome_arq='';

nome_arq_gps='';

leitura_gps='';

inicia_reg='n';

novo_registro='';

continua_registro=true;

conta_arq_reg=1;

conta_arq_reg_str='';

% ************************************************************************

% Configura taxa de amostragem, duração e número de repetições do registro

% ------------------------------------------------------------------------

fs=input('Entre com a taxa de amostragem [4000 Hz]');

if isempty(fs)

fs = 4000;

amost_seg=fs;

end

num_seg=input('Entre com a duração contínua do registro [30 s]');

if isempty(num_seg)

num_seg = 30;

end

repeticoes=input('Entre com o número de repetições [10]');

% É o número de vezes que o registro será efetudo e onde serão pegos

% os dados de posição

208

if isempty(repeticoes)

repeticoes = 10;

end

% --------------------------------------------------------------------

% Configura a interface de áudio

% --------------------------------------------------------------------

com_audio_ad=input('Comunicação com a placa de áudio? [n]','s');

if isempty(com_audio_ad)

com_audio_ad = 'n';

end

if com_audio_ad=='s'

fs=8000; % Taxa mínuma da placa de áudio;

ai1=analoginput('winsound');

addchannel(ai1,1);

% addchannel(ai1,2);

set(ai1, 'SampleRate', fs,...

'SamplesPerTrigger', num_seg*fs); % O 2o.fs altera

% a taxa amostragem

set(ai1, 'TriggerType', 'manual'); % Disparo controlado 'manual'

% set(ai1, 'TriggerType', 'Immediate'); % Disparo controlado 'continuo'

set(ai1, 'TriggerRepeat', repeticoes);

else

% não faz nada

end

% ------------------------------------------------------------------------

% Configura porta USB de comunicação com a placa A/D USB-6210

% Ter 17 c#1, term 19 c#2, term 21 c#3, term 28 GND

% ------------------------------------------------------------------------

com_usb_ad=input('Comunicação com a placa conversora A/D? [n]','s');

if isempty(com_usb_ad)

com_usb_ad = 'n';

end

if com_usb_ad=='s'

% --------------------------------------------------------------------

ai = analoginput('nidaq','Dev1');

% Adiciona os canais da placa a serem lidos

% --------------------------------------------------------------------

addchannel(ai,1);

% addchannel(ai,2);

% addchannel(ai,3);

% addchannel(ai, [1 2 3]); => alternativa para adicionar canais

% Definição dos parâmetros de leitura

% --------------------------------------------------------------------

set(ai, 'SampleRate', fs,...

'SamplesPerTrigger', num_seg*fs);

% 'SamplesPerTrigger', num_seg*fs)

set(ai, 'InputType','SingleEnded');

set(ai, 'TriggerType', 'manual'); % Trigger manual

set(ai, 'TriggerRepeat', repeticoes); % Trigger ocorre n vezes a

% cada condição encontrada

% set(ai, 'TriggerCondition', 'rising'); % Trigger na borda de subida

% set(ai, 'TriggerConditionValue', 2); % Trigger quando atinge 1 volt

% set(ai, 'TriggerChannel', ai.channel(2));

% --------------------------------------------------------------------

else

% não faz nada

end

% -----------------------------------------------------------------------

% Cria arquivo para gravação dos dados

% -----------------------------------------------------------------------

fid=0;

while fid < 1

filename=input('Entre com o nome do arquivo [trechon_vy]: ', 's');

if isempty(filename)

filename = 'trecho_vy_'; % Nome do arquivo

end

209

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg);

nome_arq=strcat(caminho,filename,conta_arq_reg_str);

[fid,message] = fopen(filename, 'a');

if fid == -1

disp(message);

end

% Arquivo para gravação da posição associada aos dados lidos

nome_arq_gps=[nome_arq '_gps'];

% ------------------------------------------------------------------------

% Inicia loop para fazer diversos registros

while continua_registro==true

% --------------------------------------------------------------------

% Realiza a aquisição de dados da interface de áudio e GPS

% --------------------------------------------------------------------

% Comando de início da gravação

while inicia_reg~='s'

inicia_reg=input('Inicia registro dos dados [n]','s');

if isempty(inicia_reg)

inicia_reg = 'n';

else

inicia_reg = 's';

end

% --------------------------------------------------------------------

% Inicia interface de aúdio e/ou placa A/D

% --------------------------------------------------------------------

% Inicializa placa A/D

if com_usb_ad=='s'

start(ai);

end

% Inicializa interface de áudio

if com_audio_ad=='s'

start(ai1);

end

% --------------------------------------------------------------------

for i=1:repeticoes

% ----------------------------------------------------------------

% Leitura do conversor A/D pelo tempo de duração do registro

% ----------------------------------------------------------------

% Inicializa interface USB

if com_usb_ad=='s'

% Tenta ler a interface USB

% ------------------------------------------------------------

try

trigger(ai); % Disparo da leitura manual

[data1,time1] = getdata(ai); % Leitura dos dados

dados_AE=[dados_AE;data1]; % Concatena dados lidos na horizontal

% -1 pois a placa inverte

tempo=[tempo;time1]; % Concatena tempo lidos na

% horizontal

cl=clock;

% ------------------------------------------------------------

% plot(tempo,dados_AE,'r'); % mostra dados

% drawnow; % Atualiza dados

% ------------------------------------------------------------

catch ME1

try % Tenta novamente

trigger(ai); % Disparo da leitura manual

[data1,time1] = getdata(ai); % Leitura dos dados

dados_AE=[dados_AE;data1]; % Concatena dados lidos na horizontal

tempo=[tempo;time1]; % Concatena tempo lidos na

% horizontal

cl=clock;

catch ME2

% Salva posições GPS

210

save

(nome_arq_gps,'hora_leit','leitura_gps','dados_lidos_gps');

end

% Mostra valores a medida que faz os registros

% ------------------------------------------------------------

set(ai, 'TimerPeriod', janela);

set(ai, 'TimerFcn', @daqtimerplot);

set(ai, {'StartFcn', 'StopFcn', 'TriggerFcn'}, {'', '', ''});

% ------------------------------------------------------------

end

% ----------------------------------------------------------------

% Inicializa interface de áudio

if com_audio_ad=='s'

trigger(ai1); % Disparo da leitura manual

[data1,time1] = getdata(ai1); % Leitura dos dados

dados_AE=[dados_AE;-1*data1]; % Concatena dados lidos na horizontal

% -1 pois a placa inverte

tempo=[tempo;time1]; % Concatena tempo lidos na

% horizontal

cl=clock;

% Mostra valores a medida que faz os registros

% ------------------------------------------------------------

set(ai1, 'TimerPeriod', janela);

set(ai1, 'TimerFcn', @daqtimerplot);

set(ai1, {'StartFcn', 'StopFcn', 'TriggerFcn'}, {'', '', ''});

% plot(tempo, dados_AE); % mostra dados

% type daqtimerplot;

% ------------------------------------------------------------

end

% Concatena lado a lado tempo e dados do AE

% --------------------------------------------------------------------

linha_dados=[tempo dados_AE];

% --------------------------------------------------------------------

% *** Desenha gráfico ***

% --------------------------------------------------------------------

% plot(tempo,dados_AE, 'Color', 'red');

if com_usb_ad=='s'

plot(linha_dados(:,1),linha_dados(:,2),'Color', 'red')

hold on

grid on

% plot(time2,data2, 'Color', 'blue');

zoom on;

title('Disparo controlado');

xlabel('Tempo relativo em segundos');

ylabel('Dados em volts');

% ylim([-0.5 0.5]);

hold off

end

if com_audio_ad=='s'

plot(linha_dados(:,1),linha_dados(:,2),'Color', 'red')

hold on

grid on

% plot(time2,data2, 'Color', 'blue');

zoom on;

title('Disparo controlado');

xlabel('Tempo relativo em segundos');

ylabel('Dados em volts');

% ylim([-0.5 0.5]);

hold off

end

% --------------------------------------------------------------------

% *** Grava arquivo ***

% --------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg);

211

nome_arq=strcat(caminho,filename,conta_arq_reg_str); % Nome do arquivo

nome_arq_gps=[nome_arq '_gps']; % Nome do arq. GPS

% Salva variáveis dos dados lidos no arquivo

save (nome_arq, 'linha_dados','cl');

% --------------------------------------------------------------------

% Reinicializa variáveis

leitura_gps=[];

linha_dados=[];

dados_AE=[];

tempo=[];

hora_leit=[];

% --------------------------------------------------------------------

% Interrompe interface de aúdio e/ou placa AD

% --------------------------------------------------------------------

% Interrompe placa AD

if com_usb_ad=='s'

stop(ai);

end

% Interrompe interface de áudio

if com_audio_ad=='s'

stop(ai1);

end

% --------------------------------------------------------------------

% Verifica se haverá novo registro

% --------------------------------------------------------------------

novo_registro=input('Realizar novo registro [ENTER para sim]: ', 's');

if isempty(novo_registro)

continua_registro=true;

% ----------------------------------------------------------------

% Configura duração de um regsitro completo e número de repetições

alt_dur_rep=''; % Inicializa variável com vazio

alt_dur_rep=input('Alterar duração e repetição [ENTER para não]','s');

if isempty(alt_dur_rep)

% não faz nada

else

num_seg=input('Entre com a duração do registro [60 s]');

if isempty(num_seg)

num_seg = 60;

end

repeticoes=input('Entre com o número de repetições [5]');

% É o número de vezes que o registro será efetudo e onde serão pegos

% os dados de posição

if isempty(repeticoes)

repeticoes = 5;

end

% Definição dos parâmetros de leitura

% ------------------------------------------------------------

set(ai, 'SampleRate', fs,...

'SamplesPerTrigger', num_seg*fs)

set(ai, 'InputType','SingleEnded');

set(ai, 'TriggerType', 'manual'); % Trigger manual

set(ai, 'TriggerRepeat', repeticoes); % Trigger ocorre n vezes a

% cada condição é

% encontrata

end

else

continua_registro=false;

end

% Incrementa sufixo do nome do arquivo

% --------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

end

% ------------------------------------------------------------------------

% *** Fecha interfaces e objetos

% ------------------------------------------------------------------------

% Fecha arquivo e apaga objeto do arquivo

fclose(fid); % fecha arquivo

clear fid;

212

% Elimina objetos das interface de aúdio e/ou placa AD

% --------------------------------------------------------------------

% Inicializa placa A/D

if com_usb_ad=='s'

delete(ai);

end

% Inicializa interface de áudio

if com_audio_ad=='s'

delete(ai1);

end

% --------------------------------------------------------------------

if com_ser=='s'

stopasync(comserial);

fclose(comserial);

delete(comserial);

clear comserial;

else

% não faz nada

end

if com_ser_AE=='s'

stopasync(comserial_AE);

fclose(comserial_AE);

delete(comserial_AE);

clear comserial_AE;

else

% não faz nada

end

% ------------------------------------------------------------------------

% *** Final do programa ***

% ************************************************************************

% Nome do programa: a_registra_dados_GPS_rev_g

% ------------------------------------------------------------------------

% ************************************************************************

% Programa de leitura de dados do GPS atraves da porta USB/SERIAL

% Para cada registro é acrescentado a hora local

% ************************************************************************

% Inicialização

% ------------------------------------------------------------------------

clear all;

close all;

pack;

clc;

% ************************************************************************

% Definição das variáveis

% ------------------------------------------------------------------------

% Valores de duração e repetição dos registros

% ------------------------------------------------------------------------

num_seg=1; % Número de segundos de sinal gravado

repeticoes=1; % Realiza a leitura uma vez + repeticoes

% te=[];

% dados_AE=[]; % Variável de armazenamento dos dados lidos no AE

data=[];

tempo=[];

linha_dados=[];

linha_dados_1=[];

hora_leit=[];

com_ser='';

com_ser_AE='';

% leitura_GPS={};

213

leitura_GPS=[];

indice_2=0;

mensagem_GPS='continua';

s_NMEA='$GPGGA'; % "string" de leitura do GPS

% Caminho para gravação do arquivo

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Programas MatLab\Testes gerais\';

arquivo=[];

filename='';

nome_arq='';

nome_arq_gps='';

leitura_gps='';

inicia_reg='n';

novo_registro='';

continua_registro=true;

conta_arq_reg=1;

conta_arq_reg_str='';

% ************************************************************************

% Configura duração de um regsitro completo e número de repetições

% ------------------------------------------------------------------------

repeticoes=input('Entre com o número de repetições [260]');

% É o número de vezes que o registro será efetudo e onde serão pegos

% os dados de posição

if isempty(repeticoes)

repeticoes = 260;

end

% ************************************************************************

% Configura das portas seriais e USB

% ------------------------------------------------------------------------

% Configura porta serial de comunicação com o GPS

% ------------------------------------------------------------------------

com_ser='s'; % ==>> Indica comunicação serial com GPS

if com_ser=='s'

% --------------------------------------------------------------------

porta=input('Entre com a porta serial(COM38):','s');

if isempty(porta)

porta = 'com38';

end

comserial = serial(porta,'BaudRate',9600,'DataBits',8);

fopen(comserial);

comserial.ReadAsyncMode = 'continuous'; % Lê continuamente a porta

% --------------------------------------------------------------------

else

% não faz nada

end

% -----------------------------------------------------------------------

% Cria arquivo para gravação dos dados

% -----------------------------------------------------------------------

fid=0;

while fid < 1

filename=input('Entre com o nome do arquivo [GPS_hora_posicao_]: ', 's');

if isempty(filename)

filename = 'GPS_hora_posicao_'; % Nome do arquivo

end

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg);

nome_arq=strcat(caminho,filename,conta_arq_reg_str);

[fid,message] = fopen(filename, 'a');

if fid == -1

disp(message);

end

214

% Arquivo para gravação da posição associada aos dados lidos

% ------------------------------------------------------------------------

% nome_arq_gps=[nome_arq '_gps'];

nome_arq_gps=nome_arq;

% ------------------------------------------------------------------------

% Inicia loop para fazer diversos registros

while continua_registro==true

% --------------------------------------------------------------------

% Realiza a aquisição de dados da interface de áudio e GPS

% --------------------------------------------------------------------

% Comando de início da gravação

while inicia_reg~='s'

inicia_reg=input('Inicia registro dos dados [n]','s');

if isempty(inicia_reg)

inicia_reg = 'n';

else

inicia_reg = 's';

end

% --------------------------------------------------------------------

% Registro da posição do GPS

if com_ser=='s'

while strncmp(mensagem_GPS, s_NMEA, 6)==false

mensagem_GPS = fscanf(comserial);

end

else

% não faz nada

end

% --------------------------------------------------------------------

% 1a. leitura do GPS

% --------------------------------------------------------------------

leitura_gps=strvcat(leitura_gps,mensagem_GPS);

% leitura_gps=[leitura_gps;mensagem_GPS];

mensagem_GPS='sem leitura GPS';

% 1a. hora de leitura do GPS

% --------------------------------------------------------------------

hora_leit=[hora_leit;datestr(clock,'HH:MM:SS.FFF')];

for i=1:(repeticoes)

% ----------------------------------------------------------------

% Registro da posição do GPS

% ----------------------------------------------------------------

if com_ser=='s'

while strncmp(mensagem_GPS, s_NMEA, 6)==false

mensagem_GPS = fscanf(comserial);

end

mensagem_GPS % Mostra mensagem lida na linha de comando

else

% não faz nada

end

% ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

% Acumula posição GPS lida

% ----------------------------------------------------------------

leitura_gps=strvcat(leitura_gps,mensagem_GPS);

% Acumula hora da leitura GPS

% ----------------------------------------------------------------

hora_leit=[hora_leit;datestr(clock,'HH:MM:SS.FFF')];

% ----------------------------------------------------------------

dados_lidos_gps=[hora_leit leitura_gps]; % <<<===### Teste

mensagem_GPS='sem leitura GPS';

% ++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++++

end

% --------------------------------------------------------------------

% *** Grava arquivo ***

% --------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg);

nome_arq=strcat(caminho,filename,conta_arq_reg_str); % Nome do arquivo

nome_arq_gps=nome_arq;

% Salva posições GPS

215

save (nome_arq_gps,'hora_leit','leitura_gps','dados_lidos_gps');

% --------------------------------------------------------------------

% Reinicializa variáveis

leitura_gps=[];

linha_dados=[];

dados_AE=[];

tempo=[];

hora_leit=[];

% --------------------------------------------------------------------

% Verifica se haverá novo registro

% --------------------------------------------------------------------

novo_registro=input('Realizar novo registro [ENTER para SIM]: ', 's');

if isempty(novo_registro)

continua_registro=true;

% ----------------------------------------------------------------

% Configura duração de um regsitro completo e número de repetições

alt_dur_rep=''; % Inicializa variável com vazio

alt_dur_rep=input('Alterar duração e repetição [ENTER para NÃO]:','s');

if isempty(alt_dur_rep)

% não faz nada

else

repeticoes=input('Entre com o número de repetições [260]');

% É o número de vezes que o registro será efetudo e onde serão pegos

% os dados de posição

if isempty(repeticoes)

repeticoes = 260;

end

else

continua_registro=false;

end

% Incrementa sufixo do nome do arquivo

% --------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

end

% ------------------------------------------------------------------------

% *** Fecha interfaces e objetos

% ------------------------------------------------------------------------

% Fecha arquivo e apaga objeto do arquivo

fclose(fid); % fecha arquivo

clear fid;

if com_ser=='s'

stopasync(comserial);

fclose(comserial);

delete(comserial);

clear comserial;

else

% não faz nada

end

% ------------------------------------------------------------------------

% *** Final do programa ***

% ************************************************************************

216

Anexo 5 Programas utilizados para processamento dos dados

% Nome do programa: a_corrige_dados_AE_rev_a

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa corrige as amostras dos dados obtidos do analisador de

% espectro devido a erros de leitura decorrente de sincronismo do controle

% de fluxo da porta serial e tempo de resposta do processamento interno do

% equipamentos. Procedimento:

% - O número correspondente ao arquivo deve ser colocado na linha 36;

% - colocar um "break point" na linha 61;

% - corrigir as amostras manualmente alterando a variável no "workspace";

% - continuar o programa;

% ************************************************************************

% 1-Arquivo de entrada: dados_analisadorn.mat

% Variável(eis) de entrada: 'hora_leit','leit_lev','linha_dados(hora,nivel(dB))

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída: dados_analisador_corn.mat

% Variável(eis) de saída: 'hora_leit','leit_lev_cor','linha_dados(hora,nivel(dB))

% ************************************************************************

clear all; % Apaga todas as variáveis do Espaço de Trabalho

% insert(vd,'corrige_dados_AE','65')

% Variáveis de leitura do arquivo

arquivo=[];

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\';

filename_lido='dados_analisador';

filename_gravado='dados_analisador_cor';

nome_arq='';

nome_arq_gravado='';

novo_registro='';

continua_registro=true;

corrigido=false;

conta_arq_reg=7; % Arquivo inicial

conta_arq_reg_str='';

leit_lev_cor=[];

fid=0;

% Entrada e leitura do arquivo com as variáveis medidas em campo

% -------------------------------------------------------------------------

while continua_registro==true

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg); % passa para STRING

nome_arq=strcat(caminho,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

% *********************************************************************

% Carrega arquivo de dados a serem corrigidos

% ---------------------------------------------------------------------

load (nome_arq, 'hora_leit','leit_lev','linha_dados');

% *********************************************************************

% Correção manual dos dados lidos

% ---------------------------------------------------------------------

workspace; % Mostra o espaço de variávesi onde serão feitas as correções

% *********************************************************************

% Salva os valores calculados

% ---------------------------------------------------------------------

nome_arq_gravado=strcat(caminho,filename_gravado,conta_arq_reg_str);

% -----------------------------------------------------------------

% Corrige os dados da variável linha_dados (níveis na segunda coluna)

for indice=1:length(leit_lev)

if leit_lev(indice)==linha_dados(indice,2)

% Não faz nada

else

linha_dados(indice,2)=leit_lev(indice);

end

% -----------------------------------------------------------------

save (nome_arq_gravado,'hora_leit','leit_lev','linha_dados')

217

% *********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% ---------------------------------------------------------------------

novo_registro=input('Realizar nova registro [s]: ', 's');

if isempty(novo_registro)

continua_registro=true;

else

continua_registro=false;

end

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

end

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: b_media_valores_rev_c

% ------------------------------------------------------------------------

% Programa de cálculo da média ou a supressão de amostras dos valores lidos

% pela placa do AD.

% Para este programa, as variáveis do(s) arquivo(s) trecho são carregadas

% para área de trabalho.

% *************************************************************************

% Arquivo de entrada: marn.mat

% Variável(eis) de entrada: 'linha_dados'

% -------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída: media_mar_n.mat

% Variável(eis) de saída: 'media_db','media_lin_placa','tempo'

% -------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída: amostra_mar_n.mat

% Variável(eis) de saída: 'valor_db','media_db','media_lin_placa','tempo'

% *************************************************************************

clear all; % Apaga todas as variáveis do Espaço de Trabalho

media_lin_placa=[]; % Média linear dos valores lidos pela placa

media_lin=[];

tempo=[];

indice_media=1;

indice=0;

indice_1=0;

indice_2=0;

salta_val=[];

salta_tempo=[];

media=[];

val_atual=[];

% Inicialização de variáveis

% ------------------------------------------------------------------------

nome_arq='';

nome_arq_gravado='';

novo_registro='';

continua_registro=true;

conta_arq_reg=1;

conta_arq_reg_str='';

% Variáveis de leitura do arquivo

arquivo=[];

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\';

% Seleciona arquivo de entrada

% ------------------------------------------------------------------------

arquivo_entrada='mar';

% Mostra opções de geração de arquivos de saída

% ------------------------------------------------------------------------

disp ({'Arquivo de entrada: marn.mat (n=1-24)';...

'----------------------------------------------------';...

'Arquivos de saída:';...

'1- Arquivo com médias: media_mar_n (n=1-24)';...

'2- Arquivo com amostras: amostra_mar_n.mat (n=1-24)'});

% Escolha do arquivo de saída

num_arq=input('Entre com o arquivo a ser gerado [1]','s');

218

if isempty(num_arq)

num_arq='1';

end

% Seleciona arquivo de saída e valores da média e redução da taxa

% ------------------------------------------------------------------------

switch num_arq

% ---------------------------------------------------------------------

case {'1'}

arquivo_saida='media_mar_'; % Media de valores

% Quantidade de valores utilizados para fazer a média

media_movel=input('Entre com a média dos valores [10]','s');

if isempty(media_movel)

media_movel='10';

media_movel=str2num(media_movel);

else

media_movel=str2num(media_movel);

end

% ---------------------------------------------------------------------

case {'2'}

% Suprime amostras para compatibilizar taxa com cálculo

% Neste caso 800 amostras por segundo

arquivo_saida='amostra_mar_';

% Quantidade de valores utilizados para fazer a média

sup_mostras=input('Entre com valores redução da taxa [5-

>4000/5=800aps]','s');

if isempty(sup_mostras)

sup_mostras='5';

sup_mostras=str2num(sup_mostras);

else

sup_mostras=str2num(sup_mostras);

end

% Escolha do(s) arquivo(s) a ser(em) processados(s)

% -------------------------------------------------------------------------

num_arq_ini=input('Entre com o número do primeiro arquivo [1]','s');

if isempty(num_arq_ini)

num_arq_ini='1';

end

num_arq_ini=str2num(num_arq_ini);

num_arq_fim=input('Entre com o número do último arquivo [24]','s');

if isempty(num_arq_fim)

num_arq_fim='24';

end

num_arq_fim=str2num(num_arq_fim);

% -------------------------------------------------------------------------

% Algorítmos de cálculo da média e de retirada de ammostras

% -------------------------------------------------------------------------

for conta_arq_reg=num_arq_ini:num_arq_fim % anterior: for 1:24

% *********************************************************************

% Carrega arquivo de dados gravados

% ---------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg); % passa para STRING

nome_arq=strcat(caminho,arquivo_entrada,conta_arq_reg_str,'.mat');

load (nome_arq, 'linha_dados')

switch num_arq

case {'1'}

% *********************************************************************

% Algorítmo de realização da média nos dados lidos

% ---------------------------------------------------------------------

for indice_1=1:media_movel:length(linha_dados)% 100000

% linha_dados_dif=linha_dados(indice,2)+linha_dados(indice,2);

for indice_2=0:1:media_movel

indice=indice_1+indice_2;

219

% Limita a leitura da variável ao seu tamanho

if indice_1+indice_2>=length(linha_dados)

indice=length(linha_dados);

end

val_atual=linha_dados(indice,2);

val_tempo=linha_dados(indice,1);

% media=[linha_dados(indice,2) linha_dados(indice+1,2)

linha_dados(indice+2,2)];

media=[media val_atual];

end

media_lin_placa(indice_media)=mean(media); % Cálculo da média

tempo(indice_media)=val_tempo;

indice_media=indice_media+1;

media=[];

end

case {'2'}

% *********************************************************************

% Algorítmo de supressão de dados para diminuir a taxa

% ---------------------------------------------------------------------

ind_taxa=(1:sup_mostras:length(linha_dados));

tempo=linha_dados(ind_taxa,1);

media_lin_placa=linha_dados(ind_taxa,2);

end

% Calcula o valor em dB para escala da saída de VIDEO Y

% ---------------------------------------------------------------------

valor_db=241.7*media_lin_placa.^0.332-238.9;

media_db=valor_db;

% *********************************************************************

% Salva os valores calculados

% ---------------------------------------------------------------------

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_saida,conta_arq_reg_str);

save (nome_arq_gravado,'valor_db','media_db','media_lin_placa','tempo')

% *********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% ---------------------------------------------------------------------

% novo_registro=input('Realizar nova registro [s]: ', 's');

% if isempty(novo_registro)

% continua_registro=true;

% else

% continua_registro=false;

% end

% Reinicializa variáveis

% ----------------------

% clear linha_dados

% clear valor_db media_db media_lin media_lin_placa media_var_db tempo;

indice=0;

indice_1=0;

indice_2=0;

indice_media=1;

% close nome_arq;

fid=0;

novo_registro='';

end

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: c_hora_real_amost_ad_rev_c

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa calcula a hora real da leitura dos dados da placa AD ou

% placa de som do LapTop ...

% e cria novo arquivo com a hora da leitura

% ************************************************************************

220

% Arquivo de entrada: media_mar_n.mat

% Variável(eis) de entrada:'media_db','media_lin_placa','tempo'

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de entrada: amostra_mar_n.mat

% Variável(eis) de entrada:'valor_db','media_db','media_lin_placa','tempo'

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída: media_mar_hora_n.mat

% Variável(eis) de saída: 'media_db','media_lin_placa',...

% 'tempo','hora_leit_placa_ad'

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída: amostra_mar_hora_n.mat

% Variável(eis) de saída: 'valor_db','media_lin_placa',...

% 'tempo','hora_leit_placa_ad'

% ************************************************************************

clear all

hora_gravacao_placa={'09:32:33.639', '09:37:53.120', '09:43:40.168',

'09:48:48.817',...

'09:54:07.156', '09:59:17.090', '10:08:22.072', '10:13:30.350', '10:20:42.249',

...

'10:25:50.693', '10:31:11.338', '10:41:56.558', '10:47:36.453', '10:53:11.123',

...

'10:58:27.622', '11:03:37.718', '11:08:48.653', '11:15:35.355', '11:20:48.017',

...

'11:25:57.561', '11:31:06.435', '11:36:45.044', '11:42:02.620',

'11:47:48.877'};

% Intervalo entre amostras

% ------------------------------------------------------------------------

delta_t_h='0:0:0.00125'; % Que é freq. de amostragem dividido por 10 (média):

% 8000/10: 1/800 = 0.00125 => fs =800 Hz (placa de som)

% som)

% 4000/10: 1/400 = 0.00250 => fs =400 Hz (Placa AD)

% 4000/5: 1/800 = 0.00125 => fs =800 Hz (supressão

% de amostras)

% ------------------------------------------------------------------------

delta_t_h_m='0:0:0'; % Hora da meia-noite

delta_t=datenum(delta_t_h)-datenum(delta_t_h_m); % Diferença da hora

hora_leit_placa_ad=[];

% Variáveis de leitura do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

arquivo=[];

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\';

nome_arq='';

nome_arq_gravado='';

novo_registro='';

continua_registro=true;

conta_arq_reg=1;

conta_arq_reg_str='';

% Definição dos arquivos a serem lidos

% -----------------------------------------------------------------------

disp ({'1-Arquivo de entrada: media_mar_n.mat (n=1-24)';...

'';...

'2-Arquivo de entrada: amostra_mar_n.mat (n=1-24)';...

''});

num_arq=input('Entre com o tipo de gráfico a ser gerado [2]','s');

if isempty(num_arq)

num_arq='2';

end

% Seleciona arquivo para geração dos gráficos

switch num_arq

case {'1'}

filename_lido='media_mar_';

filename_gravado='media_mar_hora_';

case {'2'}

filename_lido='amostra_mar_';

filename_gravado='amostra_mar_hora_';

end

% -----------------------------------------------------------------------

221

% % filename_hora_grav='mar';

% filename_lido='media_mar_';

% filename_gravado='media_mar_hora_';

% Escolha do(s) arquivo(s) a ser(em) processados(s)

% -------------------------------------------------------------------------

num_arq_ini=input('Entre com o número do primeiro arquivo [1]','s');

if isempty(num_arq_ini)

num_arq_ini='1';

end

num_arq_ini=str2num(num_arq_ini);

num_arq_fim=input('Entre com o número do último arquivo [24]','s');

if isempty(num_arq_fim)

num_arq_fim='24';

end

num_arq_fim=str2num(num_arq_fim);

% Entrada e leitura do arquivo com as variáveis medidas em campo

% ------------------------------------------------------------------------

for conta_arq_reg=num_arq_ini:num_arq_fim % conta_arq_reg=1:24

% ***********************************************************************

% Carrega arquivo de dados gravados

% -----------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg); % passa para STRING

nome_arq=strcat(caminho,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

load (nome_arq,'valor_db','media_db','media_lin_placa','tempo');

% -----------------------------------------------------------------------

% Entrada da hora de gravação do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

hora_leit_dado_placa=hora_gravacao_placa(conta_arq_reg);

hora_leit_dado_placa_1=hora_gravacao_placa(conta_arq_reg);

% ***********************************************************************

% Loop para cálculo da hora

% -----------------------------------------------------------------------

hora_leit_dado_placa_21=datenum(hora_leit_dado_placa_1);

for conta_placa=1:length(tempo)

hora_leit_dado_placa_21=hora_leit_dado_placa_21-delta_t;

% hora_leit_dado_placa_21=datenum(hora_leit_dado_placa_21);

hora_leit_placa_ad=[hora_leit_placa_ad hora_leit_dado_placa_21];

end

% -----------------------------------------------------------------------

% Troca a matriz de baixo para cima

hora_leit_placa_ad=fliplr(hora_leit_placa_ad);

% ********************************************************************

% Salva os valores calculados

% --------------------------------------------------------------------

nome_arq_gravado=strcat(caminho,filename_gravado,conta_arq_reg_str);

save (nome_arq_gravado,'valor_db','media_db','media_lin_placa',...

'tempo','hora_leit_placa_ad');

% ********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% --------------------------------------------------------------------

% Reinicializa variáveis

media_db=[];

media_lin_placa=[];

tempo=[];

hora_leit_placa_ad=[];

% hora_gravacao_placa='';

end

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: d_graficos_dados_rev_a

% ------------------------------------------------------------------------

222

% Este programa abre os arquivos gerados e apresenta gráficos para análise

% dos dados

% ************************************************************************

% 1-Arquivo de entrada: dados_analisadorn.mat

% Variável(eis) de entrada: 'hora_leit','leit_lev','linha_dados(hora,nivel(dB))

% 11-Arquivo de entrada: dados_analisador_corn.mat

% Variável(eis) de entrada: 'hora_leit','leit_lev','linha_dados(hora,nivel(dB))

% 2-Arquivo de entrada: marn.mat

% Variável(eis) de entrada: 'linha_dados'(momento, nivel(Vdc))

% 3-Arquivo de entrada: media_mar_n

% Variável(eis) de entrada: 'media_db','media_lin_placa','tempo'

% 4-Arquivo de entrada: media_mar_hora_n

% Variável(eis) de entrada: 'media_db','media_lin_placa',...

% 'tempo','hora_leit_placa_ad'

% 5-Arquivo de entrada: amostra_mar_n(n=1-24)

% 6-Arquivo de entrada: amostra_mar_hora_n(n=1-24)

% 7-Arquivo de entrada: media_peq_area_n(n=1-24)

% 8-Arquivo de entrada: desvan_rapido_n(n=1-24)

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída:

% Variável(eis) de saída:

% ************************************************************************

clear all

% Definição dos arquivos a serem lidos

% -----------------------------------------------------------------------

arquivo=[];

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\';

caminho7='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Desvan_lento\';

caminho8='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Desvan_rapido\';

caminho9='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Dados_sistema\';

disp ({'1-Arquivo de entrada: dados_analisadorn.mat (n=2-25)';...

'11- dados_analisador_corn.mat (n=2-25)';...

'2-Arquivo de entrada: marn.mat (n=1-24)';...

'3-Arquivo de entrada: media_mar_n (n=1-24)';...

'4-Arquivo de entrada: media_mar_hora_n (n=1-24)';...

'5-Arquivo de entrada: amostra_mar_n(n=1-24)';...

'6-Arquivo de entrada: amostra_mar_hora_n(n=1-24)';...

'7-Arquivo de entrada: media_peq_area_n(n=1-24)';...

'8-Arquivo de entrada: desvan_rapido_n(n=1-24)'});

num_arq=input('Entre com o tipo de gráfico a ser gerado [11]','s');

if isempty(num_arq)

num_arq='11';

end

num_arq_ini=input('Entre com o número do primeiro arquivo [1]','s');

if isempty(num_arq_ini)

num_arq_ini='1';

end

num_arq_fim=input('Entre com o número do último arquivo [25]','s');

if isempty(num_arq_fim)

num_arq_fim='25';

end

% Seleciona arquivo para geração dos gráficos

switch num_arq

case {'1'}

filename_lido='dados_analisador';

case {'11'}

filename_lido='dados_analisador_cor';

223

case {'2'}

filename_lido='mar';

case {'3'}

filename_lido='media_mar_';

case {'4'}

filename_lido='media_mar_hora_';

case {'5'}

filename_lido='amostra_mar_';

case {'6'}

filename_lido='amostra_mar_hora_';

case {'7'}

filename_lido='media_peq_area_';

case {'8'}

filename_lido='desvan_rapido_';

end

%% ------------------------------------------------------------------------

% Carrega arquivo com dados da estação transmissora

% ------------------------------------------------------------------------

arquivo_entrada2=strcat('dados_tx','.mat');

nome_arq=strcat(caminho9,arquivo_entrada2);

load(nome_arq,...

'lat_tx',...

'long_tx',...

'altura_antena_tx',...

'potencia_tx',...

'frequencia_tx',...

'ganho_antena_tx',...

'perdas_cabos_tx');

%% -----------------------------------------------------------------------

% Variáveis de leitura do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

nome_arq='';

nome_arq_gravado='';

novo_registro='';

continua_registro=true;

conta_arq_reg=1;

conta_arq_reg_str='';

fid=0;

% Entrada e leitura do arquivo com as variáveis medidas em campo

% ------------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg=str2num(num_arq_ini); % valor inicial do registro

%% -----------------------------------------------------------------------

% Leitura dos arquivos a serem apresentados

while continua_registro==true

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg); % passa para STRING

% Carrega arquivo de dados gravados

% -----------------------------------------------------------------------

switch num_arq

case {'1'}

nome_arq=strcat(caminho,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

load (nome_arq, 'hora_leit','leit_lev');

case {'11'}

nome_arq=strcat(caminho,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

load (nome_arq, 'hora_leit','leit_lev');

case {'2'}

nome_arq=strcat(caminho,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

load (nome_arq, 'linha_dados') %(linha_dados(momento, nivel(Vdc)));

case {'3'}

nome_arq=strcat(caminho,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

load (nome_arq, 'media_db','media_lin_placa','tempo');

case {'4'}

nome_arq=strcat(caminho,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

load (nome_arq, 'media_db','media_lin_placa','tempo','hora_leit_placa_ad');

case {'5'}

nome_arq=strcat(caminho,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

load (nome_arq, 'valor_db','media_db','media_lin_placa','tempo');

case {'6'}

nome_arq=strcat(caminho,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

224

load (nome_arq,

'valor_db','media_db','media_lin_placa','tempo','hora_leit_placa_ad');

case {'7'}

nome_arq=strcat(caminho7,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

load

(nome_arq,'hora_peq_area','lat_peq_area','long_peq_area','media_peq_area',...

'dist_peq_area','comp_peq_area','ind_dist_fim');

case {'8'}

nome_arq=strcat(caminho8,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

load

(nome_arq,'hora_desv_rap','lat_desv_rap','long_desv_rap','nivel_desv_rap',...

'dist_desv_rap','comp_peq_area','ind_dist_fim');

% Cálculo da distância real

end

% ------------------------------------------------------------------------

%% Cálculo da distância real onde existem dadso de distância

switch num_arq

case {'7'}

% Une posição da estação de Tx com trecho

lat_peq_area_tx=[-lat_tx;lat_peq_area];

long_peq_area_tx=[-long_tx;long_peq_area];

% Une potência de Tx com potência medida no trecho

nivel_sinal_tx=[potencia_tx;media_peq_area];

% Calcula distância a partir da estação de Tx

% Elaborar rotina que identifica quando a estação móvel está se

% aproximando ou se afastando

distancia_pontos=deg2km(distance(lat_peq_area_tx(1),long_peq_area_tx(1),...

lat_peq_area_tx,long_peq_area_tx));

distancia_pontos=(distancia_pontos(2:length(distancia_pontos)));

case {'8'}

% Une posição da estação de Tx com trecho

lat_peq_area_tx=[-lat_tx;lat_desv_rap];

long_peq_area_tx=[-long_tx;long_desv_rap];

% Calcula distância do trecho temdo como referência Tx

distancia_pontos=deg2km(distance(lat_peq_area_tx(1),long_peq_area_tx(1),...

lat_peq_area_tx,long_peq_area_tx));

distancia_pontos=(distancia_pontos(2:length(distancia_pontos)));

end

%% ***********************************************************************

% Geração dos gráfigos

% -----------------------------------------------------------------------

% Abre janela para desenhar gráfico

% figure

% -----------------------------------------------------------------------

switch num_arq

case {'1'}

plot (hora_leit,leit_lev,'r');

xlabel('Hora da leitura')

ylabel('Nível do sinal recebido em dBm')

title({'\fontsize{12} Nível do sinal medido pelo analisador de

espectro';...

strcat(filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat')});

datetick ('x','MM')

grid on;

case {'11'}

plot (hora_leit,leit_lev,'b');

xlabel('Hora da leitura')

ylabel('Nível do sinal recebido em dBm')

title({'\fontsize{12} Nível do sinal medido pelo analisador de

espectro';...

strcat(filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat')});

datetick ('x','MM')

grid on;

case {'2'}

plot (linha_dados(:,1),linha_dados(:,2),'k');

xlabel('Momento relativo da leitura')

ylabel('Nível do sinal medido em Vdc')

title({'\fontsize{12} Nível do sinal medido pelo placa AD';...

225

strcat(filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat')});

grid on;

case {'3','5'}

plot (tempo,media_db,'m') %'media_db','media_lin_placa','tempo'

xlabel('Hora da leitura')

ylabel('Nível do sinal recebido em dBm')

title({'\fontsize{12} Nível do sinal medido pelo analisador de

espectro';...

strcat(filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat')});

datetick ('x','MM')

grid on;

case {'4','6'}

plot (hora_leit_placa_ad,media_db,'k')

xlabel('Minuto da leitura')

ylabel('Nível do sinal recebido em dBm')

title({'\fontsize{12} Nível do sinal medido pelo analisador de

espectro';...

strcat('Trecho: ',conta_arq_reg_str)},'Interpreter','none',

'FontSize',14);

% datetick ('x','HH:MM:SS.FFF')

datetick ('x','MM')

grid on;

case {'7'}

plot (distancia_pontos,media_peq_area,'k')

xlabel('Distância em km')

ylabel('Nível do sinal recebido em dBm')

title({'\fontsize{12} Média do sinal na pequena área';...

strcat('Trecho: ',conta_arq_reg_str)},'Interpreter','none',

'FontSize',14);

grid on;

case {'8'}

plot (distancia_pontos,nivel_desv_rap,'k')

xlabel('Distância am km')

ylabel('Nível do sinal recebido em dBm')

title({'\fontsize{12} Média do sinal na pequena área';...

strcat(filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat')});

% datetick ('x','MM')

grid on;

end

% ***********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% -----------------------------------------------------------------------

if conta_arq_reg==str2num(num_arq_fim);

continua_registro=false;

else

novo_registro=input('Realizar nova registro [s]: ', 's');

if isempty(novo_registro)

continua_registro=true;

% Abre nova janela para outro gráfico

figure

else

continua_registro=false;

end

distancia_pontos=[];

% Incrementa sufixo do nome do arquivo

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

end

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: e_separa_dados_gps_rev_a

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa separa as variaveis de interesse dos dados recebidos do GPS

% para a realização de cálculos posteriores

% ************************************************************************

226

% 1-Arquivo de entrada: GPS_hora_posicao_n.mat

% Variável(eis) de entrada: 'dados_lidos_gps','hora_leit','leitura_gps'

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída: GPS_hora_pos_sep_n.mat

% Variável(eis) de saída: (ver ao final deste programa)

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída: GPS_hora_pos_total.mat

% Variável(eis) de saída: (ver ao final deste programa)

% ************************************************************************

% Exemplo de mensagem GPS (protocolo NMEA, mensagem GGA) e posições dos

% carateres:

% 1234567890123456789012345678901234567890123456789012345678901234567890123456

0000000001111111111222222222233333333334444444444555555555566666666667777777

% 09:17:46.428$GPGGA,111457,2223.100,S,04146.142,W,1,06,2.4,12.5,M,-5.8,M,,*6C

% Variáveis de leitura do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

clear all;

arquivo=[];

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\';

filename_lido='GPS_hora_posicao_';

filename_gravado='GPS_hora_pos_sep_dados_';

filename_gravado_total='GPS_hora_pos_total';

nome_arq='';

nome_arq_gravado='';

novo_registro='';

continua_registro=true;

conta_arq_reg=1; % Número inicial do arquivo

conta_arq_reg_str='';

max_gps_arq=21; % Número final do arquivo GPS

% ------------------------------------------------------------------------

hora_local=[];

hora_loc_vet=[];

hora_gps=[];

hora_gps_vet=[];

lat_hor=[];

lat_min=[];

lat_seg=[];

long_hor=[];

long_min=[];

long_seg=[];

hora_local_tot=[];

hora_loc_vet_tot=[];

hora_gps_tot=[];

hora_gps_vet_tot=[];

lat_hor_tot=[];

lat_min_tot=[];

lat_seg_tot=[];

latitude_gps_tot=[];

long_hor_tot=[];

long_min_tot=[];

long_seg_tot=[];

longitude_gps_tot=[];

while continua_registro==true

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg); % passa para STRING

nome_arq=strcat(caminho,filename_lido,conta_arq_reg_str,'.mat');

% *********************************************************************

% Carrega arquivo de dados a serem corrigidos

% ---------------------------------------------------------------------

load (nome_arq, 'dados_lidos_gps','hora_leit','leitura_gps');

for indice=1:length(dados_lidos_gps)

% Passa dados de CHAR para CELL

% ---------------------------------

dados_lidos_gps_cell=cellstr(dados_lidos_gps);

linha_dados=dados_lidos_gps_cell{indice};

try % Tentativa de pegar os dados da linha. Se houver erro pula

% com problema

if and(findstr(linha_dados,'W')==48,... % Avalia se NMEA está cor-

227

findstr(linha_dados,'S')==36) % reta

% Hora local

h_local=linha_dados(1:12);

hora_local=[hora_local;h_local]; % <<==

h_loc_vet=datenum(linha_dados(1:12),'HH:MM:SS.FFF');

hora_loc_vet=[hora_loc_vet;h_loc_vet]; % <<==

h_gps=[linha_dados(20:21),':',linha_dados(22:23),':',linha_dados(24:25)];

hora_gps=[hora_gps;h_gps]; % <<==

h_gps_vet=datenum(h_gps,'HH:MM:SS');

hora_gps_vet=[hora_gps_vet;h_gps_vet]; % <<==

% Cálculo da latitude

lt_hor=str2num(linha_dados(27:28));

lat_hor=[lat_hor;lt_hor]; % <<==

l_min=str2num(linha_dados(29:34));

lt_min=fix(l_min);

lat_min=[lat_min;lt_min]; % <<==

lt_seg=(l_min-lt_min)*60;

lat_seg=[lat_seg;lt_seg]; % <<==

% Latitude em graus

latitude_gps=-1*(lat_hor+(lat_seg./60+lat_min)./60);

% Cálculo da longitude

lng_hor=str2num(linha_dados(38:40));

long_hor=[long_hor;lng_hor]; % <<==

lg_min=str2num(linha_dados(41:46));

lng_min=fix(lg_min);

long_min=[long_min;lng_min]; % <<==

lng_seg=(lg_min-lng_min)*60;

long_seg=[long_seg;lng_seg]; % <<==

% Longitude em graus

longitude_gps=-1*(long_hor+(long_seg./60+long_min)./60);

else

% Pula a linha, pois apresenta erros

end

catch ME1

% Não faz nada apena muda para próxima linha

end

% ---------------------------------------------------------------------

nome_arq_gravado=strcat(caminho,filename_gravado,conta_arq_reg_str);

save (nome_arq_gravado,'dados_lidos_gps','hora_leit','leitura_gps',...

'hora_local',...

'hora_loc_vet',...

'hora_gps',...

'hora_gps_vet',...

'lat_hor',...

'lat_min',...

'lat_seg',...

'latitude_gps',...

'long_hor',...

'long_min',...

'long_seg',...

'longitude_gps')

% *********************************************************************

% Acumula variáveis totais

% ---------------------------------------------------------------------

hora_local_tot=[hora_local_tot;hora_local]; % <<==

hora_loc_vet_tot=[hora_loc_vet_tot;hora_loc_vet]; % <<==

hora_gps_tot=[hora_gps_tot;hora_gps];

hora_gps_vet_tot=[hora_gps_vet_tot;hora_gps_vet];

lat_hor_tot=[lat_hor_tot;lat_hor];

lat_min_tot=[lat_min_tot;lat_min];

lat_seg_tot=[lat_seg_tot;lat_seg];

latitude_gps_tot=[latitude_gps_tot;latitude_gps];

long_hor_tot=[long_hor_tot;long_hor];

long_min_tot=[long_min_tot;long_min];

long_seg_tot=[long_seg_tot;long_seg];

longitude_gps_tot=[longitude_gps_tot;longitude_gps];

228

% *********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% ---------------------------------------------------------------------

novo_registro=input('Realizar nova registro [s]: ', 's');

if isempty(novo_registro)

continua_registro=true;

% Reinicia variáveis

% -------------------------------

hora_local=[];

hora_loc_vet=[];

hora_gps=[];

hora_gps_vet=[];

lat_hor=[];

lat_min=[];

lat_seg=[];

long_hor=[];

long_min=[];

long_seg=[];

else

continua_registro=false;

end

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

if conta_arq_reg>max_gps_arq;

continua_registro=false;

else

% Continua processamento do próximo arquivo GPS

end

% Diferenaça entre hora local e hora GPS

dif_hora=hora_gps_vet_tot-hora_loc_vet_tot;

% Salva arquivo com todos os pontos

% -------------------------------------------------------------------------

nome_arq_gravado=strcat(caminho,filename_gravado_total);

save (nome_arq_gravado,...

'hora_local_tot',...

'hora_loc_vet_tot',...

'hora_gps_tot',...

'hora_gps_vet_tot',...

'dif_hora',...

'lat_hor_tot',...

'lat_min_tot',...

'lat_seg_tot',...

'latitude_gps_tot',...

'long_hor_tot',...

'long_min_tot',...

'long_seg_tot',...

'longitude_gps_tot')

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: f_uniao_arq_gps_rev_a

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa realiza a união de dois arquivos com dados de

% posicionamento obtidos pelo GPS:

% 1o.) dados registrados aproximadamente a cada segundo através do arquivo

% gerado pela captura da mensagem GPS;

% 2o.) dados registrados pelo próprio GPS no mesmo.

% Dois métodos de união podem ser utilizados:

% a) baseado no comando sortrows;

% b) baseado em algorítimo de iterações sucessivas;

% ************************************************************************

% Arquivo de entrada: GPS_hora_pos_total.mat

% Variável(eis) de entrada: 'hora_local_tot',...

% 'hora_loc_vet_tot',...

% 'hora_gps_tot',...

% 'hora_gps_vet_tot',...

229

% 'dif_hora',...

% 'lat_hor_tot',...

% 'lat_min_tot',...

% 'lat_seg_tot',...

% 'latitude_gps_tot',...

% 'long_hor_tot',...

% 'long_min_tot',...

% 'long_seg_tot',...

% 'longitude_gps_tot')

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de entrada: GPS_hora_rota_mar.mat

% Variável(eis) de entrada: 'GPS_rota_mar'(lat, long, nada, hora_gps)

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída: uniao_arq_GPS.mat

% Variável(eis) de saída:

% 'hora_final_gps_vet_tot',...

% 'hora_final_loc_vet_tot',...

% 'hora_final_loc_vet_tot_dir',...

% 'latitude_gps_tot_un',...

% 'longitude_gps_tot_un');

% ************************************************************************

clear all;

arquivo=[];

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\';

arquivo_entrada1='GPS_hora_pos_total';

arquivo_entrada2='GPS_hora_rota_mar';

arquivo_saida='uniao_arq_GPS';

% Inicialização de variáveis

hora_final_gps_vet_tot=[];

hora_final_loc_vet_tot=[];

latitude_gps_tot_un=[];

longitude_gps_tot_un=[];

controle=0; % Controle do incrementos dos indexadores dos dados

continua_registro=true;

% Carrega arquivo dos dados gravados pelo programa de captura

nome_arq1=strcat(caminho,arquivo_entrada1,'.mat');

load (nome_arq1,...

'hora_local_tot',...

'hora_loc_vet_tot',...

'hora_gps_tot',...

'hora_gps_vet_tot',...

'dif_hora',...

'lat_hor_tot',...

'lat_min_tot',...

'lat_seg_tot',...

'latitude_gps_tot',...

'long_hor_tot',...

'long_min_tot',...

'long_seg_tot',...

'longitude_gps_tot');

% Carrega arquivo dos dados gravados pelo GPS

nome_arq2=strcat(caminho,arquivo_entrada2,'.mat');

load (nome_arq2,'GPS_rota_mar');

lat_gps=GPS_rota_mar(:,1);

long_gps=GPS_rota_mar(:,2);

hora_gps=GPS_rota_mar(:,4);

hora_gps_loc=[];

% Media da diferença de hora entre hora GPS e hora local

media_dif_hora=mean(dif_hora);

% Processamento da hora GPS

% ------------------------------------------------------------------------

% Passa hora GPS para vetorial

hora_gps_vet_tot_vet=datevec(hora_gps_vet_tot);

hora_gps_vet=datevec(hora_gps);

% Elimina dia, mês e ano da variável: hora_gps_vet_tot_vet, para permitir

% comparação

hora_gps_vet_tot_vet(:,1:3)=0;

230

% Retorna variáveis anteriores para manter código mais organizado

hora_gps_vet_tot=hora_gps_vet_tot_vet;

hora_gps=hora_gps_vet;

% Zera variáveis não mais usadas

% hora_gps_vet_tot_vet=0;

% hora_gps_vet=0;

% Retorna variáveis da hora para número

hora_gps_vet_tot=datenum(hora_gps_vet_tot);

hora_gps=datenum(hora_gps);

% ------------------------------------------------------------------------

% Processamento da hora local

% ------------------------------------------------------------------------

% Passa hora local para vetorial

hora_loc_vet_tot_vet=datevec(hora_loc_vet_tot);

% Elimina dia, mês e ano da variável: hora_gps_vet_tot_vet, para permitir

% comparação

hora_loc_vet_tot_vet(:,1:3)=0;

% Retorna variáveis anteriores para manter código mais organizado

% hora_loc_vet_tot=hora_loc_vet_tot_vet;

% Retorna variáveis da hora para número e para variáveis anteriores para manter

% código mais organizado

hora_loc_vet_tot=datenum(hora_loc_vet_tot_vet); % Hora local

hora_gps_loc=hora_gps-media_dif_hora; % Hora local a partir do GPS

% ------------------------------------------------------------------------

% Quantidade de pontos

comp_arq_gravado=length(hora_gps_vet_tot);

comp_arq_gps=length(hora_gps);

% Inicialização dos indexadores

ind_gravado=1;

ind_gps=1;

% Correção de defasagem observada entre a hora do GPS e a hora registrada

% no arquivo.

h_gps_def=[0 0 0 0 0 15];

hora_gps=hora_gps-datenum(h_gps_def);

% Escolha do método de união

disp ({ '1 - Comando "sortrows"';...

'2 - Algorítmo de iterações sucessivas'});

num_arq=input('Escolha do Método [1]','s');

if isempty(num_arq)

num_arq='1';

end

switch num_arq

case {'1'}

hora_gps_total=[hora_gps;hora_gps_vet_tot];

lat_gps_total=[lat_gps;latitude_gps_tot];

long_gps_total=[long_gps;longitude_gps_tot];

dados1=[hora_gps_total lat_gps_total long_gps_total];

dados2=sortrows(dados1,1);

hora_final_gps_vet_tot=dados2(:,1);

hora_final_loc_vet_tot=dados2(:,1)-media_dif_hora;

latitude_gps_tot_un=dados2(:,2);

longitude_gps_tot_un=dados2(:,3);

case {'2'}

% Coloca a variável de menor valor na variável do arquivo de saída

while continua_registro==true

% *********************************************************************

if hora_gps_vet_tot(ind_gravado)==hora_gps(ind_gps)

controle=1;

% -----------------------------------------------------------------

% Se verdadeiro grava dados do arquivo

hora_final_gps_vet_tot=[hora_final_gps_vet_tot;...

hora_gps_vet_tot(ind_gravado)];

hora_final_loc_vet_tot=[hora_final_loc_vet_tot;...

hora_loc_vet_tot(ind_gravado)];

latitude_gps_tot_un=[latitude_gps_tot_un;...

latitude_gps_tot(ind_gravado)];

longitude_gps_tot_un=[longitude_gps_tot_un;...

231

longitude_gps_tot(ind_gravado)];

% A decisão do contador pode ser aqui ou abaixo

% -----------------------------------------------------------------

else

% *****************************************************************

if hora_gps_vet_tot(ind_gravado)< hora_gps(ind_gps);

controle=2;

% -------------------------------------------------------------

% Se verdadeiro grava dados do arquivo

hora_final_gps_vet_tot=[hora_final_gps_vet_tot;...

hora_gps_vet_tot(ind_gravado)];

hora_final_loc_vet_tot=[hora_final_loc_vet_tot;...

hora_loc_vet_tot(ind_gravado)];

latitude_gps_tot_un=[latitude_gps_tot_un;...

latitude_gps_tot(ind_gravado)];

longitude_gps_tot_un=[longitude_gps_tot_un;...

longitude_gps_tot(ind_gravado)];

% A decisão do contador pode ser aqui ou abaixo

% -------------------------------------------------------------

else

% *************************************************************

if hora_gps_vet_tot(ind_gravado)> hora_gps(ind_gps)

controle=3;

% ---------------------------------------------------------

% Se verdadeiro grava dados do GPS

hora_final_gps_vet_tot=[hora_final_gps_vet_tot;...

hora_gps(ind_gps)];

hora_final_loc_vet_tot=[hora_final_loc_vet_tot;...

(hora_gps(ind_gps)-media_dif_hora)];

latitude_gps_tot_un=[latitude_gps_tot_un;...

lat_gps(ind_gps)];

longitude_gps_tot_un=[longitude_gps_tot_un;...

long_gps(ind_gps)];

% A decisão do contador pode ser aqui ou abaixo

% ---------------------------------------------------------

end

*************************************************************

end

% Decisão do contador

% ---------------------------------------------------------------------

if controle==1; % gravado = GPS

if ind_gravado==comp_arq_gravado

if ind_gps==comp_arq_gps

continua_registro=false;

else

ind_gps=ind_gps+1;

end

else

if ind_gps==comp_arq_gps

ind_gravado=ind_gravado+1;

else

ind_gravado=ind_gravado+1;

ind_gps=ind_gps+1;

end

% ---------------------------------------------------------------------

if controle==2; % gravado < GPS

if ind_gravado==comp_arq_gravado

if ind_gps==comp_arq_gps

continua_registro=false;

else

ind_gps=ind_gps+1;

end

else

232

if ind_gps==comp_arq_gps

ind_gravado=ind_gravado+1;

else

ind_gravado=ind_gravado+1;

% ind_gps=ind_gps+1;

end

% ---------------------------------------------------------------------

if controle==3; % gravado > GPS

prim_pos=1;

if ind_gravado==comp_arq_gravado

if ind_gps==comp_arq_gps

continua_registro=false;

else

ind_gps=ind_gps+1;

end

else

if ind_gps==comp_arq_gps

% ind_gps=ind_gps+1;

ind_gravado=ind_gravado+1;

else

% ind_gravado=ind_gravado+1;

ind_gps=ind_gps+1;

end

% ---------------------------------------------------------------------

controle=0;

end

% Calculo da diferenca da hora diretamente do vetor:

hora_final_loc_vet_tot_dir=hora_final_gps_vet_tot-media_dif_hora;

% Salva arquivo com variáveis calculadas

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_saida);

save (nome_arq_gravado,...

'hora_final_gps_vet_tot',...

'hora_final_loc_vet_tot',...

'hora_final_loc_vet_tot_dir',...

'latitude_gps_tot_un',...

'longitude_gps_tot_un');

% Desenha percurso:

plot(longitude_gps_tot_un,latitude_gps_tot_un,'+r')

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: g_uniao_arq_gps_sinal_rev_c

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa realiza a união do arquivo dos pontos do GPS com os

% arquivos dos dados do sinal medido. Utiliza a hora local como parâmetros

% de sincronismo temporal e calcula as posições no espaço para cada amostra

% feita adquirida

% ************************************************************************

% Arquivo de entrada: uniao_arq_GPS.mat

% Variável(eis) de entrada:

% 'hora_final_gps_vet_tot',...

% 'hora_final_loc_vet_tot',...

% 'hora_final_loc_vet_tot_dir',...

% 'latitude_gps_tot_un',...

% 'longitude_gps_tot_un');

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de entrada: media_mar_hora_n.mat

% Variável(eis) de entrada: 'media_db','media_lin_placa',...

% 'tempo','hora_leit_placa_ad'

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de entrada: amostra_mar_hora_n.mat

233

% Variável(eis) de entrada: 'valor_db','media_db','media_lin_placa',...

% 'tempo','hora_leit_placa_ad'

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída: amost_sinal_posicao_hora_

% Variável(eis) de saída:

% 'hora_loc_tot',...

% 'latitude_tot',...

% 'longitude_tot',...

% 'nivel_sinal_dB');

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída2: amost_sinal_posicao_hora_total

% Variável(eis) de saída:

% 'hora_loc_consl_tot',...

% 'latitude_consol_tot',...

% 'longitude_consol_tot',...

% 'nivel_sinal_dB_consol');

% ************************************************************************

clear all

% Definição dos arquivos a serem lidos

% -----------------------------------------------------------------------

arquivo=[];

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\';

arquivo_entrada1='uniao_arq_GPS';

% arquivo_entrada2='media_mar_hora_';

% arquivo_entrada3='amostra_mar_hora_';

arquivo_saida='amost_sinal_posicao_hora_';

arquivo_saida2='amost_sinal_posicao_hora_total';

% Inicialização de variáveis

% ------------------------------------------------------------------------

hora_gps_tot=[];

hora_loc_tot=[];

hora_loc_tot_dir=[];

tempo=[];

hora_leit_placa_ad=[];

latitude_tot=[];

longitude_tot=[];

nivel_sinal_dB=[]; % <= media_db

media_lin_placa=[];

controle=0; % Controle do incrementos dos indexadores dos dados

% variáveis do arquivo consolidado

hora_loc_consl_tot=[];

latitude_consol_tot=[];

longitude_consol_tot=[];

nivel_sinal_dB_consol=[];

arq_consolidado=false; % Controle de escrita de arquivo consolidado;

% ************************************************************************

% Leitura do arquivo de dados de posição e hora

% ------------------------------------------------------------------------

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_entrada1);

load (nome_arq_gravado,...

'hora_final_gps_vet_tot',...

'hora_final_loc_vet_tot',...

'hora_final_loc_vet_tot_dir',...

'latitude_gps_tot_un',...

'longitude_gps_tot_un');

% ************************************************************************

% Escolha do arquivo de dados do sinal

% ------------------------------------------------------------------------

disp ({ '1-Arquivo de entrada: media_mar_hora_n (n=1-24)';...

'2-Arquivo de entrada: amostra_mar_hora_n (n=1-24)';...

''}); % <<==

num_arq=input('Entre com o arquivo a ser lido [2]','s');

if isempty(num_arq)

num_arq='2';

end

num_arq_ini=input('Entre com o número do primeiro arquivo [1]','s');

234

if isempty(num_arq_ini)

num_arq_ini='1';

end

num_arq_fim=input('Entre com o número do último arquivo [25]','s');

if isempty(num_arq_fim)

num_arq_fim='25';

end

% Verifica se haverá arquivo consolidado

% ------------------------------------------------------------------------

arq_consolidado=input('Escrever arquivo consolidado [não]','s');

if isempty(arq_consolidado)

arq_consolidado=false;

else

arq_consolidado=true;

end

% -----------------------------------------------------------------------

% Seleciona arquivo

switch num_arq

case {'1'}

arquivo_entrada='media_mar_hora_';

arquivo_saida='arq_sinal_posicao_hora_';

arquivo_saida2='arq_sinal_posicao_hora_total';

case {'2'}

arquivo_entrada='amostra_mar_hora_';

arquivo_saida='arq_amost_sinal_posicao_hora_';

arquivo_saida2='arq_amost_sinal_posicao_hora_total';

end

% Variáveis de leitura do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

nome_arq='';

nome_arq_gravado='';

novo_registro='';

continua_leitura_arq=true; % Leitura dos arquivos

continua_registro=true; % Leitura dos revistros de um arquivo

conta_arq_reg=1;

conta_arq_reg_str='';

% Entrada e leitura do arquivo com as variáveis medidas em campo

% ------------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg=str2num(num_arq_ini); % valor inicial do registro

while continua_leitura_arq==true

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg); % passa para STRING

nome_arq=strcat(caminho,arquivo_entrada,conta_arq_reg_str,'.mat');

% ***********************************************************************

% Leitura do arquivo de dados dos sinais gravados

% -----------------------------------------------------------------------

switch num_arq

case {'1'}

load (nome_arq, 'media_db','media_lin_placa','tempo',...

'hora_leit_placa_ad');

case {'2'}

load (nome_arq, 'valor_db','media_db','media_lin_placa',...

'tempo','hora_leit_placa_ad');

end

% Processamento da hora local do sinal medido

% ---------------------------------------------------------------------

% Passa hora local para vetorial

hora_leit_placa_ad=hora_leit_placa_ad'; % Passa de linha para coluna

hora_leit_placa_ad_vet=datevec(hora_leit_placa_ad);

% Elimina dia, mês e ano da variável: hora_leit_placa_ad_vet, para permitir

% comparação

hora_leit_placa_ad_vet(:,1:3)=0;

% Retorna variáveis anteriores para manter código mais organizado

hora_leit_placa_ad=hora_leit_placa_ad_vet;

% Retorna variáveis da hora para número

hora_leit_placa_ad=datenum(hora_leit_placa_ad); % Hora local

% ---------------------------------------------------------------------

% Quantidade de pontos a serem comparados

235

comp_arq_gps=length(hora_final_loc_vet_tot);

comp_arq_sinal=length(hora_leit_placa_ad);

% Primeira posição para encaixe do nível do sinal

prim_pos=0;

ult_pos=0;

% *********************************************************************

% Lógica de unição dos dados do GPS com os dados do sinal medido

% ---------------------------------------------------------------------

media_db_tot=media_db; % Transposição, passa de linha para coluna

% coloca zeros nas posiões sem dados

s_lat=zeros(length(hora_leit_placa_ad),1);

s_long=zeros(length(hora_leit_placa_ad),1);

gps_sinal=zeros(length(hora_final_loc_vet_tot),1);

% Concatena dados

hora_loc_tot=[hora_leit_placa_ad;hora_final_loc_vet_tot];

latitude_tot=[s_lat;latitude_gps_tot_un];

longitude_tot=[s_long;longitude_gps_tot_un];

nivel_sinal_dB=[media_db_tot;gps_sinal];

dados1=[hora_loc_tot latitude_tot longitude_tot nivel_sinal_dB];

%Ordena dados baseado na coluna com a hora

dados2=sortrows(dados1,1);

% Lógica de cálculo das posiçoes de cada ponto do sinal medido/amostrado

% ---------------------------------------------------------------------

indice=1;

while indice ~= length(dados2)

while (dados2(indice,2)~=0 && indice~=length(dados2))

indice=indice+1;

end

x1= dados2(indice-1,1);

ylat1=dados2(indice-1,2);

ylong1=dados2(indice-1,3);

prim_pos=indice-1;

while (dados2(indice,2)==0&& indice~=length(dados2))

indice=indice+1;

end

x2= dados2(indice,1);

ylat2=dados2(indice,2);

ylong2=dados2(indice,3);

ult_pos=indice;

a_lat=(ylat2-ylat1)/(x2-x1);

b_lat=ylat1-((ylat2-ylat1)/(x2-x1))*x1;

a_long=(ylong2-ylong1)/(x2-x1);

b_long=ylong1-((ylong2-ylong1)/(x2-x1))*x1;

% Coloca os dados linas nas posições da matriz de dados

for indice=prim_pos+1:ult_pos-1

if ylat2==0 && ylong2==0

ylat_sinal=0;

dados2(indice,2)=ylat_sinal;

ylong_sinal=0;

dados2(indice,3)=ylong_sinal;

else

% Calcula latitude e longitude

ylat_sinal=a_lat*dados2(indice,1)+b_lat;

dados2(indice,2)=ylat_sinal;

ylong_sinal=a_long*dados2(indice,1)+b_long;

dados2(indice,3)=ylong_sinal;

end

indice=ult_pos;

end

% ---------------------------------------------------------------------

% Suprime níveis de sinais com valor igual a zero

% ---------------------------------------------------------------------

% Suprime posições com nível de sinal igual a zero

ind = find(dados2(:,4));

hora_loc_tot=dados2(ind,1);

latitude_tot=dados2(ind,2);

236

longitude_tot=dados2(ind,3);

nivel_sinal_dB=dados2(ind,4);

% Suprime posições com latitude igual a zero

ind = find(latitude_tot);

hora_loc_tot=hora_loc_tot(ind);

latitude_tot=latitude_tot(ind);

longitude_tot=longitude_tot(ind);

nivel_sinal_dB=nivel_sinal_dB(ind);

% Salva arquivo com variáveis calculadas

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_saida,conta_arq_reg_str,'.mat');

save (nome_arq_gravado,...

'hora_loc_tot',...

'latitude_tot',...

'longitude_tot',...

'nivel_sinal_dB');

% Armazena dados para arquivo consolidado

% ---------------------------------------------------------------------

hora_loc_consl_tot=[hora_loc_consl_tot;hora_loc_tot];

latitude_consol_tot=[latitude_consol_tot;latitude_tot];

longitude_consol_tot=[longitude_consol_tot;longitude_tot];

nivel_sinal_dB_consol=[nivel_sinal_dB_consol;nivel_sinal_dB];

% *********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% ---------------------------------------------------------------------

if conta_arq_reg==str2num(num_arq_fim);

continua_leitura_arq=false;

else

novo_registro=input('Realizar nova registro [s]: ', 's');

if isempty(novo_registro)

continua_leitura_arq=true;

% Abre nova janela para outro gráfico

figure

else

continua_leitura_arq=false;

end

% Incrementa sufixo do nome do arquivo

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

end

% Grava arquivo consolidado

if arq_consolidado

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_saida2,'.mat');

save (nome_arq_gravado,...

'hora_loc_consl_tot',...

'latitude_consol_tot',...

'longitude_consol_tot',...

'nivel_sinal_dB_consol');

end

plot(dados2(:,3),dados2(:,2),'r');

plot(longitude_tot,latitude_tot,'o');

figure;

plot (longitude_consol_tot,latitude_consol_tot,'+m');

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: h_dados_sist_tx_rx_rev_b

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa faz a leitura ou carrega os dados do arquivo com dados para

% cálculo de propagação

% São gerados ou carregados dados de Tx e Rx

% *************************************************************************

% Arquivo de entrada 1: 'dados_tx.mat';

% Variável(eis) de entrada: 'lat_tx'

% 'long_tx'

% 'altura_antena_tx

237

% 'potência_tx'

% 'frequencia_tx'

% 'ganho_antena_tx'

% 'perdas_cabos_tx'

% *************************************************************************

% Arquivo de entrada 2: 'dados_rx.mat';

% Variável(eis) de entrada: 'sensibilidade_rx'

% 'altura_antena_rx

% 'ganho_antena_rx'

% 'perdas_cabos_rx'

% 'ganho_lna'

% *************************************************************************

clear all;

clc;

% -----------------------------------------------------------------------

% Definição dos arquivos a serem lidos

% -----------------------------------------------------------------------

arquivo=[];

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Dados_sistema\';

arquivo_entrada1='dados_tx.mat';

arquivo_entrada2='dados_rx.mat';

% -----------------------------------------------------------------------

% Inicialização de variáveis

% -----------------------------------------------------------------------

corrigr_ent=true;

% Dados de Tx

lat_tx=0;

long_tx=0;

altura_antena_tx=0;

potencia_tx=0;

frequencia_tx=0;

ganho_antena_tx=0;

perdas_cabos_tx=0;

% Dados de Rx

sensibilidade_rx=0;

altura_antena_rx=0;

ganho_antena_rx=0;

perdas_cabos_rx=0;

ganho_lna=0;

%% Decisão de leitura ou registro dos dados

% -----------------------------------------------------------------------

while corrigr_ent

leit_dados=input(['\n\1- Leitura dos dados [1]'...

'\n\2- Correção de dados'...

'\n\3- Registro de dados'...

'\n\4- Encerrar\n'],'s');

if isempty(leit_dados)

leit_dados='1'; % Foram gerados 24 arquivos

end

switch leit_dados

case{'1'}

%% Leitura dos dados

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_entrada1);

load (nome_arq_gravado,...

'lat_tx',...

'long_tx',...

'altura_antena_tx',...

'potencia_tx',...

'frequencia_tx',...

'ganho_antena_tx',...

'perdas_cabos_tx');

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_entrada2);

load (nome_arq_gravado,...

'sensibilidade_rx',...

238

'altura_antena_rx',...

'ganho_antena_rx',...

'perdas_cabos_rx',...

'ganho_lna');

% Mostra dados

disp({'lat_tx';'long_tx';'altura_antena_tx';...

'potencia_tx';'frequencia_tx';'ganho_antena_tx';...

'perdas_cabos_tx'});

disp({num2str(lat_tx); num2str(long_tx); num2str(altura_antena_tx);...

num2str(potencia_tx);...

num2str(frequencia_tx);num2str(ganho_antena_tx);...

num2str(perdas_cabos_tx)});

disp({'sensibilidade_rx';'altura_antena_rx';'ganho_antena_rx';...

'perdas_cabos_rx';'ganho_lna'});

disp({num2str(sensibilidade_rx); num2str(altura_antena_rx);...

num2str(ganho_antena_rx); num2str(perdas_cabos_rx);...

num2str(ganho_lna)});

case {'2'}

%% Correção de dados Tx

% ------------------------------------------------------------

temporario=input(['Latitude Tx atual ' num2str(lat_tx) ' :']);

if ~isempty(temporario); lat_tx=temporario;

end

temporario=input(['Longitude Tx atual ' num2str(long_tx) ' :']);

if ~isempty(temporario); long_tx=temporario;

end

temporario=input(['Altura atual da antena Tx em m'

num2str(altura_antena_tx) ' :']);

if ~isempty(temporario); altura_antena_tx=temporario;

end

temporario=input(['Potência atual de Tx em dBm ' num2str(potencia_tx) '

:']);

if ~isempty(temporario); potencia_tx=temporario;

end

temporario=input(['Frequencia atual de Tx em Hz '

num2str(frequencia_tx) ' :']);

if ~isempty(temporario); frequencia_tx=temporario;

end

temporario=input(['Ganho atual da antena de Tx em dB '

num2str(ganho_antena_tx) ' :']);

if ~isempty(temporario); ganho_antena_tx=temporario;

end

temporario=input(['Perdas atual de cabos de Tx em dB '

num2str(perdas_cabos_tx) ' :']);

if ~isempty(temporario); perdas_cabos_tx=temporario;

end

%% Correção de dados Rx

% ------------------------------------------------------------

temporario=input(['Sensibilidade atual Rx em dB '

num2str(sensibilidade_rx) ' :']);

if ~isempty(temporario); sensibilidade_rx=temporario;

end

temporario=input(['Altura atual da antena Rx em m '

num2str(altura_antena_rx) ' :']);

if ~isempty(temporario); altura_antena_rx=temporario;

end

temporario=input(['Ganho ataul antena Rx em dB '

num2str(ganho_antena_rx) ' :']);

if ~isempty(temporario); ganho_antena_rx=temporario;

end

temporario=input(['Perdas atual cabos Rx em dB '

num2str(perdas_cabos_rx) ' :']);

if ~isempty(temporario); perdas_cabos_rx=temporario;

end

temporario=input(['Ganho atual LNA Rx em dB ' num2str(ganho_lna) '

:']);

if ~isempty(temporario); ganho_lna=temporario;

end

239

%% Salva arquivo de Tx

% ------------------------------------------------------------

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_entrada1);

save (nome_arq_gravado,...

'lat_tx',...

'long_tx',...

'altura_antena_tx',...

'potencia_tx',...

'frequencia_tx',...

'ganho_antena_tx',...

'perdas_cabos_tx');

%% Salva arquivo de Rx

% ------------------------------------------------------------

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_entrada2);

save (nome_arq_gravado,...

'sensibilidade_rx',...

'altura_antena_rx',...

'ganho_antena_rx',...

'perdas_cabos_rx',...

'ganho_lna');

case {'3'}

% Entrada de dados de Tx

lat_tx=input('Latitude de Tx');

long_tx=input('Longitude de Tx');

altura_antena_tx=input('Altura_antena de Tx em m');

potencia_tx=input('Poência de Tx em dBm');

frequencia_tx=input('Frequencia de Tx em Hz');

ganho_antena_tx=input('Ganho da antena de Tx em dB');

perdas_cabos_tx=input('Perdas cabos Tx em dB');

% Entrada de dados de Rx

sensibilidade_rx=input('Sensibilidade Rx em dB');

altura_antena_rx=input('Altura_antena Rx em m');

ganho_antena_rx=input('Ganho antena Rx em dB');

perdas_cabos_rx=input('Perdas cabos Rx em dB');

ganho_lna=input('Ganho LNA em dB');

case{'4'}

corrigr_ent=false;

end

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: i_media_pequena_area_rev_e

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa calcula, a partir do segmento do sinal medido e processado:

% a média de pequena área, o desvanecimento rápido na pequena área/setor e

% o desvanecimento lento ao longo das pequenas áreas/setores.

% *************************************************************************

% Arquivo de entrada 1: 'arq_sinal_posicao_hora_.mat';

% Variável(eis) de entrada:

% 'hora_loc_tot',...

% 'latitude_tot',...

% 'longitude_tot',...

% 'nivel_sinal_dB');

% *************************************************************************

% Arquivo de entrada 2: '.mat';

% Variável(eis) de entrada: ''

% *************************************************************************

% Arquivo de saída1: media_peq_area_n.mat

% Arquivo de saída2: desvan_rapido_n.mat

% ************************************************************************

clear all

% Definição dos arquivos a serem lidos

% -----------------------------------------------------------------------

arquivo=[];

240

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\';

caminho1='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Desvan_rapido\';

caminho2='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Desvan_lento\';

arquivo_entrada='arq_amost_sinal_posicao_hora_';

arquivo_saida1='desvan_rapido_';

arquivo_saida2='media_peq_area_';

% Verificação dos arquivos que serão lidos para os cálculos

% ------------------------------------------------------------------------

num_arq_ini=input('Entre com o número do primeiro arquivo [1]','s');

if isempty(num_arq_ini)

num_arq_ini='1';

end

num_arq_fim=input('Entre com o número do último arquivo [24]','s');

if isempty(num_arq_fim)

num_arq_fim='24'; % Foram gerados 24 arquivos

end

% Variáveis de leitura do arquivo

% -------------------------------------------------------------------------

nome_arq='';

nome_arq_gravado='';

novo_registro='';

continua_registro=true;

conta_arq_reg=1;

conta_arq_reg_str='';

mesmo_graf=false; % Mantêm dados no mesmo gráfico ou faz outro

% Variáveis de cálculo

% -------------------------------------------------------------------------

media_peq_area=[];

hora_peq_area=[];

dist_peq_area=[];

desv_rap=[];

lat_peq_area=[];

long_peq_area=[];

taxa_amost='';

%% Tamanho da janela

% ------------------------------------------------------------------------

freq_sinal= 3515000000; % em Hertz

lambda=3e8/freq_sinal; % em metros

taxa_amost=input('Entre com a taxa de amostragem [800]','s');

if isempty(taxa_amost)

taxa_amost='800'; % Taxa de amostragem de 800 aps

end

freq_amostragem=str2num(taxa_amost);

% Parâmetros segundo Yacoub

% ------------------------------------------------------------------------

alfa=0.04;

gama=2;

n_amostras=4*gama/alfa;

% Entrada e leitura do arquivo com as variáveis medidas em campo

% ------------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg=str2num(num_arq_ini); % valor inicial do arquivo

while continua_registro==true

% ********************************************************************

% Leitura do arquivo de dados

% --------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg); % passa para STRING

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_entrada,conta_arq_reg_str,'.mat');

load (nome_arq_gravado,...

'hora_loc_tot',...

'latitude_tot',...

'longitude_tot',...

'nivel_sinal_dB');

% Distância entre pontos

% -------------------------------------------------------------------------

241

distancia_pontos=deg2km(distance(latitude_tot(1),longitude_tot(1),latitude_tot,long

itude_tot));

% -------------------------------------------------------------------------

%% Cálculo da velocidade no trecho

hora_s=(second((hora_loc_tot(length(hora_loc_tot))-hora_loc_tot(1))))/3600;

hora_m=(minute((hora_loc_tot(length(hora_loc_tot))-hora_loc_tot(1))))/60;

hora_h=(hour((hora_loc_tot(length(hora_loc_tot))-hora_loc_tot(1))));

delta_t=hora_h+hora_m+hora_s;

delta_s=distancia_pontos(length(distancia_pontos))-distancia_pontos(1);

delta_v=delta_s/delta_t; % em km/h

velocidade=delta_v/3.6; % em m/s

vinte_lambda=20*lambda;

n_amostras=freq_amostragem*vinte_lambda/velocidade;

n_lambda=n_amostras*lambda;

comp_peq_area=n_lambda*lambda; % comprimento da peq. área em m

comp_peq_area=comp_peq_area/1000; % passa para km

%% *************************************************************************

% Rotina para realização dos cálculos

% ---------------------------------------------------------------------

% Filtra sinal diretamente na variável

janela_filtro=fix(n_amostras);

mpa= filter(ones(1,janela_filtro)/janela_filtro,1,nivel_sinal_dB);

media_peq_area=mpa(janela_filtro:length(nivel_sinal_dB));

% Hora na pequena área

hora_peq_area=hora_loc_tot(janela_filtro:length(nivel_sinal_dB));

% Distância na pequena área

dist_peq_area=distancia_pontos(janela_filtro:length(nivel_sinal_dB));

% Latitude e longitude na pequena área

lat_peq_area=latitude_tot(janela_filtro:length(nivel_sinal_dB));

long_peq_area=longitude_tot(janela_filtro:length(nivel_sinal_dB));

% Desvanecimento rápido

% -------------------------------------------------------------------

nivel_desv_rap=nivel_sinal_dB(janela_filtro:length(nivel_sinal_dB))...

-media_peq_area;

hora_desv_rap=hora_loc_tot(janela_filtro:length(nivel_sinal_dB));

lat_desv_rap=latitude_tot(janela_filtro:length(nivel_sinal_dB));

long_desv_rap=longitude_tot(janela_filtro:length(nivel_sinal_dB));

dist_desv_rap=distancia_pontos(janela_filtro:length(nivel_sinal_dB));

% Gráfico do nível do sinal do trecho em tempo

plot (hora_loc_tot,nivel_sinal_dB,'r')

hold on

plot (hora_peq_area,media_peq_area,'k')

figure

% Gráfico do nível do sinal em distância

plot (distancia_pontos,nivel_sinal_dB,'r')

hold on

plot (dist_peq_area,media_peq_area,'k')

figure

% Gráfico do desvanecimento rápido do sinal em distância

plot (distancia_pontos,nivel_sinal_dB,'r')

hold on

plot (dist_peq_area,nivel_desv_rap,'k')

%% ***********************************************************************

% Salva dados calculados

% -----------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg);

% Pequena área

nome_arq_gravado=strcat(caminho2,arquivo_saida2,conta_arq_reg_str,'.mat');

save (nome_arq_gravado,...

'hora_peq_area',...

'lat_peq_area',...

'long_peq_area',...

'media_peq_area',...

'dist_peq_area',...

'comp_peq_area',...

'ind_dist_fim');

% Desvanecimento rápido

242

nome_arq_gravado=strcat(caminho1,arquivo_saida1,conta_arq_reg_str,'.mat');

save (nome_arq_gravado,...

'hora_desv_rap',...

'lat_desv_rap',...

'long_desv_rap',...

'nivel_desv_rap',...

'dist_desv_rap',...

'comp_peq_area',...

'ind_dist_fim');

% ***********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% -----------------------------------------------------------------------

if conta_arq_reg==str2num(num_arq_fim);

continua_registro=false;

else

continua_registro=true;

% Reinicializa variáveis

% -----------------------------------------------------------------------

media_peq_area=[];

hora_peq_area=[];

dist_peq_area=[];

desv_rap=[];

end

% Incrementa sufixo do nome do arquivo

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

end

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: j_calculo_desvan_rapido_rev_b

% ------------------------------------------------------------------------

% Programa para separação em pequenas áreas a partir do desvanescimento

% rápido de cada trecho

% ************************************************************************

% Arquivo de entrada: desvan_rapido_n.mat

% Variável(eis) de entrada:

% 'hora_desv_rap',...

% 'lat_desv_rap',...

% 'long_desv_rap',...

% 'nivel_desv_rap',...

% 'dist_desv_rap',...

% 'comp_peq_area',...

% 'ind_dist_fim');

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída: desv_rap_

% Variável(eis) de saída: 'ff_a_b_c', 'ff_t_a_b_c'

% ************************************************************************

% Cada trecho equivalente a 1 segundo significa a leitura de 800 pontos,

% considerando a taxa de amostragem de 8000 Hz e a realização de uma média

% de 10 pontos feita pelo arquivo media_valores.m

clear all; % Apaga todas as variáveis do Espaço de Trabalho

n_pontos_ini=1; % Ponto inicial

n_pontos_fin=800; % Ponto final inicial

n_pontos_delta=800; % Distância entre pontos

% caminho=''; % Caminho de gravação do arquivo

sectionname=''; % Nome da seção a ser gravada

filename='desv_rap_'; % Nome do arquivo do desvanescimento rápido gravado

nome_arq='';

filename_dados=''; % Nome do arquivo de leitura

nome_arq_dados=''; % Nome do arquivo de leitura

conta_secao_str=''; %

conta_arq_reg=1;

conta_arq_reg_str=''; %

conta_arq_reg_trecho=''; %

conta_arq_reg_str_trecho='';%

media_lin_placa=[]; %

243

media_lin=[]; %

tempo=[]; %

% ------------------------------------------------------------------------

% Variáveis de leitura do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

caminho_leitura='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Desvan_rapido\';

caminho_gravacao='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Desvan_rapido\Setores\';

filename_lido='desvan_rapido_';

filename_gravado='desv_rap_';

novo_registro='';

continua_registro=true;

fid=0;

% Entrada e leitura do arquivo com as variáveis medidas em campo

% ------------------------------------------------------------------------

while continua_registro==true

while fid < 1

conta_arq_reg_trecho=input(...

'Entre com o número n do arquivo - desvan_rapido_n: ','s');

conta_arq_reg_str_trecho=num2str(conta_arq_reg_trecho); % passa para

STRING

nome_arq=strcat(caminho_leitura,filename_lido,conta_arq_reg_str_trecho,'.mat');

[fid,message] = fopen(filename_lido, 'a');

if fid == -1

disp(message);

end

fid=0;

% ***********************************************************************

% Carrega arquivo de dados gravados

% -----------------------------------------------------------------------

load (nome_arq,...

'hora_desv_rap',...

'lat_desv_rap',...

'long_desv_rap',...

'nivel_desv_rap',...

'dist_desv_rap',...

'comp_peq_area',...

'ind_dist_fim');

ind_dist_ini=1;

tam_pontos_peq_area=ind_dist_fim;

% ************************************************************************

% Laço de geração dos arquivos dos trechos

% ------------------------------------------------------------------------

num_secoes=fix(length(nivel_desv_rap)/ind_dist_fim); % Número de seções

for conta_secao=1:num_secoes % "n" secoes

conta_secao_str=strcat(num2str(conta_secao));

variavel=...

strcat('ff_',conta_arq_reg_str_trecho,'_',conta_secao_str);

eval([variavel '=nivel_desv_rap(ind_dist_ini:ind_dist_fim);']);

variavel_t=...

strcat('ff_t_',conta_arq_reg_str_trecho,'_',conta_secao_str);

eval([variavel_t '=hora_desv_rap(ind_dist_ini:ind_dist_fim);']);

% ********************************************************************

% Salva os valores calculados

% --------------------------------------------------------------------

nome_arq=strcat(caminho_gravacao,filename_gravado,...

conta_arq_reg_str_trecho,'_',conta_secao_str,conta_arq_reg_str);

save (nome_arq, variavel, variavel_t);

% --------------------------------------------------------------------

ind_dist_ini=ind_dist_ini+tam_pontos_peq_area;

ind_dist_fim=ind_dist_fim+tam_pontos_peq_area;

end

% ********************************************************************

244

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% --------------------------------------------------------------------

novo_registro=input('Realizar nova registro [s]: ', 's');

if isempty(novo_registro)

continua_registro=true;

else

continua_registro=false;

end

% Incrementa sufixo do nome do arquivo

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

% Reinicializa variáveis

media_db=[];

media_lin=[];

media_lin_placa=[];

tempo=[];

end

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: k_calculo_pdf_teste_qui_rev_b

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa realiza as seguintes tarefas:

% - cálculo da função densidade de probabilidade de: Gauss, Rayleigh e

% Rice;

% - para a distribuição de Rice, calcula diversos SIGMA e K;

% - realiza o teste QUI-QUADRADO para verificar a PDF de melhor aderência;

% - salva os dados obtidos para posterior análise;

% - desenha o gráfico final.

% ************************************************************************

% Arquivo de entrada: desv_rap_a_b.mat

% Variável(eis) de entrada: 'ff_a_b', 'ff_t_a_b'

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída1: pdf_teste_qui_a_b.mat

% Variável(eis) de saída:

% Arquivo de saída2: dados_pdf_teste_qui_trecho_a.mat

% Variável(eis) de saída:

% ************************************************************************

clear all; % Apaga todas as variáveis do Espaço de Trabalho

clf; % Apaga gráficos

sectionname=''; % Nome da seção a ser gravada

filename='desv_rap_'; % Nome do arquivo do desvanescimento rápido gravado

nome_arq='';

filename_dados=''; % Nome do arquivo de leitura

nome_arq_dados=''; % Nome do arquivo de leitura

tipo_analise=''; % Analisa tudo ou por pequena área

resp_tipo_analise='';

% ------------------------------------------------------------------------

% Variáveis de leitura do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

caminho_leitura='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Desvan_rapido\Setores\';

caminho_escrita='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\PDF_desv_rapido\';

arquivo_entrada='';

arquivo_saida='';

novo_registro='';

continua_registro=true;

conta_secao_str=''; %

conta_secao_num=1;

conta_arq_reg=1; %

conta_arq_reg_str=''; %

conta_arq_reg_trecho=''; %

conta_arq_reg_str_trecho=''; %

conta_arq_reg_trecho_num=0;

% Variáveis do programa

% -----------------------------------------------------------------------

245

ndBm_trecho=[];

V_trecho=[];

r_trecho=[];

n_trecho=[];

xout_trecho=[];

n_pdf_trecho=[];

p1_trecho=[];

p2_trecho=[];

p3_rice_trecho=[];

p1_qui_trecho=[];

p2_qui_trecho=[];

p3_rice_qui_trecho=[];

h_gauss_trecho=[];

p_gauss_trecho=[];

st_gauss_trecho=[];

st_gauss_df_trecho=[];

qui_teste_gauss_trecho=[];

x_qui_teste_gauss_trecho=[];

h_ray_trecho=[];

p_ray_trecho=[];

st_ray_trecho=[];

st_ray_df_trecho=[];

qui_teste_ray_trecho=[];

x_qui_teste_ray_trecho=[];

k_max=0;

kmin=0;

k_inc=0;

sigma_rice_trecho=[];

k_rice_trecho=[];

r_zero_trecho=[];

h_rice_trecho=[];

p_rice_trecho=[];

st_rice_trecho=[];

st_rice_df_trecho=[];

qui_teste_rice_trecho=[];

x_qui_teste_rice_trecho=[];

% ------------------------------------------------------------------------

% Entrada e leitura do arquivo com as variáveis medidas em campo

% ------------------------------------------------------------------------

% Análise por pequena área ou total

% ------------------------------------------------------------------------

tipo_analise=input(...

'Fazer análise completa do trecho? [s] ','s');

if isempty(tipo_analise)

resp_tipo_analise='s';

else

resp_tipo_analise='n';

end

% Número do trecho que será analisado

% ------------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg_trecho=input(...

'Entre com o número "a" do arquivo - desv_rap_a_b: ','s');

if isempty(conta_arq_reg_trecho)

a='1';

else

a=conta_arq_reg_trecho;

end

% Máx número de iterações para k de Rice, valor inicial(min)e incremento

% ------------------------------------------------------------------------

k_max=input(...

'Entre com o fator K de Rice máximo [100] ');

if isempty(k_max)

k_max=100;

else

% Não faz nada;

end

k_min=0; % Valor mínimo de k

k_inc=1; % Incremento de k

246

fid=0;

while continua_registro==true || fid~=-1

conta_secao_str=num2str(conta_secao_num); % passa para "string"

if fid ~= -1

% ----------------------------------------------------------------

if resp_tipo_analise=='s'

conta_secao_str_ent='';

else

conta_secao_str_ent=input(...

'Entre com o número "b" do setor - desv_rap_a_b: ','s');

end

% ----------------------------------------------------------------

if isempty(conta_secao_str_ent)

b=conta_secao_str;

else

b=conta_secao_str_ent;

end

% ----------------------------------------------------------------

arquivo_entrada=strcat('desv_rap_',a,'_',b,'.mat');

nome_arq=strcat(caminho_leitura,arquivo_entrada);

% Verifica se arquivo pode ser aberto

[fid,message] = fopen(nome_arq);

if fid == -1

disp(message);

break;

else

% Fecha arquivo, pois não necessita ficar aberto

fclose(fid);

end

% -------------------------------------------------------------------

% Variáveis a serem lidas

% -------------------------------------------------------------------

var_ff=strcat('ff_',a,'_',b);

var_ff_t=strcat('ff_t_',a,'_',b);

% ***********************************************************************

% Carrega arquivo de dados gravados

% -----------------------------------------------------------------------

load (nome_arq,...

var_ff,...

var_ff_t);

%% ************************************************************************

% *** Cálculo das estatísticas da amostra ***

% ------------------------------------------------------------------------

ndBm=eval([var_ff]); % Nível dBm

R=50; % Impedância em Ohm

Pot_W=0.001.*(10.^((ndBm)./10)); % Potência em W

V=sqrt(Pot_W.*R); % Tensão em volts

r=V./mean(V); % Valor da variável r normalizado para média

r_medio=mean(r); % Valor médio da variável r

r=sort(r); % Ordena números para melhorar gráfico

r=r-min(r); % Coloca o valor inicial em zero

num_div=fix(sqrt(length(r)));

% Dados do histograma

[n,xout] = hist(r,num_div);

delta_x=xout(2)-xout(1);

area_hist=delta_x.*n;

soma_area_hist=sum(area_hist);

area_pdf=area_hist/soma_area_hist;

n_pdf=area_pdf/delta_x;

% Desenha histograma

clf;

plot(xout,n_pdf,'or')

hold on;

grid on;

%% ------------------------------------------------------------

247

% Distribuição de de Gauss (Gaussiana)

% ------------------------------------------------------------

nu=mean(r);

sigma=std(r);

p1=(1/(sqrt(2*pi)*sigma)).*exp((-1.*(r-nu).^2)./(2*sigma^2));

% Desenha gráfico de Gauss

plot(r,p1,'--g.');

%% ------------------------------------------------------------

% Distribuição de Raileygh

% ------------------------------------------------------------

sigma_ray=mean(r)*sqrt(2/pi);

p2=(r./(sigma_ray^2)).*(exp(-((r.^2)./(2*(sigma_ray^2)))));

% Desenha gráfico de Raileygh

plot(r,p2,'--r.');

%% ------------------------------------------------------------

% Distribuição de Rice

% ------------------------------------------------------------

p3=[];

p3_rice=[];

% fat_reduc=0.1;

for k_rice=k_min:k_inc:k_max; % fix(fat_reduc*(1/(2*sigma^2)))

sigma_rice=mean(r)./(((sqrt(pi/2)*exp(-

k_rice/2)).*(((1+k_rice).*(besseli(0,k_rice/2)))+...

(k_rice*besseli(1,k_rice/2)))));

r_zero=sqrt(k_rice*2*(sigma_rice^2));

p3=(r./(sigma_rice^2)).*(exp(-((r.^2+r_zero^2)/(2*sigma_rice^2)))).*...

besseli(0,(r_zero.*r)/(sigma_rice^2));

p3_rice=[p3_rice p3];%

% Desenha gráfico de Raileygh

plot(r,p3,'--b.');

end

% Coloca legenda

h = legend('Histograma','Gauss','Rayleigh' ,'Rice',2);

set(h,'Interpreter','none');

%% ***********************************************************************

% Realização do teste Qui-quadrado

% ***********************************************************************

if resp_tipo_analise=='s';

realiza_teste_qui='';

else

realiza_teste_qui=input('Realizar teste Qui_quadrado [s]: ', 's');

end

if isempty(realiza_teste_qui)

% Número de pontos para uso no teste <<<====

% --------------------------------------------------------------------

bins=0:(length(xout)-1);

% --------------------------------------------------------------------

% PDF Gaussiana ****************************************************

p1_qui=(1/(sqrt(2*pi)*sigma)).*exp((-1.*(xout-nu).^2)./(2*sigma^2));

% Teste Qui-quadrado PDF Gaussiana

[h_gauss,p_gauss,st_gauss] = chi2gof(bins,'ctrs',bins,...

'frequency',n_pdf, ...

'expected',p1_qui,'nparams',0);

st_gauss_df=st_gauss.df;

qui_teste_gauss=st_gauss.chi2stat; % O menor valor indica o

melhor ajuste

x_qui_teste_gauss = chi2inv(p_gauss,st_gauss.df); % O MAIOR valor indica o

melhor ajuste

% PDF Rayleigh *****************************************************

p2_qui=(xout./(sigma_ray^2)).*(exp(-((xout.^2)/(2*sigma_ray^2))));

% Teste Qui-quadrado PDF Rayleigh

[h_ray,p_ray,st_ray] = chi2gof(bins,'ctrs',bins,...

'frequency',n_pdf, ...

'expected',p2_qui,'nparams',0);

st_ray_df=st_ray.df;

248

qui_teste_ray=st_ray.chi2stat; % O menor valor indica o melhor

ajuste

x_qui_teste_ray = chi2inv(p_ray,st_ray.df); % O MAIOR valor indica o melhor

ajuste

% PDF Rice *********************************************************

% ------------------------------------------------------------------

p3_qui=[];

p3_rice_qui=[];

sigma_rice_tot=[];

k_rice_tot=[];

r_zero_tot=[];

h_rice_tot=[];

p_rice_tot=[];

st_rice_tot=[];

st_rice_df_tot=[];

qui_teste_rice_tot=[];

x_qui_teste_rice_tot=[];

% fat_reduc=0.001;

for k_rice=k_min:k_inc:k_max %fat_reduc*(1/(2*sigma^2)); <<<=== IMPORTANTE

% sigma_rice=1/((sqrt(pi/2)*exp(-k_rice/2)).*(besseli(0,k_rice/2)+...

% k_rice*besseli(1,k_rice/2)));

sigma_rice=mean(r)./(((sqrt(pi/2)*exp(-

k_rice/2)).*(((1+k_rice).*(besseli(0,k_rice/2)))+...

(k_rice*besseli(1,k_rice/2)))));

r_zero=sqrt(k_rice*2*(sigma_rice^2));

p3_qui=(xout./(sigma_rice^2)).*(exp(-((xout.^2+r_zero^2)/...

(2*sigma_rice^2)))).*besseli(0,(r_zero.*xout)/(sigma_rice^2));

p3_rice_qui=[p3_rice_qui;p3_qui];%

% Teste Qui-quadrado PDF Rice

[h_rice,p_rice,st_rice] = chi2gof(bins,'ctrs',bins,...

'frequency',n_pdf, ...

'expected',p3_qui,'nparams',0);

qui_teste_rice=st_rice.chi2stat; % O menor valor indica o

melhor ajuste

x_qui_teste_rice = chi2inv(p_rice,st_rice.df); % O MAIOR valor indica o

melhor ajuste

% Acumula valores

sigma_rice_tot=[sigma_rice_tot;sigma_rice];

k_rice_tot=[k_rice_tot;k_rice];

r_zero_tot=[r_zero_tot;r_zero];

h_rice_tot=[h_rice_tot;h_rice];

p_rice_tot=[p_rice_tot;p_rice];

st_rice_tot=[st_rice_tot;st_rice];

st_rice_df_tot=[st_rice_df_tot;st_rice.df];

qui_teste_rice_tot=[qui_teste_rice_tot;qui_teste_rice];

x_qui_teste_rice_tot=[x_qui_teste_rice_tot;x_qui_teste_rice];

end

% ----------------------------------------------------------------

% *** Valores finais da análise de Rice ***

% ----------------------------------------------------------------

% Valor máximo da estatística QUI-QUADRADO

% ----------------------------------------

[Cmax,Imax] = max(x_qui_teste_rice_tot); % O MAIOR valor indica o melhor

ajuste

% ----------------------------------------

% Alternativamente poderia ser: [Cmin,Imin] = min(qui_teste_rice);

p3_rice_fim=p3_rice(:,Imax);

p3_rice_qui_fim=p3_rice_qui(Imax,:);

sigma_rice_fim=sigma_rice_tot(Imax);

k_rice_fim=k_rice_tot(Imax);

r_zero_fim=r_zero_tot(Imax);

h_rice_fim=h_rice_tot(Imax);

p_rice_fim=p_rice_tot(Imax);

st_rice_fim=st_rice_tot(Imax);

st_rice_df_fim=st_rice_df_tot(Imax);

249

qui_teste_rice_fim=qui_teste_rice_tot(Imax);

x_qui_teste_rice_fim=x_qui_teste_rice_tot(Imax);

% ----------------------------------------------------------------

% Salva dados para registro e avaliação

% ----------------------------------------------------------------

arquivo_saida=strcat('pdf_qui_peq_area_',a,'_',b,'.mat');

nome_arq=strcat(caminho_escrita,arquivo_saida);

save(nome_arq,...

'ndBm','V','r','n',...

'xout','n_pdf',...

'p1','p2','p3_rice_fim',...

'p1_qui','p2_qui','p3_rice_qui_fim',...

'h_gauss','p_gauss','st_gauss','st_gauss_df','qui_teste_gauss',...

'x_qui_teste_gauss',...

'h_ray','p_ray','st_ray','st_ray_df','qui_teste_ray',...

'x_qui_teste_ray',...

'sigma_rice_fim','k_rice_fim',...

'h_rice_fim','p_rice_fim','st_rice_fim','st_rice_df_fim',...

'qui_teste_rice_fim','x_qui_teste_rice_fim');

% ------------------------------------------------------------------

else

% Não faz nada

end

% ------------------------------------------------------------------

% Desenho dos valores finais da PDF calculada da pequena área

% --------------------------------------------------------------------

clf

plot(xout,n_pdf,'or')

hold on

plot(r,p1,'--g.');

plot(r,p3_rice(:,Imax),'--m.');

plot(r,p2,'--b.');

% --------------------------------------------------------------------

% Acumula valores das pequenas áreas do trecho

% --------------------------------------------------------------------

ndBm_trecho=[ndBm_trecho ndBm]; % Observar a retirada do pt e vg (;)

V_trecho=[V_trecho V]; % Observar a retirada do pt e vg (;)

r_trecho=[r_trecho r]; % Observar a retirada do pt e vg (;)

n_trecho=[n_trecho;n];

xout_trecho=[xout_trecho;xout];

n_pdf_trecho=[n_pdf_trecho;n_pdf];

p1_trecho=[p1_trecho p1]; % Observar a retirada do pt e vg (;)

p2_trecho=[p2_trecho p2]; % Observar a retirada do pt e vg (;)

p3_rice_trecho=[p3_rice_trecho p3_rice_fim]; % Observar a retirada do pt e vg

(;)

p1_qui_trecho=[p1_qui_trecho;p1_qui];

p2_qui_trecho=[p2_qui_trecho;p2_qui];

p3_rice_qui_trecho=[p3_rice_qui_trecho;p3_rice_qui_fim];

h_gauss_trecho=[h_gauss_trecho; h_gauss];

p_gauss_trecho=[p_gauss_trecho; p_gauss];

st_gauss_trecho=[st_gauss_trecho; st_gauss];

st_gauss_df_trecho=[st_gauss_df_trecho; st_gauss_df];

qui_teste_gauss_trecho=[qui_teste_gauss_trecho; qui_teste_gauss];

x_qui_teste_gauss_trecho=[x_qui_teste_gauss_trecho; x_qui_teste_gauss];

h_ray_trecho=[h_ray_trecho; h_ray];

p_ray_trecho=[p_ray_trecho; p_ray];

st_ray_trecho=[st_ray_trecho; st_ray];

st_ray_df_trecho=[st_ray_df_trecho; st_ray_df];

qui_teste_ray_trecho=[qui_teste_ray_trecho; qui_teste_ray];

x_qui_teste_ray_trecho=[x_qui_teste_ray_trecho; x_qui_teste_ray];

sigma_rice_trecho=[sigma_rice_trecho; sigma_rice_fim];

k_rice_trecho=[k_rice_trecho;k_rice_fim];

r_zero_trecho=[r_zero_trecho;r_zero_fim];

h_rice_trecho=[h_rice_trecho;h_rice_fim];

p_rice_trecho=[p_rice_trecho;p_rice_fim];

st_rice_trecho=[st_rice_trecho;st_rice_fim];

st_rice_df_trecho=[st_rice_df_trecho;st_rice_df_fim];

qui_teste_rice_trecho=[qui_teste_rice_trecho;qui_teste_rice_fim];

250

x_qui_teste_rice_trecho=[x_qui_teste_rice_trecho;x_qui_teste_rice_fim];

% ********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% --------------------------------------------------------------------

if resp_tipo_analise=='s';

novo_registro='';

else

novo_registro=input('Realizar nova registro [s]: ', 's');

end

if isempty(novo_registro)

continua_registro=true;

clf;

else

continua_registro=false;

fid=-1;

end

% Incrementa sufixo do nome do arquivo

conta_secao_num=str2num(conta_secao_str); % passa para número

conta_secao_num=conta_secao_num+1; % Incrementa

seção/setor/peq_area

% Reinicializa variáveis

media_db=[];

media_lin=[];

media_lin_placa=[];

tempo=[];

end

% Salva arquivo com valores finais de todas as pequenas áreas

% ----------------------------------------------------------------

arquivo_saida2=strcat('dados_pdf_teste_qui_trecho_',a,'.mat');

nome_arq=strcat(caminho_escrita,arquivo_saida2);

save(nome_arq,...

'ndBm_trecho',...

'V_trecho',...

'r_trecho',...

'n_trecho',...

'xout_trecho',...

'n_pdf_trecho',...

'p1_trecho',...

'p2_trecho',...

'p3_rice_trecho',...

'p1_qui_trecho',...

'p2_qui_trecho',...

'p3_rice_qui_trecho',...

'h_gauss_trecho',...

'p_gauss_trecho',...

'st_gauss_trecho',...

'st_gauss_df_trecho',...

'qui_teste_gauss_trecho',...

'x_qui_teste_gauss_trecho',...

'h_ray_trecho',...

'p_ray_trecho',...

'st_ray_trecho',...

'st_ray_df_trecho',...

'qui_teste_ray_trecho',...

'x_qui_teste_ray_trecho',...

'sigma_rice_trecho',...

'k_rice_trecho',...

'h_rice_trecho',...

'p_rice_trecho',...

'st_rice_trecho',...

'st_rice_df_trecho',...

'qui_teste_rice_trecho',...

'x_qui_teste_rice_trecho');

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: l_analise_pdf_rev_c

251

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa faz um resumo dos dados colhidos nos trecho para análise

% ************************************************************************

% Arquivo de entrada: dados_pdf_teste_qui_trecho_1.mat

% Variável(eis) de entrada:

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída1: pdf_teste_qui_a_b.mat

% Variável(eis) de saída: (diversos ver "load"

% Arquivo de saída2: dados_pdf_teste_qui_trecho_a.mat

% Variável(eis) de saída:

% ************************************************************************

clear all; % Apaga todas as variáveis do Espaço de Trabalho

clc; % Apaga área de comendo

% ------------------------------------------------------------------------

% Variáveis de leitura do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

% caminho_entrada='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Desvan_rapido\';

caminho_entrada='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\PDF_desv_rapido\';

arquivo_entrada='dados_pdf_teste_qui_trecho_'; % Nome do arquivo de leitura

nome_arq_dados=''; % Nome do arquivo de leitura

% Número do trecho que será analisado

% ------------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg_trecho=input(...

'Entre com o número "a" do arquivo - dados_pdf_teste_qui_trecho_a: ','s');

if isempty(conta_arq_reg_trecho)

a='1';

else

a=conta_arq_reg_trecho;

end

fid=0;

% ------------------------------------------------------------------------

% Carrega arquivo com dados de todas as pequenas áreas para sumarização

% ------------------------------------------------------------------------

arquivo_entrada=strcat('dados_pdf_teste_qui_trecho_',a,'.mat');

nome_arq=strcat(caminho_entrada,arquivo_entrada);

load(nome_arq,...

'ndBm_trecho',...

'V_trecho',...

'r_trecho',...

'n_trecho',...

'xout_trecho',...

'n_pdf_trecho',...

'p1_trecho',...

'p2_trecho',...

'p3_rice_trecho',...

'p1_qui_trecho',...

'p2_qui_trecho',...

'p3_rice_qui_trecho',...

'h_gauss_trecho',...

'p_gauss_trecho',...

'st_gauss_trecho',...

'st_gauss_df_trecho',...

'qui_teste_gauss_trecho',...

'x_qui_teste_gauss_trecho',...

'h_ray_trecho',...

'p_ray_trecho',...

'st_ray_trecho',...

'st_ray_df_trecho',...

'qui_teste_ray_trecho',...

'x_qui_teste_ray_trecho',...

'sigma_rice_trecho',...

'k_rice_trecho',...

'h_rice_trecho',...

'p_rice_trecho',...

'st_rice_trecho',...

252

'st_rice_df_trecho',...

'qui_teste_rice_trecho',...

'x_qui_teste_rice_trecho');

%% ***********************************************************************

% Processamento dos dados

% ------------------------------------------------------------------------

compara_qui=[qui_teste_gauss_trecho qui_teste_ray_trecho qui_teste_rice_trecho];

compara_h=[h_gauss_trecho h_ray_trecho h_rice_trecho];

% Encontra menor e maior valor do teste Qui que passou no teste

% ------------------------------------------------------------------------

% Posição e valor do menor e maior teste QUI com que Gauss passou

ind_passou_qui_gauss=find(h_gauss_trecho==0); % todos Gauss que passaram

[min_val_passou_qui_gauss

ind_min_gauss]=min(qui_teste_gauss_trecho(ind_passou_qui_gauss));

[max_val_passou_qui_gauss

ind_max_gauss]=max(qui_teste_gauss_trecho(ind_passou_qui_gauss));

% Posição e valor do menor e maior teste QUI com que Rayleigh passou

ind_passou_qui_ray=find(h_ray_trecho==0); % todos Ray que passaram

[min_val_passou_qui_ray ind_min_ray]=min(qui_teste_ray_trecho(ind_passou_qui_ray));

[max_val_passou_qui_ray ind_max_ray]=max(qui_teste_ray_trecho(ind_passou_qui_ray));

% Posição e valor do menor e maior teste QUI com que Rice passou

ind_passou_qui_rice=find(h_rice_trecho==0); % todos Rice que passaram

[min_val_passou_qui_rice

ind_min_rice]=min(qui_teste_rice_trecho(ind_passou_qui_rice));

[max_val_passou_qui_rice

ind_max_rice]=max(qui_teste_rice_trecho(ind_passou_qui_rice));

% Quantidade de vezes que uma PDF passou no teste e apresentou menor valor

% de Qui

[row_menor_qui_gauss,col_menor_qui_gauss] = find(compara_qui(:,1)<=compara_qui(:,2)

&...

compara_qui(:,1)<=compara_qui(:,3)&...

compara_h(:,1)==0);

[row_menor_qui_ray,col_menor_qui_ray] = find(compara_qui(:,2)<=compara_qui(:,1)

&...

compara_qui(:,2)<=compara_qui(:,3)&...

compara_h(:,2)==0);

[row_menor_qui_rice,col_menor_qui_rice] = find(compara_qui(:,3)<=compara_qui(:,2)

&...

compara_qui(:,3)<=compara_qui(:,1) &...

compara_h(:,3)==0);

% Total de setores no trecho

disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(['Trecho: ',num2str(a)]);

% disp(['Quantidade total setores: ', num2str(length(qui_teste_rice_trecho))])

fprintf('Trecho: %1.0f \t | Quantidade total setores no trecho: %1.0f\n',...

str2num(a),length(qui_teste_rice_trecho));

% disp('--------------------------------------------------------------------------

% disp('

% Quantidade de vezes que uma PDF passou no teste

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(['Quantidade de vezes que uma PDF passou no teste Qui: ',...

% num2str(length(row_menor_qui_gauss) +...

% length(row_menor_qui_ray)+...

% length(row_menor_qui_rice))]);

% % disp('-------------------------------------------------------------------------

-')

% % disp('

% Quantidade total de vezes que uma PDF passou no teste

% disp('Quantidade total de vezes que a PDF passou no teste Qui para cada PDF')

disp('-----------------------------------------------------------------------')

disp('Quant. de vezes que a PDF passou no teste QUI: Gauss Rayleigh Rice')

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

disp(['Total PDF que passou no teste Qui (95%): ',...

num2str(length(ind_passou_qui_gauss)),' ',...

253

num2str(length(ind_passou_qui_ray)),' ',...

num2str(length(ind_passou_qui_rice))])

disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp('

disp('Quantidade de vezes que a PDF passou no teste Qui com menor valor')

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

disp(' Gauss Rayleigh Rice')

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

disp(['Total com menor valor Qui: ',...

num2str(length(row_menor_qui_gauss)),' ',...

num2str(length(row_menor_qui_ray)),' ',...

num2str(length(row_menor_qui_rice))])

% disp('--------------------------------------------------------------------------

% disp('

% Valor de k de Rice para menor e maior QUI que passou no teste

k_rice_min_qui=k_rice_trecho(ind_min_rice);

k_rice_max_qui=k_rice_trecho(ind_max_rice);

% Valor de QUI que passou no teste para menor valor de K de Rice

ind_passou_k_rice=find(h_rice_trecho==0); % todos Rice que passaram

[min_k_rice ind_min_k_rice] = min(k_rice_trecho(ind_passou_k_rice)); %

[max_k_rice ind_max_k_rice] = max(k_rice_trecho(ind_passou_k_rice)); %

qui_rice_min_k=qui_teste_rice_trecho(ind_min_k_rice);

qui_rice_max_k=qui_teste_rice_trecho(ind_max_k_rice);

% Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste

disp('-----------------------------------------------------------------------')

disp('Maior e menor valor de K e QUI que passou no teste')

disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(['Menor K ',num2str(min_k_rice)]);

% disp(['Valor de QUI ',num2str(qui_rice_min_k)]);

fprintf('Menor valor de K: %6.1f para QUI: %6.1f\n', min_k_rice, qui_rice_min_k);

% fprintf('Valor de QUI %6.1f\n ',qui_rice_min_k);

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(['Maior K ',num2str(max_k_rice)]);

% disp(['Valor de QUI ',num2str(qui_rice_max_k)]);

fprintf('Maior valor de K: %6.1f para QUI: %6.1f\n', max_k_rice, qui_rice_max_k);

% fprintf('Valor de QUI %6.1f\n ',qui_rice_max_k);

disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(['Valor de K ',num2str(k_rice_min_qui)]);

% disp(['Menor QUI ',num2str(min_val_passou_qui_rice)]);

fprintf('Valor de K: %6.1f para menor QUI: %6.1f\n', k_rice_min_qui,

min_val_passou_qui_rice);

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(['Valor de k ',num2str(k_rice_max_qui)]);

% disp(['Maior QUI ',num2str(max_val_passou_qui_rice)]);

fprintf('Valor de K: %6.1f para maior QUI: %6.1f\n', k_rice_max_qui,

max_val_passou_qui_rice);

% disp('--------------------------------------------------------------------------

% disp('

% Valores de K da PDF de RICE

% disp('Valor de K da PDF de Rice')

disp('-----------------------------------------------------------------------')

fprintf('Valor de K da PDF de Rice: mínimo médio máximo\n')

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp([num2str(min(k_rice_trecho)),' ',...

% num2str(mean(k_rice_trecho)),' ',...

% num2str(max(k_rice_trecho))]);

fprintf(' %6.1f %6.1f %6.1f\n',...

min(k_rice_trecho),mean(k_rice_trecho),max(k_rice_trecho));

% disp('

% Menor e maior valor de Qui para cada PDF

% disp('Menor e maior valor de Qui para cada PDF')

254

disp('-----------------------------------------------------------------------')

fprintf('Menor e maior valor de Qui para cada PDF:\tGauss\t Rayleigh\t Rice\n')

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(['Menor Q: ',...

% num2str(min_val_passou_qui_gauss,'%3.2e'),' ',...

% num2str(min_val_passou_qui_ray,'%3.2e'),' ',...

% num2str(min_val_passou_qui_rice,'%3.2e')])

fprintf('\t\t\t\t\t Menor Q: %6.1f\t %6.1f\t %6.1f\t\n',...

min_val_passou_qui_gauss,min_val_passou_qui_ray,min_val_passou_qui_rice);

% disp(['Maior Q: ',...

% num2str(max_val_passou_qui_gauss,'%2.2e'),' ',...

% num2str(max_val_passou_qui_ray,'%2.2e'),' ',...

% num2str(max_val_passou_qui_rice,'%2.2e') ])

fprintf('\t\t\t\t\t Maior Q: %6.1f\t %6.1f\t %6.1f\t\n',...

max_val_passou_qui_gauss,max_val_passou_qui_ray,max_val_passou_qui_rice);

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(' ')

% Encontra posições onde nenhum teste passou

[row_nenhum,col_nenhum] = find(compara_h(:,1)==1 & compara_h(:,2)==1 &

compara_h(:,3)==1);

% Encontra posições onde todos passaram

[row_todos,col_todos] = find(compara_h(:,1)==0 & compara_h(:,2)==0 &

compara_h(:,3)==0);

% Encontra posições onde somente Gauss passou

[row_so_gauss,col_so_gauss] = find(compara_h(:,1)==0 & compara_h(:,2)==1 &

compara_h(:,3)==1);

% Encontra posições onde somente Rayleigh passou

[row_so_ray,col_so_ray] = find(compara_h(:,1)==1 & compara_h(:,2)==0 &

compara_h(:,3)==1);

% Encontra posições onde somente Rice passou

[row_so_rice,col_so_rice] = find(compara_h(:,1)==1 & compara_h(:,2)==1 &

compara_h(:,3)==0);

% Quantidade que somente um passou

% disp('Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF')

disp('-----------------------------------------------------------------------')

disp('Quantidade de PDF e teste Qui para cada PDF: Gauss Rayleigh Rice')

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

disp(['Passou exclusivamente: ',...

num2str(length(col_so_gauss)),' ',...

num2str(length(col_so_ray)),' ',...

num2str(length(col_so_rice))]);

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(' ')

% Quantidade que nenhum passou

% disp(' Quantidade de vezes nenhuma PDF passou no teste Qui')

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(' Gauss Rayleigh Rice')

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

disp(['Nenhuma PDF passou: ',...

num2str(length(col_nenhum)),' ',...

num2str(length(col_nenhum))]);

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(' ')

% Quantidade que todos passaram

% disp(' Quantidade de vezes todas PDF passaram no teste Qui')

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

% disp(' Gauss Rayleigh Rice')

% disp('-----------------------------------------------------------------------')

disp(['Todas passaram ao mesmo tempo: ',...

num2str(length(col_todos)),' ',...

num2str(length(col_todos))]);

disp('-----------------------------------------------------------------------')

% ------------------------------------------------------------------------

%% Desenha gráfico das PDF onde todos passaram no teste

plot(xout_trecho(row_todos,:),n_pdf_trecho(row_todos,:),'dr','MarkerSize',8)

% ------------------------------------------------------------------------

255

% Desenha PDF onde nenhum passou no teste

plot(xout_trecho(row_nenhum,:),n_pdf_trecho(row_nenhum,:),'dr','MarkerSize',8)

% ------------------------------------------------------------------------

% Desenha PDF onde somente RICE passou no teste

% subplot(2,2,1:2)

plot(xout_trecho(row_so_rice,:),n_pdf_trecho(row_so_rice,:),'dr','MarkerSize',8)

% ------------------------------------------------------------------------

% Desenha PDF onde RICE passou com menor Qui

subplot(2,2,1:2)

plot(xout_trecho(ind_min_rice,:),n_pdf_trecho(ind_min_rice,:),'dr','MarkerSize',8)

hold on

grid on

plot(r_trecho(:,ind_min_rice),p3_rice_trecho(:,ind_min_rice),'-b','LineWidth',3)

plot(r_trecho(:,ind_min_rice),p1_trecho(:,ind_min_rice),'-.g','LineWidth',3)

plot(r_trecho(:,ind_min_rice),p2_trecho(:,ind_min_rice),'-.m','LineWidth',3)

xlabel('valor de r=V/<V> (a)', 'FontSize', 12,'FontWeight', 'bold')

ylabel('PDF (num. observações)', 'FontSize', 12,'FontWeight', 'bold')

titulo=({'Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh';...

['Menor Qui - Setor: ' num2str(ind_min_rice) ...

' e Fator K=' num2str(k_rice_trecho(ind_min_rice))]});

title(titulo, 'FontSize', 10,'FontWeight', 'bold');

legend('Empírico','Rice', 'Gauss','Rayleigh');

% figure

% ------------------------------------------------------------------------

% Desenha PDF onde RICE passou com maior Qui

subplot(2,2,3:4)

plot(xout_trecho(ind_max_rice,:),n_pdf_trecho(ind_max_rice,:),'dr','MarkerSize',8)

hold on

grid on

plot(r_trecho(:,ind_max_rice),p3_rice_trecho(:,ind_max_rice),'-b','LineWidth',3)

plot(r_trecho(:,ind_max_rice),p1_trecho(:,ind_max_rice),'-.g','LineWidth',3)

plot(r_trecho(:,ind_max_rice),p2_trecho(:,ind_max_rice),'-.m','LineWidth',3)

xlabel('valor de r=V/<V> (b)', 'FontSize', 12,'FontWeight', 'bold')

ylabel('PDF (num. observações)', 'FontSize', 12,'FontWeight', 'bold')

titulo=({'Comparação PDF: RICE, Gauss e Rayleigh';...

['Maior Qui - Setor: ' num2str(ind_max_rice) ...

' e Fator K=' num2str(k_rice_trecho(ind_max_rice))]});

title(titulo, 'FontSize', 10,'FontWeight', 'bold');

legend('Empírico','Rice', 'Gauss','Rayleigh');

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: m_taxa_de_cruzamento_de_nivel_rev_d

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa calcula a taxa de cruzamento de nível e a duração média do

% desvanecimento em cada setor de um trecho

% ************************************************************************

% Arquivo de entrada: dados_pdf_teste_qui_trecho_1.mat

% Variável(eis) de entrada:

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída1: .mat

% Variável(eis) de saída:

% Arquivo de saída2: .mat

% Variável(eis) de saída:

% ************************************************************************

clear all; % Apaga todas as variáveis do Espaço de Trabalho

clc; % Apaga área de comando

% clf; % Apaga gráficos

% ------------------------------------------------------------------------

% Variáveis de leitura do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

% caminho_entrada='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de

caminho_entrada='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\PDF_desv_rapido_2\';

arquivo_entrada='dados_pdf_teste_qui_trecho_'; % Nome do arquivo de leitura

256

nome_arq_dados=''; % Nome do arquivo de leitura

% Número do trecho que será analisado

% ------------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg_trecho=input(...

'Entre com o número "a" (trecho) do arquivo - dados_pdf_teste_qui_trecho_a: ','s');

if isempty(conta_arq_reg_trecho)

a='1';

else

a=conta_arq_reg_trecho;

end

fid=0;

% ------------------------------------------------------------------------

% Carrega arquivo com dados de todas as pequenas áreas para sumarização

% ------------------------------------------------------------------------

arquivo_entrada=strcat('dados_pdf_teste_qui_trecho_',a,'.mat');

nome_arq=strcat(caminho_entrada,arquivo_entrada);

load(nome_arq,...

'V_trecho',...

'r_trecho',...

'k_rice_trecho');

% ------------------------------------------------------------------------

% Cálculo da taxa de cruzamento de nívele comparação com teórica

% ------------------------------------------------------------------------

% Variáveis iniciais

sinal=0;

sig=0;

lcf=0;

Ro=0;

sinal=0;

lcf_norm=0;

NR_Ray=0;

NR_Rice_fm=0;

% Inicialização de variáveis

fa=800; % Frequancia de amostragem

conta_reg_setor=1;

continua_registro=true;

%% Lógica de leitura e cálculo

% ------------------------------------------------------------------------

while continua_registro==true

num_setor=input(...

['Entre com o setor a ser avaliado [se vazio(enter) próximo] atual: '...

num2str(conta_reg_setor)]);

if isempty(num_setor)

setor=conta_reg_setor;

else

setor=num_setor;

conta_reg_setor=num_setor;

end

% Sinal a ser avaliado

% ------------------------------------------------------------------------

k_rice=k_rice_trecho(setor);

sinal_V=V_trecho(:,setor); % Único trecho

sinal_V=[V_trecho(:,1+trecho);V_trecho(:,2+trecho);V_trecho(:,3+trecho);...

% V_trecho(:,4+trecho)]; % Vários trechos

sinal_V=sinal_V-min(sinal_V); % Coloca o valor inicial em zero

sinal_V_norm=sinal_V./mean(sinal_V); % Normaliza para média

sinal=sinal_V_norm;

sig=sinal;

sinal=sort(sinal); % Reordena para melhorar o gráfico

%% Cálculo de Ro

% ------------------------------------------------------------------------

sinal_RMS=norm(sinal)/sqrt(length(sinal)); % Valor RMS do sinal

Ro=sinal./sinal_RMS; % Cálculo de Ro

Ro_db=20*log10(Ro); % Ro em dB

% ----------------------------------------------------------------------

%% Taxa de cruz. de nível e duração médio do desvanecimento para Ray

% ----------------------------------------------------------------------

257

NR_Ray=sqrt(2*pi).*Ro.*exp(-(Ro.^2));% sqrt(2*pi).*

NR_Ray=NR_Ray./max(NR_Ray); % Normaliza para o vloar máximo

AFD_Ray_fm=((exp(Ro.^2))-1)./(Ro.*sqrt(2*pi));

AFD_Ray_fm=AFD_Ray_fm./max(AFD_Ray_fm);% Normaliza para o valor máximo

%% Taxa de cruz. de nível e duração do desvanecimento para RICE

% ----------------------------------------------------------------------

NR_Rice_fm=(sqrt(2*pi*(1+k_rice))).*Ro.*...

(exp((-k_rice-((1+k_rice)).*(Ro.^2)))).*...

(besseli(0,2.*Ro.*(sqrt(k_rice.*(1+k_rice)))));

NR_Rice_fm=NR_Rice_fm./max(NR_Rice_fm); % Normaliza para o valor máximo

AFD_rice_fm=(1-marcumq(sqrt(2.*k_rice),...

sqrt(2.*(1+k_rice).*Ro.^2)))./NR_Rice_fm;

AFD_rice_fm=AFD_rice_fm./max(AFD_rice_fm);% Normaliza para o valor máximo

%% Dados do sinal medido: empírico

% ------------------------------------------------------------------------

sig_RMS=norm(sinal)/sqrt(length(sinal)); % Valor RMS do sinal

Ro_thr=sig./sig_RMS;

thr=linspace(min(Ro_thr),max(Ro_thr),length(Ro_thr)); % Determina níveis

thr_norm_db=20*log10(thr); % Passa para dB

% Calcula a taxa de cruzamento e duração média do desvanecimento para cada

limite

% ------------------------------------------------------------------------

for i = 1:length( thr ),

% Taxa de cruzamento de nível

% ----------------------------------------------------------------

tmp = ( sig > thr(i) );

tmp = diff( tmp );

lcf( i ) = sum( tmp==1 );

% Duração do desvanecimento

% ----------------------------------------------------------------

% Lógica para eliminar valor inicial e final cuja duração não pode

% ser calculada

[rb,cb,valb] = find(tmp==-1);

valb=-valb; % passa de lógico para numérico

[ra,ca,vala] = find(tmp==1);

vala=+vala; % passa de lógico para numérico

row_total=[ra;rb];

val_total=[vala;valb];

row_val_total=[row_total val_total];

row_val_total=sortrows(row_val_total); % Ordena pelo valor

desvan_total=[];

for ind_afd=1:length(row_val_total)

if ind_afd+1>length(row_val_total)

break

else

if row_val_total(ind_afd,2)==-1&& row_val_total(ind_afd+1,2)

desvan=...

(row_val_total(ind_afd+1,1)...

-row_val_total(ind_afd,1))*(1/fa);

desvan_total=[desvan_total desvan];

end

afd(i)=mean(desvan_total); % calcula valor médio do desvanecimento

end

lcf=(lcf./max(lcf))'; % Normaliza para o valor máximo e tronspõe

afd=(afd./max(afd))'; % Normaliza para o valor máximo e tronspõe

%% Realiza teste de aderência teste QUI

% --------------------------------------------------------------------

bins=linspace(min(NR_Rice_fm),(max(NR_Rice_fm)),length(NR_Rice_fm))';

[h,p,st] = chi2gof(bins,'ctrs',bins,...

'emin',0,...

'frequency',lcf, ...

'expected',NR_Rice_fm,'nparams',0)

%% Desenha gráficos

% -----------------------------------------------------------------------

clf;

subplot(2,2,[1 3]);

258

semilogy(Ro_db,NR_Ray,'--r','LineWidth',3)

axis([-25 10 10^-2 10^0.5]); % Limita os eixos

hold on

grid on

semilogy(Ro_db,NR_Rice_fm,'-b','LineWidth',3)

semilogy(thr_norm_db,lcf,'.-k');

xlabel('Nível do desvanecimento normalizado \rho em dB','FontSize', 14)

ylabel('Taxa de cruzamento de nível norm. L_R/f_m','FontSize', 14)

title({'Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento',...

['Trecho: ' num2str(a) ' Setor: ' num2str(conta_reg_setor)...

' Fator K: ' num2str(k_rice)]},...

'FontSize', 14,'FontWeight', 'bold');

legend('Rayleigh','Rice','Empírico',2)

subplot(2,2,[2 4]);

semilogy(Ro_db,AFD_Ray_fm,'--r','LineWidth',3)

axis([-25 10 10^-2 10^0.5]); % Limita os eixos

hold on

grid on

semilogy(Ro_db,AFD_rice_fm,'-b','LineWidth',3)

semilogy(thr_norm_db,afd,'.-k');

xlabel('Nível do desvanecimento normalizado \rho em dB','FontSize', 14)

ylabel('Duração média do desvan. norm. \tau_R x f_m (\tau_R em s)','FontSize',

14)

title({'Duração média do desvanecimento',...

['Trecho: ' num2str(a) ' Setor: ' num2str(conta_reg_setor)...

' Fator K: ' num2str(k_rice)]},...

'FontSize', 14,'FontWeight', 'bold');

legend('Rayleigh','Rice','Empírico',2)

%% ********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% --------------------------------------------------------------------

novo_registro=input('Realizar nova registro [s]: ', 's');

if isempty(novo_registro)

continua_registro=true;

clf;

else

continua_registro=false;

end

conta_reg_setor=conta_reg_setor+1; % Incrementa seção/setor/peq_area

% Reinicializa variáveis

% --------------------------------------------------------------------

end

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: n_taxa_de_cruzamento_de_nivel_graficos_rev_b

% ------------------------------------------------------------------------

% Cálculo da taxa de cruzamento de nível, e duração média do desvanecimento

% desenha os gráficos e compara com teórica

% ------------------------------------------------------------------------

clear all

sinal=0;

sig=0;

Ro=0;

sinal=0;

NR=0;

NR_r_fm=0;

NR_Rice_fm=[];

NR_Rice_fm_total=[];

NR_r_fm=0;

k_rice=0;

AFD_rice_fm=0;

AFD_rice_fm_total=[];

%% Sinal a ser avaliado

% ------------------------------------------------------------------------

% sinal_V=rand(100,1); % Gera número aleatório normal

259

sinal_V = random('rayl',sqrt(2/pi),1,100); % Teste com Ray

sinal_V=sinal_V-min(sinal_V); % Coloca o valor inicial em zero

sinal_V_norm=sinal_V./mean(sinal_V); % Normaliza para média

sinal=sinal_V_norm;

% sinal=sinal_V;

sinal=sort(sinal);

%% Cálculo de RO

% ------------------------------------------------------------------------

sinal_RMS=norm(sinal)/sqrt(length(sinal)); % Valor RMS do sinal

Ro=sinal./sinal_RMS; % Cálculo de Ro

Ro_db=20*log10(Ro); % Cálculo de Ro em dB

% ----------------------------------------------------------------------

%% Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento para Ray

% ----------------------------------------------------------------------

NR=sqrt(2*pi).*Ro.*exp(-(Ro.^2));% sqrt(2*pi).*

NR=NR./max(NR); % Normaliza para o vloar máximo

AFD_Ray_fm=((exp(Ro.^2))-1)./(Ro.*sqrt(2*pi));

%% Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento para RICE

% ----------------------------------------------------------------------

for k_rice=0:2:10

% ---------------------------------------------------------------------

NR_Rice_fm=(sqrt(2*pi.*(1+k_rice))).*Ro.*...

(exp((-k_rice-((1+k_rice)).*(Ro.^2)))).*...

(besseli(0,2.*Ro.*(sqrt(k_rice.*(1+k_rice)))));

NR_Rice_fm=NR_Rice_fm./max(NR_Rice_fm); % Normaliza para o valor máximo

NR_Rice_fm_total=[NR_Rice_fm_total;NR_Rice_fm];

% ---------------------------------------------------------------------

AFD_rice_fm=(1-marcumq(sqrt(2.*k_rice),...

sqrt(2.*(1+k_rice).*Ro.^2)))./NR_Rice_fm;

AFD_rice_fm_total=[AFD_rice_fm_total;AFD_rice_fm];

% ---------------------------------------------------------------------

end

%% Taxa de cruzamento de nível e duração média do desvanecimento para Nakagami

m=mean(sinal.^2)/(mean(sinal.^2-(mean(sinal)).^2)^2);

NR_nak_fm=(sqrt(2*pi)*(m^-(1/2))/gamma(m)).*(Ro.^(2*m-1)).*exp(-m*(Ro.^2));

NR_nak_fm=NR_nak_fm./max(NR_nak_fm); % Normaliza para o vloar máximo

AFD_nak=((gammainc(m,m.*(Ro.^2))).*(exp(m.*(Ro.^2))))...

./((sqrt(2*pi*m^(2*m-1)))*(Ro.^(2*m-1)));

%% Gráfico da taxa de cruzamento de nível

% ----------------------------------------------------------------------

clf;

% subplot(2,2,1:2);

semilogy(Ro_db,NR,'-or',...

Ro_db,NR_Rice_fm_total,'-.b','LineWidth',2); %,...

% Ro_db,NR_nak_fm,'-.m','LineWidth',2);

axis([-25 10 10^-2 10^0.5]); % Limita os eixos

hold on

grid on

% semilogy(Ro_db,NR_Rice_fm_total,'-.b','LineWidth',2)

% semilogy(Ro_db,NR_nak,'-.m','LineWidth',2)

xlabel('Nível do desvanecimento normalizado \rho em dB','FontSize',

14,'FontWeight', 'bold')

ylabel('Taxa de cruzamento de nível norm. L_R/f_m','FontSize', 14)

title({'Taxa de cruzamento de nível do desvanecimento',...

'Fator K: 0 a 10'},'FontSize', 14,'FontWeight', 'bold');

legend('Rayleigh','Rice'); %,'','','','','','Nakagami',2)

%% Gráfico da taxa da duração média de nível

% ----------------------------------------------------------------------

figure

% semilogy(Ro_db,AFD_rice_fm_total,'-b','LineWidth',2,Ro_db,AFD_Ray_fm,'-

.r','LineWidth',2)

% subplot(2,2,3:4);

semilogy(Ro_db,AFD_Ray_fm,'.-r',...

Ro_db,AFD_rice_fm_total,'b','LineWidth',2); % ,...

% Ro_db, AFD_nak,'m')

260

axis([-15 5 10^-1.5 10^1]); % Limita os eixos

grid on

% hold on

% semilogy(Ro_db,AFD_Ray_fm,'-.r','LineWidth',2)

xlabel('Nível da envoltória normalizada do desvanecimento \rho em dB','FontSize',

14,'FontWeight', 'bold')

ylabel('Duração média do desvan. norm. \tau_R x f_m (\tau_R em s)','FontSize',

14)

title({'Duração média dos desvanecimentos',...

'Fator K: 0 a 10'},'FontSize', 14,'FontWeight', 'bold');

legend('Rayleigh','Rice'); % ,'Nakagami',2)

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: o_ajuste_dois_raios_rev_d

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa executa as seguintes tarefas:

% - Lê arquivos dos trechos selecionados

% - permite o ajuste de alguns parâmetros

% - calcula o fator de atenuação

% - calcula a PDF do trecho e compara com a log-normal

% - desenha o modelo de dois raios

% ************************************************************************

% Arquivo de entrada: media_peq_area_n.mat

% Variável(eis) de entrada:

% ------------------------------------------------------------------------

% Arquivo de saída1: ..mat

% Variável(eis) de saída: (diversos ver "load"

% Arquivo de saída2: ..mat

% Variável(eis) de saída:

% ************************************************************************

clear all; % Apaga todas as variáveis do Espaço de Trabalho

% clf; % Apaga gráficos

% ------------------------------------------------------------------------

%% Variáveis de leitura do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

caminho_entrada='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Desvan_lento\';

caminho_entrada2='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\Dados_sistema\';

% Arquivos de leitura

% -----------------------------------------------------------------------

arquivo_entrada='media_peq_area_'; % Nome do arquivo de leitura

arquivo_entrada2='dados_tx'; % Nome do arquivo de leitura

arquivo_entrada3='dados_rx'; % Nome do arquivo de leitura

% Inicialização das variáveis do programa

nome_arq_dados=''; % Nome do arquivo de leitura

continua_registro=true;

ajuste_par='1';

lat_peq_area_tx=[];

long_peq_area_tx=[];

nivel_sinal_tx=[];

nivel_sinal_rx=[];

distancia_pontos=[];

% Distancia dos segmentos (um ou mais trechos) sem posição de Tx

dist_mts_seg=[];

dist_km_seg=[];

dist_mts_seg_log=[];

dist_km_seg_log=[];

% Distancia total sem distancia de referência

% Inclui segmentos (um ou mais trechos) com posição de Tx (=0 m)

dist_mts_tot=0;

dist_km_tot=0;

dist_mts_tot_log=0;

dist_km_tot_log=0;

dist_inic=0;

dist_pt=[]; % Distância entre pontos

261

d_0_mts=[]; %Distância de referência em metros

d_0_km=[]; % Distância de referência em km

% Distância dos segmentos mais distância de referência

dist_mts_seg_ref=[];

dist_km_seg_ref=[];

dist_mts_seg_ref_log=[];

dist_km_seg_ref_log=[];

% Distância dos segmentos mais distância de referência mais posição Tx

dist_mts_seg_ref_tot=[];

dist_km_seg_ref_tot=[];

dist_mts_seg_ref_tot_log=[];

dist_km_seg_ref_tot_log=[];

% Disttância ampliada (um ou mais trechos) com posição de Tx, referência e

% além desta até um limite estabelecido

% ------------------------------------------------------------------------

%% Carrega arquivo com dados da estação transmissora

% ------------------------------------------------------------------------

arquivo_entrada=strcat('dados_tx','.mat');

nome_arq=strcat(caminho_entrada2,arquivo_entrada2);

load(nome_arq,...

'lat_tx',...

'long_tx',...

'altura_antena_tx',...

'potencia_tx',...

'frequencia_tx',...

'ganho_antena_tx',...

'perdas_cabos_tx');

% ------------------------------------------------------------------------

%% Carrega arquivo com dados da estação receptora

% ------------------------------------------------------------------------

arquivo_entrada=strcat('dados_rx','.mat');

nome_arq=strcat(caminho_entrada2,arquivo_entrada3);

load(nome_arq,...

'sensibilidade_rx',...

'altura_antena_rx',...

'ganho_antena_rx',...

'perdas_cabos_rx',...

'ganho_lna');

% ------------------------------------------------------------------------

%% Verificação dos arquivos que serão lidos para os cálculos

% ------------------------------------------------------------------------

n_arq_ent=1;

num_arq_ent=[];

while ~isempty(n_arq_ent)

n_arq_ent=input('Entre com o número arquivo 1-24[ENTER encerra]');

num_arq_ent=[num_arq_ent;n_arq_ent];

end

% ==>> Falta rotina para tratar quando ENTER for dado sem número

% ------------------------------------------------------------------------

% Ajusta parâmetros -----------------------------------------------------

ajuste_par=input('Ajustar parâmetros [1]=> não','s');

if isempty(ajuste_par)

ajuste_par='1'; % Não ajusta parâmetros

else

ajuste_par='2'; % Ajusta parâmetros

end

% n=num_arq_ini;

conta_arq_reg=1;

%% Une posição da estação de Tx com trecho

lat_peq_area_tx=[-lat_tx;lat_peq_area_tx];

long_peq_area_tx=[-long_tx;long_peq_area_tx];

% Une potência de Tx com potência medida no trecho

nivel_sinal_rx=potencia_tx;

% % Calcula distância a partir da estação de Tx

% distancia_pontos=[0]; % Distância inicial

%% Rotina de leitura de vários arquivos e cálculo -----------------------

while continua_registro==true

262

% --------------------------------------------------------------------

% Arquivo com as médias das áreas

% --------------------------------------------------------------------

arquivo_entrada=strcat('media_peq_area_',num2str(num_arq_ent(conta_arq_reg)),'.mat'

);

nome_arq=strcat(caminho_entrada,arquivo_entrada);

load(nome_arq,...

'hora_peq_area',...

'lat_peq_area',...

'long_peq_area',...

'media_peq_area',...

'dist_peq_area',...

'comp_peq_area',...

'ind_dist_fim');

%% Processamento e acumulação dos dados ------------------------------

% Une posição da estação de Tx com trecho

lat_peq_area_tx=[lat_peq_area_tx;lat_peq_area];

long_peq_area_tx=[long_peq_area_tx;long_peq_area];

% Une potência de Tx com potência medida no trecho

% nivel_sinal_tx=[nivel_sinal_tx;media_peq_area];

nivel_sinal_rx=[nivel_sinal_rx;media_peq_area];

% Calcula distância a partir da estação de Tx

dist_pt=deg2km(distance(-lat_tx,-long_tx,...

lat_peq_area,long_peq_area));

dist_km_tot=[dist_km_tot;dist_pt]; % Distância total

% ********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura de arquivo

% --------------------------------------------------------------------

continua_registro=input('Realizar novo leitura de arquivo ENTER para sim [s]:

', 's');

if isempty(continua_registro)

continua_registro=true;

calcula_modelo=true;

else

continua_registro=false;

end

% *********************************************************************

% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% ---------------------------------------------------------------------

if conta_arq_reg==length(num_arq_ent); %num_arq_fim;

continua_registro=false;

else

% novo_registro=input('Realizar nova registro [s]: ', 's'); %<<==

% if isempty(novo_registro) %<<==

continua_registro=true;

end

% ---------------------------------------------------------------------

% Incrementa sufixo do nome do arquivo

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

% ---------------------------------------------------------------------

end

%% Cálculo das diversas distâncias -----------------------------------------------

% Calcula distância a partir da distância de referência

d_0_km=0.100; % Distância de referência em km

d_0_mts=d_0_km*1000; % Distância de referência em m

% Distância do segmento

dist_km_seg=dist_km_tot(2:length(dist_km_tot));

dist_mts_seg=dist_km_seg*1000;

% Distância do segmento em logarítmico

dist_km_seg_log=log10(dist_km_seg);

dist_mts_seg_log=log10(dist_mts_seg);

% Distância sem a potência do ponto de referência

dist_x=(distancia_pontos(2:length(distancia_pontos)));

log_dist_x=log10(dist_x); % Passa para log10

%% Entrada de valores para ajustar

263

% ------------------------------------------------------------------------

Pt=potencia_tx;

h1=altura_antena_tx;

h2=altura_antena_rx;

Fc=frequencia_tx/1000000; % Passa frequencia para MHz

Gt=ganho_antena_tx;

Gr=ganho_antena_rx;

Pt=potencia_tx;

Glna=ganho_lna;

Acc=perdas_cabos_tx+perdas_cabos_rx;

%% **********************************************************************

% Cálculo do fator de atenuação pela potência recebida

% ------------------------------------------------------------------------

% Calcula fator de atenuação (ver Dissertação para detalhes) através do

% melhor ajuste por mínimos quadrados e eliminação por Gauss-Jordan

% Prx=Prx_d_0-10*n*log10(distância/d_0)

% y=a-k*x => esta forma que será utilizada para cálculo

% x=log10(distância/d_0)

% k=10*n

% a=Prx_d_0

% Xc=y

% X'Xc=X'y

% X=[1 x], c=[a;k], y=[Prx]

% Potencia do sinal de recepção no segmento

Prx=nivel_sinal_rx(2:length(nivel_sinal_rx));

% ------------------------------------------------------------------------

% "monta" matriz X a partir do log da distância em km

X=[ones(size(dist_km_seg_log)) -dist_km_seg_log];

X_t=X'; % Calcula matriz transposta

X_t_X=X_t*X; % Multiplica matriz transposta por matriz

X_y=X_t*Prx; % Multiplica transposta pelo sinal recebido medido

% "monta" matriz aumentada a partir de X_t_X e X_y

AS=[X_t_X(1,1) X_t_X(1,2) X_y(1); X_t_X(2,1) X_t_X(2,2) X_y(2)];

% Calcula os valores usando redução de Gauss-Jordan

resul=rref(AS);

Prx_d_0_est=resul(1,3); % Potência recebida a uma distâcia d_0 estimada

fator_n_prx=resul(2,3)/10; % Fator de atenuação

Prx_est=Prx_d_0_est-10*fator_n_prx.*dist_km_seg_log; % Potência estimada recebida

%% **********************************************************************

% Cálculo do fator de atenuação pela atenuação do sinal

% ------------------------------------------------------------------------

% Potencia do sinal de recepção sem a potência do ponto de referência

Prx=nivel_sinal_rx(2:length(nivel_sinal_rx));

% % Distância sem a potência do ponto de referência

% dist_x=(distancia_pontos(2:length(distancia_pontos)));

% log_dist_x=log10(dist_x); % Passa para log10

% nivel_y=nivel_sinal_rx_d_0(2:length(nivel_sinal_rx_d_0));

% Aten_total=Pt+Gt+Gr+Glna-Prx-Acc;

Aten_total=Pt+Gt+Gr+Glna-Prx-Acc; % <<<=== Acc

% "monta" matriz X a partir do log da distância em km

X=[ones(size(dist_km_seg_log)) dist_km_seg_log];

X_t=X'; % Calcula matriz transposta

X_t_X=X_t*X; % Multiplica matriz transposta por matriz

X_y=X_t*Aten_total; % Multiplica transposta pela atenuação do sinal

% "monta" matriz aumentada a partir de X_t_X e X_y

AS=[X_t_X(1,1) X_t_X(1,2) X_y(1); X_t_X(2,1) X_t_X(2,2) X_y(2)];

% Calcula os valores usando redução de Gauss-Jordan

resul=rref(AS);

Aten_d_0_est=resul(1,3); % Atenuação estimada a uma distâcia d_0

fator_n_aten=resul(2,3)/10; % Fator de atenuação

Aten_est=Aten_d_0_est+10*fator_n_aten.*dist_km_seg_log; % Atenuação estimada

%% Cálculo da perda de sombreamento e desvanecimento lento

perda_sombreamento=Aten_total-Aten_est;

Desv_lento=Prx-Prx_est;

264

%% Cálculo e conversão da área do histograma para 1 de modo que seja uma pdf

discreta

% -----------------------------------------------------------------------

% num_div=fix(sqrt(length(perda_sombreamento)));

num_div=fix(sqrt(length(Desv_lento)));

% Dados do histograma

[n_hist,xout] = hist(Desv_lento,num_div);

delta_x=xout(2)-xout(1);

area_hist=delta_x.*n_hist;

soma_area_hist=sum(area_hist);

area_pdf=area_hist/soma_area_hist;

n_pdf=area_pdf/delta_x;

%% Cálculo da PDF de Gauss

media=mean(Desv_lento);

desvio_padrao=sqrt(sum(((Desv_lento).^2))/length(Aten_total));

% ou desvio_padrao=sqrt(sum(((Prx-Prx_est).^2))/length(Prx)); <<==

% Obs.: É o mesmo valor de sdt(perda_sombreamento)

p_gauss=(1/(desvio_padrao*sqrt(2*pi)))...

.*exp((-((Desv_lento-media).^2))...

./(2*desvio_padrao^2));

% plot(perda_sombreamento,p_gauss,'-c.');

plot(Desv_lento,p_gauss,'-c.');

%% Teste QUI quadrado

% ------------------------------------------------------------------------

bins=0:(length(xout)-1); % Número de pontos para uso no teste <<<====

% --------------------------------------------------------------------

% PDF Gaussiana ****************************************************

p_gauss=(1/(desvio_padrao*sqrt(2*pi)))...

.*exp((-((xout-media).^2))...

./(2*desvio_padrao^2));

% Teste Qui-quadrado PDF Gaussiana

[h_gauss,prob_gauss,st_gauss] = chi2gof(bins,'ctrs',bins,...

'frequency',n_pdf, ...

'expected',p_gauss,'nparams',0);

st_gauss_df=st_gauss.df;

qui_teste_gauss=st_gauss.chi2stat;

x_qui_teste_gauss = chi2inv(p_gauss,st_gauss.df);

%% Rotina para cálculo e ajuste fino para o modelo de dois raios

apaga_des='n';

continua='s';

% ------------------------------------------------------------------------

while strcmp(continua, 's'); % Se 's' analisa diversas vezes

%% Parâmetros iniciais -----------------------------------------------

Pt=potencia_tx;

Fc=frequencia_tx/1000000; % Passa frequencia para MHz

h1=altura_antena_tx;

h2=altura_antena_rx;

Gtx=ganho_antena_tx;

Grx=ganho_antena_rx;

Glna=ganho_lna;

Acc=perdas_cabos_tx+perdas_cabos_rx;

lambda=(3*10^8)/frequencia_tx; % metros

k=2*pi/lambda; % Número de onda

per=81; % Permissividade do mar

%% Cálculo da zona de interferência

% Último máximo ou região de "break" ---------------------------------

p_zi_ult_max=-10:-1:-40;

d_zi_ult_max=ones(size(p_zi_ult_max));

d_zi_ult_max=(4*h1*h2/lambda).*d_zi_ult_max;

% Último máximo ou região de "break" ---------------------------------

p_zi_ult_min=p_zi_ult_max;

d_zi_ult_min=ones(size(p_zi_ult_min));

d_zi_ult_min=(2*h1*h2/lambda).*d_zi_ult_min;

%% -------------- Cálculo da distância ampliada ----------------------

R1=1:10:dist_mts_seg(1);

R1=R1';

R2=dist_mts_seg(2:length(dist_mts_seg));

% Índice do segmanto: (inferior:superior)

265

R3=max(R2):10:d_zi_ult_max;

R3=R3';

R=[R1;R2;R3]; % Distância ampliada total em m

R_km_total=R/1000; % Distância ampliada total em km

% R=logspace(log10(Dmin),log10(Dmax),N); % antenna seperation

r1=sqrt((h1-h2)^2+R.^2); % Caminho direto

r2=sqrt((h1+h2)^2+R.^2); % Caminho refletido na superfície

%% ------------------ Cálculo dos parâmetros -------------------------

switch ajuste_par

case {'2'}

% Entrada de valores para ajustar ----------------------------

entrada_dados=['Potência de transmissão val atual: '

num2str(potencia_tx) ' :'];

Pt=input (entrada_dados);

if isempty(Pt)

Pt=potencia_tx;

end

entrada_dados=['Altura antena Tx. Val Atual: '

num2str(altura_antena_tx) ' :'];

h1=input(entrada_dados);

if isempty(h1)

h1=altura_antena_tx;

end

entrada_dados=['Altura antena Rx. Val Atual: '

num2str(altura_antena_rx) ' :'];

h2=input(entrada_dados);

if isempty(h2)

h2=altura_antena_rx;

end

Gtx=ganho_antena_tx;

Grx=ganho_antena_rx;

Glna=ganho_lna;

Acc=perdas_cabos_tx+perdas_cabos_rx;

s=sprintf('\n\nSelecione o coeficiente de

reflexão:\n\t1.TM\n\t2.TE\n\t3.Gamma=-1\n');

RefCoef=input(s); % RefCoef should be 1, 2 or 3

TM=1;

TE=2;

MinusOne=3;

continua='s';

%-------------- Cálculo do coeficiente de reflexão -----------

CosTheta=(h1+h2)./r2;

if RefCoef==TM,

temp=sqrt(per-(1-(CosTheta.^2)))/per;

Gamma=(CosTheta-temp)./(CosTheta+temp);

Tstr='TM';

elseif RefCoef==TE,

temp=sqrt(er-(1-(CosTheta.^2)));

Gamma=(CosTheta-temp)./(CosTheta+temp);

Tstr='TE';

elseif RefCoef==MinusOne,

Gamma=-1;

Tstr='-1';

else

disp('Invalid selection for reflection coefficient');

return;

end

% -----------------------------------------------------------

case {'1'}

CosTheta=(h1+h2)./r2;

TM=1;

temp=sqrt(per-(1-(CosTheta.^2)))/per;

Gamma=(CosTheta-temp)./(CosTheta+temp);

continua='n';

end

%% Cálculo Modelo de dois raios para superíce marítima pol. vertical

% --------------------------------------------------------------------

266

% Cálculo da potência recebida ---------------------------------------

r1=sqrt((h1-h2)^2+R.^2); % Caminho direto

r2=sqrt((h1+h2)^2+R.^2); % Caminho refletido na superfície

CosTheta=(h1+h2)./r2;

temp=sqrt(per-(1-(CosTheta.^2)))/per;

Gamma=(CosTheta-temp)./(CosTheta+temp);

% Cálculo da potência recebida ---------------------------------------

PG=((lambda/(4*pi))^2)*abs(exp(-1i.*k.*r1)./r1...

+Gamma.*exp(-1i.*k.*r2)./r2).^2;

Pr=10*log10(PG)+Pt+Glna+Gtx+Grx-Acc;

% Cálculo da atenuação -----------------------------------------------

aten_dois_raios=-10*log10(PG);

%% Desenha gráfico ---------------------------------------------------

switch ajuste_par

case {'2'}

figure;

plot(R,Prt,'-b');

hold on

figure;

plot(R,aten_dois_raios,'-r')

hold on

plot(dist_x*1000,Aten_total,'-r','LineWidth',1);

end

%% -------------------------------------------------------------------

switch ajuste_par

case {'2'}

% Apaga desenha gráfico ------------------------------------------

apaga_des=input('Apagar desenho? (n)','s');

if isempty(apaga_des)

% Não faz nada

else

clf; % Apaga desenho atual

clf;

end

continua=input ('Continua análise [s] - "n" para sair => ','s');

% ----------------------------------------------------------------

if isempty(continua)

continua='s';

else

if continua=='n'

break

end

% --------------------------------------------------------------------

end

%% Modelos de cobertura selecionados

% ------------------------------------------------------------------------

Fc=frequencia_tx/1000000; % Frequencia em MHz

d=R_km_total; % Distância em km % dist_x

% ***********************************************************************

%% 1-Propagação em espaço livre

Aprop_Lo=(32.4+20*log10(Fc)+20.*log10(d));

%% 4-Hata estendido (COST 231)

% -----------------------------------------------------------------------

[a_hatacost_1, a_hatacost_2]=modelo_HATA_COST231(h1, h2, Fc, d);

% ***********************************************************************

%% 5-Okumura-Hata Modificado: Modelo ITU-R (anteriormente CCIR)

% -----------------------------------------------------------------------

[a_haokumod_1, a_haokumod_2,a_haokumod_3,...

a_haokumod_4 ]=modelo_OKUMURA_HATA(h1, h2, Fc, d);

% ***********************************************************************

%% 7-Erceg

% -----------------------------------------------------------------------

[a_ergec_1, a_ergec_2, a_ergec_3]= modelo_ERCEG(h1,h2,Fc,d);

% ***********************************************************************

%% 8-SUI (Stanford University Interim)

% -----------------------------------------------------------------------

267

[a_sui_1,a_sui_2,a_sui_3]=modelo_SUI(h1,h2,Fc,d);

% ***********************************************************************

%% Cálculo do balanço de potência

% Balanço sem atenuação

balanco=Pt+Gtx+Grx+Glna-Acc; % <<<=== Acc

% A potência recebida sera:

% Pr=balanco-atenuação_do_modelo

%% Escolha dos gráficos a serem plotados

desenho='1';

% Distância da variável intermediária para desenhar

dist_seg=dist_mts_seg;

dist_tot=R;

while desenho~='0'

clc;

s=sprintf (['\n\tEscolha gráfico para análise: \n\t',...

'1- Sinal recebido\n\t',...

'1a- Melhor ajuste sinal\n\t',...

'2- Atenuação total\n\t',...

'2a- Melhor ajuste atenuação\n\t',...

'3- Gráfico do sombreamento\n\t',...

'4- Gráficos das PFD empírica e teórica\n\t',...

'5- Ponto de transmissão\n\t',...

'6- Desenha Sinal recebido medido\n\t',...

'7- Desenha desvanecimento lento\n\t',...

'11;11a- Modelo dois raios\n\t',...

'12;12a- Modelo Hata estendido (COST 231)\n\t',...

'13;13a- Modelo Okumura-Hata\n\t',...

'14;14a- Modelo Erceg\n\t',...

'15;15a- Modelo SUI\n\t',...

'\n\ta- Apaga gráfico',...

'\n\tb- Desenha em conjunto',...

'\n\tf- Atenuação do espaço livre',...

'\n\tl- Escala logarítmica',...

'\n\tn- Escala linear',...

'\n\to- Ajusta escala\n\t']);

desenho=input(s,'s');

if isempty(desenho)

desenho='1';

end

switch desenho;

case {'z'};

desenho='0';

case {'1'}; % Desenha gráfico sinal recebido medido

% ------------------------------------------------------------------------

plot(dist_seg,Prx,'-r','LineWidth',1);

titulo=strcat({'Sinal recebido medido'; ...

['Trechos: ' num2str(num_arq_ent')]});

title(titulo,'FontSize', 12,'FontWeight', 'bold');

case {'1a'}; % Sinal recebido estimado do cálculo

% ------------------------------------------------------------------------

plot(dist_seg,Prx_est,'-k', 'LineWidth',2)

ylabel('Potência do sinal (dBm)','FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

titulo=strcat({'Sinal recebido e curva de melhor ajuste'; ...

['fator de aten (n):' num2str(fator_n_prx)];...

['Trechos: ' num2str(num_arq_ent')]});

title(titulo,'FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

case {'2'}; % Desenha gráfico da atenuação do sinal

% ------------------------------------------------------------------------

plot(dist_seg,Aten_total,'-r','LineWidth',1);

xlabel('Distância (km)','FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

ylabel('Atenuação do sinal (dB)','FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

titulo=strcat({'Atenuação do sinal e curva de melhor ajuste';...

['fator de aten (n):' num2str(fator_n_aten)];...

['Trechos: ' num2str(num_arq_ent')]});

title(titulo,'FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

case {'2a'};

plot(dist_seg,Aten_est,'.b','LineWidth',1)

ylabel('Atenuação do sinal (dB)');

268

titulo=strcat({'Atenuação do sinal e curva de melhor ajuste';...

['fator de aten (n):' num2str(fator_n_aten)];...

['Trechos: ' num2str(num_arq_ent')]});

title(titulo,'FontSize', 12,'FontWeight', 'bold');

case {'3'}; % Desenha gráfico sombreamento

% ------------------------------------------------------------------------

% figure

plot(dist_seg,perda_sombreamento,'-b','LineWidth',2);

% axis([0 10000 90 160]);

ylabel('Atenuação do sinal (dB)');

% xlabel('Distância (km)');

titulo=strcat({'Perda de sombreamento'; ...

['Trechos: ' num2str(num_arq_ent')]});

title(titulo);

case {'4'} % Desenha gráficos das PFD empírica e teórica

% ------------------------------------------------------------------------

% figure

plot(xout,n_pdf,'+r') % Histograma

hold on;

grid on;

plot(xout,p_gauss,'.b'); % Teórico

xlabel('Potência do sinal (dBm)','FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

ylabel('PDF Gauss','FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

titulo=strcat({'PDF da perda de sombreamento teórica e empírica'; ...

['Desvio padrão: ',num2str(desvio_padrao),...

'Probabilidade Q1aUI:' num2str(prob_gauss)];...

['Trechos: ' num2str(num_arq_ent')]});

title(titulo,'FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

case {'5'} % Desenha ponto de transmissão

% -----------------------------------------------------------------

plot(0, potencia_tx,'ok',...

'LineWidth',2,...

'MarkerEdgeColor','r',...

'MarkerFaceColor',[.49 1 .63],...

'MarkerSize',5); % Ponto de Tx

hold on;

grid on;

plot(d_zi_ult_max,p_zi_ult_max,'.k') % Último máximo da ZI: fronteira ZI

e ZD

plot(d_zi_ult_min,p_zi_ult_min,'.m') % ùltimo mínimo da ZI:

case {'6'} % Desenha Sinal recebido medido

% -----------------------------------------------------------------

plot(dist_seg,...

nivel_sinal_rx(2:(1+length(dist_mts_seg))),'-r'); % Pontos do sinal

grid on;

xlabel('Distância em metros','FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

ylabel('Potência do sinal recebido (dBm)','FontSize', 16,'FontWeight',

'bold');

titulo=strcat({'Sinal recebido medido';...

['Trechos: ' num2str(num_arq_ent')]});

title(titulo,'FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

% ------------------------------------------------------------------------

case{'7'}

plot(dist_seg,Aten_est,'.b','LineWidth',1)

% axis([0 10000 90 160]);

ylabel('Atenuação do sinal (dB)');

% xlabel('Distância (m)');

titulo=strcat({'Atenuação do sinal e curva de melhor ajuste';...

['fator de aten (n):' num2str(fator_n_aten)];...

['Trechos: ' num2str(num_arq_ent')]});

title(titulo,'FontSize', 12,'FontWeight', 'bold');

case {'11'}

plot(dist_tot,aten_dois_raios,'-g')

269

% axis([0 10000 90 160]);

case{'11a'}

plot(dist_seg,aten_dois_raios((length(R1)):(length(R1)+length(dist_mts_seg))-1));

case{'11b'}

Prec=balanco-

aten_dois_raios((length(R1)):(length(R1)+length(dist_mts_seg))-1);

plot(dist_seg,Prec,'b', 'LineWidth',3);

case {'12'} % Hata estendido (COST 231)

plot(dist_tot,a_hatacost_1,'y');

hold on;

grid on;

plot(dist_tot,a_hatacost_2,'c');

plot(dist_tot,a_hatacost_3,'m');

plot(dist_tot,a_hatacost_4,'k');

case{'12a'} % Hata estendido (COST 231)

plot(dist_seg,a_hatacost_1((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'y');

hold on;

grid on;

plot(dist_seg,a_hatacost_2((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'c');

case {'13'} % Modelo Okumura-Hata

plot(dist_tot,a_haokumod_1,'c');

hold on;

grid on;

plot(dist_tot,a_haokumod_2,'m');

plot(dist_tot,a_haokumod_3,'k');

plot(dist_tot,a_haokumod_4,'k');

case{'13a'} % Modelo Okumura-Hata

plot(dist_seg,a_haokumod_1((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'y');

% axis([0 10000 90 160]);

hold on;

grid on;

plot(dist_seg,a_haokumod_2((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'c');

plot(dist_seg,a_haokumod_3((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'m');

plot(dist_seg,a_haokumod_4((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'k');

case{'13b'} % Modelo Okumura-Hata

Prec_1=balanco-a_haokumod_1((length(R1)):(length(R1)+length(dist_mts_seg))-

1);

Prec_2=balanco-a_haokumod_2((length(R1)):(length(R1)+length(dist_mts_seg))-

1);

Prec_3=balanco-a_haokumod_3((length(R1)):(length(R1)+length(dist_mts_seg))-

1);

Prec_4=balanco-a_haokumod_4((length(R1)):(length(R1)+length(dist_mts_seg))-

1);

plot(dist_seg,Prec_1,'c');

hold on;

grid on;

plot(dist_seg,Prec_2,'m');

plot(dist_seg,Prec_3,'k');

plot(dist_seg,Prec_4,'y');

case {'14'} % Modelo Erceg

plot(dist_tot,a_ergec_1,'c');

hold on;

grid on;

plot(dist_tot,a_ergec_2,'m');

plot(dist_tot,a_ergec_3,'k');

case {'14a'} % Modelo Erceg

plot(dist_seg,a_ergec_1((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'c');

hold on;

grid on;

270

plot(dist_seg,a_ergec_2((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'m');

plot(dist_seg,a_ergec_3((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'k');

case {'15'} % Modelo SUI

plot(dist_tot,a_sui_1,'c');

plot(dist_tot,a_sui_2,'m');

plot(dist_tot,a_sui_3,'k');

case {'15a'} % Modelo SUI

plot(dist_seg,a_sui_1((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'c');

hold on;

grid on;

plot(dist_seg,a_sui_2((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'m');

plot(dist_seg,a_sui_3((length(R1)):(length(R1)+...

length(dist_mts_seg))-1),'k');

case {'15b'} % Modelo SUI

Prec_1=balanco-a_sui_1((length(R1)):(length(R1)+length(dist_mts_seg))-1);

Prec_2=balanco-a_sui_2((length(R1)):(length(R1)+length(dist_mts_seg))-1);

Prec_3=balanco-a_sui_3((length(R1)):(length(R1)+length(dist_mts_seg))-1);

plot(dist_seg,Prec_1,'c');

hold on;

grid on;

plot(dist_seg,Prec_2,'m');

plot(dist_seg,Prec_3,'k');

case {'a'}

clf;

case {'b'}

hold on;

grid on;

case {'f'} % Atenuação espaço livre

plot(dist_tot,Aprop_Lo,'-g');

case {'f1'} % Sinal recebido considerando atenuação do espaço livre

Pr_Lo=-Aprop_Lo+Pt+Glna+Gtx+Grx-Acc;

plot(dist_tot,Pr_Lo,'.g');

case {'l'}

dist_seg=dist_mts_seg_log;

dist_tot=log10(R);

xlabel('Logarítmo da distância em metros');

case{'n'}

dist_seg=dist_mts_seg;

dist_tot=R;

xlabel('Distância em metros','FontSize', 12,'FontWeight', 'bold');

case{'o'}

axis([min(dist_seg) max(dist_seg) 90 180]);

end

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: p_altura_ant_rx_rugos_mar_rev_a

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa calcula o modelo de dois raios considerando a variação da

% antena e busca avaliar o ajuste de parâmetros

% Executar primeiro o programa: ajuste_dois_raios_rec_c.m

% ************************************************************************

%% Parâmetros do sistema

% d=100:1:30000;

h1=42; % Altura antena Tx

h2=5.5; % Altura antena Rx

r1=sqrt(dist_seg.^2+(h1-h2).^2); % Caminho direto

r2=sqrt(dist_seg.^2+(h1+h2).^2); % Caminho refletido na superfície

X=acos(dist_seg./r2);

f=3515000000;

271

lambda=(3*10^8)/f;

k=2*pi/lambda;

Gamma=-1;

per=81;

sigma_h=0.3; % input(' Entre sigma_h'); % Teste de sigma_h

%% Cálculo Modelo de dois raios para superíce marítima pol. vertical

CosTheta=(h1+h2)./r2;

temp=sqrt(per-(1-(CosTheta.^2)))/per;

Gamma=(CosTheta-temp)./(CosTheta+temp);

% Cálculo da potência recebida ---------------------------------------

PG=((lambda/(4*pi))^2)*abs(exp(-1i.*k.*r1)./r1...

+Gamma.*exp(-1i.*k.*r2)./r2).^2;

Pr_E0_dB=10*log10(PG)+Pt+Glna+Gtx+Grx-Acc;

% Cálculo da atenuação -----------------------------------------------

aten_dois_raios=-10*log10(PG);

%% Cálculo da potência para superfície rugosa

g=sigma_h.*sin(X)./lambda;

E_Eg=exp(-2.*(2*pi.*g).^2).*besseli(0,2.*(2.*pi.*g).^2);

Pr_Eg=((lambda./(4*pi.*dist_seg)).^2).*(abs(E_Eg)).^2;

Pr_Eg_dB=10*log10(Pr_Eg)+Pt+Glna+Gtx+Grx-Acc;

%% Influência da variação da altura da antena receptora

% Parâmetros da distribuição uniforme

a=23;

b=25;

% dist_seg_invert=flipud(dist_seg); radial 4 somente

dist_seg_invert=(dist_seg);

comprimento=24; % Comprimento da embarcação

desvio=0.3; % Altura média das ondas em m

desvio=desvio*7; % Ajuste do desvio padrão devido aos testes

medio=0; % Valor médio

freq=1/comprimento;

ind_acum=0;

ind_per=0;

ind_d_ini=1;

ind_d_fim=1;

fx_acum=0;

fx=[];

num_comp=fix((max(dist_seg_invert)-min(dist_seg_invert))./comprimento);

resto=(max(dist_seg_invert)-min(dist_seg_invert))-num_comp.*comprimento;

% Determina quantidade de indices para comprimento

% ------------------------------------------------------------------------

while (dist_seg_invert(ind_d_fim)-dist_seg_invert(ind_d_ini))<=comprimento

ind_d_fim=ind_d_fim+1;

end

com_ind=ind_d_fim; % Quantidade de indices do comprimento

com_ind_total=fix(length(dist_seg_invert)/com_ind);

resto_ind=length(dist_seg_invert)-com_ind_total*com_ind;

% ------------------------------------------------------------------------

for ind=1:com_ind_total

% Gerador de números aleatórios Uniforme

comprimento = a + (b-a).*rand(1,1);

% Gerador de números aleatórios Normal

c=medio+ desvio.*randn(1,1);

% Cálculo da função densidade de altura da onda

fx_acum=c.*sin((2*pi/comprimento).*...

dist_seg_invert(ind_d_ini:ind_d_fim))+h2;

ind_d_ini=ind_d_fim;

ind_d_fim=ind_d_fim+com_ind;

fx=[fx;fx_acum];

end

ind_d_ini=length(fx);

ind_d_fim=length(dist_seg_invert)-1;

comprimento = a + (b-a).*rand(1,1);

c=medio+ desvio.*randn(1,1);

% Ùltimo segmento

fx_acum=c.*sin((2*pi/comprimento).*...

272

dist_seg_invert(ind_d_ini:ind_d_fim))+h2;

fx=[fx;fx_acum];

% ------------------------------------------------------------------------

% Normalização para o valor médio

fxnorm=abs(fx./mean(fx));

% Cálculo em dB

fx_db=20.*log10(fxnorm); % Passa para dB

% Cálculo da potência recebida

Pr_E0_dB_fx=Pr_E0_dB+fx_db; % Calcula a potência com a variação de h2

%% Desenho dos gráficos

nivel_s=nivel_sinal_rx(2:(1+length(dist_mts_seg)));

plot(dist_seg,nivel_s,'-k'); % Sinal medido

hold on

grid on

plot(dist_seg,Pr_E0_dB_fx,'r'); % com variação da altura da antena

plot(dist_seg,Pr_E0_dB,'-c'); % Sem variação da altura da antena

xlabel('Distância em metros','FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

ylabel('Potência do sinal (dBm)','FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

% xlabel('Distância (m)');

titulo=strcat({'Sinal recebido medido';...

['Trechos: ' num2str(num_arq_ent')]});

title(titulo,'FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

legend('Sinal medido','Modelo de dois raios corrigido','Modelo de dois raios',4)

%% Comparação das Estatísticas

% -----------------------------------------------------------------------

mean(Pr_E0_dB_fx)

std(Pr_E0_dB_fx)

mean(nivel_s)

std(nivel_s)

figure;

cdf_esp=cdfplot(nivel_s);

hold on;

cdf_freq=cdfplot(Pr_E0_dB_fx);

% -----------------------------------------------------------------------

[f_n,x_n,flo_n,fup_n] = ecdf(nivel_s);

plot(x_n,f_n);

hold on

[f_p,x_p,flo_p,fup_p] = ecdf(Pr_E0_dB_fx);

plot(x_p,f_p);

%% Cálculo e conversão da área do histograma para 1 de modo que seja uma pdf

discreta

% ------------------------------------------------------------------------

% Sinal medido

num_div=fix(sqrt(length(nivel_s)));

% Dados do histograma

[n_hist,xout] = hist(nivel_s,num_div);

delta_x=xout(2)-xout(1);

area_hist=delta_x.*n_hist;

soma_area_hist=sum(area_hist);

area_pdf=area_hist/soma_area_hist;

n_pdf=area_pdf/delta_x;

% Sinal simulado

num_div=fix(sqrt(length(Pr_E0_dB_fx)));

% Dados do histograma

[n_hist_sim,xout_sim] = hist(Pr_E0_dB_fx,num_div);

delta_x_sim=xout_sim(2)-xout_sim(1);

area_hist_sim=delta_x_sim.*n_hist_sim;

soma_area_hist_sim=sum(area_hist_sim);

area_pdf_sim=area_hist_sim/soma_area_hist_sim;

n_pdf_sim=area_pdf_sim/delta_x_sim;

% Desenha gráfico

plot(xout,n_pdf,'+r') % Histograma

hold on;

grid on;

plot(xout_sim,n_pdf_sim,'.b'); % Teórico

legend('Sinal medido','Modelo de dois raios corrigido',4)

%% Cálculo da PDF de Gauss

media=mean(nivel_s);

273

desvio_padrao=sqrt(sum(((nivel_s).^2))/length(nivel_s));

% ou desvio_padrao=sqrt(sum(((Prx-Prx_est).^2))/length(Prx)); <<==

% Obs.: É o mesmo valor de sdt(perda_sombreamento)

p_gauss=(1/(desvio_padrao*sqrt(2*pi)))...

.*exp((-((nivel_s-media).^2))...

./(2*desvio_padrao^2));

%% Desenha gráficos das PFD empírica e teórica

% ------------------------------------------------------------------------

plot(xout,n_pdf,'+r') % Histograma

hold on;

grid on;

plot(xout,p_gauss,'.b'); % Teórico

xlabel('Potência do sinal (dBm)','FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

ylabel('PDF Gauss','FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

titulo=strcat({'PDF da perda de sombreamento teórica e empírica'; ...

['Desvio padrão: ',num2str(desvio_padrao),...

'Probabilidade Q1aUI:' num2str(prob_gauss)];...

['Trechos: ' num2str(num_arq_ent')]});

title(titulo,'FontSize', 16,'FontWeight', 'bold');

%% Teste QUI quadrado

% ------------------------------------------------------------------------

% dBm para Potência

esperado=10.^(nivel_s./10).*(10.^(-3));

frequencia=10.^(Pr_E0_dB_fx./10).*(10.^(-3));

% Potência para volts

esp_volts=sqrt(esperado*50);

freq_volts=sqrt(frequencia*50);

% Normalização

esperado_norm=n_pdf./mean(n_pdf);

frequencia_norm=n_pdf_sim./mean(n_pdf_sim);

% ------------------------------------------------------------------------

ind_nz = find(n_pdf); % Encontra os valores sem zero, pois o teste qui

% não pode conter zeros no valor ESPERADO

% esp=-nivel_s; %ou n_pdf(ind_nz);

% freq=-Pr_E0_dB_fx; %ou n_pdf_sim(ind_nz);

esp=n_pdf(ind_nz); %ou n_pdf(ind_nz);

freq=n_pdf_sim(ind_nz); %ou n_pdf_sim(ind_nz);

bins=0:(length(freq)-1); % Número de pontos para uso no teste <<<====

% bins=0:(length(a)-1); % Número de pontos para uso no teste <<<====

% esperado=a;

% frequencia =b;

% Teste Qui-quadrado PDF Gaussiana

[hipotese,probabilidade,estatistica] = chi2gof(bins, 'ctrs', bins,...

'emin',0,... % Agrupamento de valores com valor < 1

'frequency', freq, ...

'expected', esp, 'nparams', 1)

estat_graus_lib=estatistica.df

qui_teste_gauss=estatistica.chi2stat % o menor valor indica o melhor ajuste

x_qui_teste_gauss = chi2inv(probabilidade,estat_graus_lib) % o MAIOR valor indica o

melhor ajuste

% fprintf ('hipotese %f\n',hipotese,'probabilidade %f\n', probabilidade);

%% Cálculo da rugosidade

% ------------------------------------------------------------------------

plot(dist_seg,X)

% C=0.1;

% sigma_rugosidade=0.38;

sigma_rugosidade=1; % Escala beaufort 3, 1 metro da altura da onda

C=4*pi.*X*sigma_rugosidade./lambda;

plot(dist_seg,C);

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: q_grafico_dados_espaco_rev_a

% ------------------------------------------------------------------------

% Este programa mostra a variação dos níveis de sinal nos caminhos percorridos

% durante a aquisição dos dados

274

% ************************************************************************

% Arquivo de entrada: 'arq_sinal_posicao_hora_';

% Variável(eis) de entrada:

% 'hora_loc_tot',...

% 'latitude_tot',...

% 'longitude_tot',...

% 'nivel_sinal_dB');

% Arquivo de entrada:

% ************************************************************************

clear all

% Definição dos arquivos a serem lidos

% -----------------------------------------------------------------------

arquivo=[];

caminho='C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa de campo\Banda

Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae\';

% arquivo_entrada='arq_sinal_posicao_hora_';

arquivo_entrada='arq_amost_sinal_posicao_hora_';

% Verificação dos arquivos que serão lidos para os cálculos

% ------------------------------------------------------------------------

num_arq_ini=input('Entre com o número do primeiro arquivo [1]','s');

if isempty(num_arq_ini)

num_arq_ini='1';

end

num_arq_fim=input('Entre com o número do último arquivo [24]','s');

if isempty(num_arq_fim)

num_arq_fim='24'; % Foram gerados 24 arquivos

end

% Variáveis de leitura do arquivo

% -----------------------------------------------------------------------

nome_arq='';

nome_arq_gravado='';

novo_registro='';

continua_registro=true;

conta_arq_reg=1;

conta_arq_reg_str='';

mesmo_graf=false; % Mantêm dados no mesmo gráfico ou faz outro

% Entrada e leitura do arquivo com as variáveis medidas em campo

% ------------------------------------------------------------------------

% for conta_arq_reg=str2num(num_arq_ini):str2num(num_arq_fim)

conta_arq_reg=str2num(num_arq_ini); % valor inicial do registro

while continua_registro==true

% ***********************************************************************

%% Leitura do arquivo de dados gravados

% -----------------------------------------------------------------------

conta_arq_reg_str=num2str(conta_arq_reg); % passa para STRING

nome_arq_gravado=strcat(caminho,arquivo_entrada,conta_arq_reg_str,'.mat');

load (nome_arq_gravado,...

'hora_loc_tot',...

'latitude_tot',...

'longitude_tot',...

'nivel_sinal_dB');

% ***********************************************************************

%% Geração dos gráfigos

% -----------------------------------------------------------------------

% Abre janela para desenhar gráfico

% figure

% -----------------------------------------------------------------------

indice=1:100:length(nivel_sinal_dB);

mpq=nivel_sinal_dB(indice);

lat_mpq=latitude_tot(indice);

long_mpq=longitude_tot(indice);

scatter (long_mpq,lat_mpq,5,mpq);

colorbar;

xlabel('Longitude');

ylabel('Latitude');

275

title({'\fontsize{12} Nível do sinal medido pelo analisador de espectro';...

strcat(arquivo_entrada,conta_arq_reg_str,'.mat')});

grid on;

% Verifica se haverá novo gráfico ou se manterá o mesmo

novo_graf=input('Novo gráfico ou mantem no mesmo [1-Novo; 2-Mesmo]','s');

if (isempty(novo_graf)|| novo_graf=='1')

figure; % Abre nova janela para outro gráfico

else

hold on; % Mantêm mesmo gráfico

end

% ***********************************************************************

%% Verifica se haverá nova leitura e gravação

% -----------------------------------------------------------------------

if conta_arq_reg==str2num(num_arq_fim);

continua_registro=false;

else

novo_registro=input('Realizar nova registro [s]: ', 's');

if isempty(novo_registro)

continua_registro=true;

else

continua_registro=false;

end

% Incrementa sufixo do nome do arquivo

conta_arq_reg=conta_arq_reg+1;

end

%% Desenha gráfico total

indice=1:100:length(nivel_sinal_dB_consol);

mpq=nivel_sinal_dB_consol(indice);

lat_mpq=latitude_consol_tot(indice);

long_mpq=longitude_consol_tot(indice);

scatter (long_mpq,lat_mpq,5,mpq);

colorbar;

xlabel('Longitude');

ylabel('Latitude');

title({'\fontsize{12} Nível do sinal medido pelo analisador de espectro';...

});

grid on;

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Nome do programa: r_grafico_modelo_dois_raios_rev_b

% ------------------------------------------------------------------------

% Gráfico da Perda de percurso para Terra plana (adaptado de Bertoni)

% Parâmetros de entrada:

% f: frequencia

% h1: altura da antena de transmissão

% h2: altura da antena de recepção

% er: constante dielétrica da superfície

% Dmin, Dmax: separação horizontal mínima e máxima

% RefCoef: coeficiente de reflexão da superfície

% 1. TM 2. TE 3. Gamma=-1

% ------------------------------------------------------------------------

f=3515e6; % Frequencia

h1=42; % Altura antena Tx

h2=5.5; % Altura antena Rx

er=81.0; % Permissividade

C=3*10^8; % Velocidade da onda

Dmin=100; % Distância mínima

Dmax=100000; % Distância máxima

% ------------------------------------------------------------------------

% Seleção do mode de reflexão

276

s=sprintf('\n\n Seleciona coeficiente de reflexão:\n\t1.TM\n\t2.TE\n\t3.Gamma=-

1\n');

RefCoef=input(s); % RefCoef deve ser 1, 2 or 3

TM=1;

TE=2;

MinusOne=3;

% ------------------------------------------------------------------------

% Calcula coeficiente de reflexão

R=logspace(log10(Dmin),log10(Dmax),N); % Distância entre antenas

r1=sqrt((h1-h2)^2+R.^2); % Percurso direto

r2=sqrt((h1+h2)^2+R.^2); % Percurso refletido na superfície

Pt=1; % Potência total irradiada

lambda=C/f; % comprimento de onda

k=2*pi/lambda; % número de onda

CosTheta=(h1+h2)./r2;

if RefCoef==TM,

temp=sqrt(er-(1-(CosTheta.^2)))/er;

Gamma=(CosTheta-temp)./(CosTheta+temp);

Tstr='TM';

elseif RefCoef==TE,

temp=sqrt(er-(1-(CosTheta.^2)));

Gamma=(CosTheta-temp)./(CosTheta+temp);

Tstr='TE';

elseif RefCoef==MinusOne,

Gamma=-1;

Tstr='-1';

else

disp('Invalid selection for reflection coefficient');

return;

end

% ------------------------------------------------------------------------

% Cálculo da perda de percurso e ganho de percurso

PG=((lambda/(4*pi))^2)*abs(exp(-j.*k.*r1)./r1+Gamma.*exp(-j.*k.*r2)./r2).^2;

PL=1./PG;

% ------------------------------------------------------------------------

% Desenha resultados

figure(1)

semilogx(R,10*log10(PG), 'r');

grid on

xlabel('Distância (m)','FontSize', 12,'FontWeight', 'bold');

ylabel('Perda de percurso (dB)','FontSize', 12,'FontWeight', 'bold');

title('Perda de percurso com a distância',...

'FontSize', 12,'FontWeight', 'bold')

axis([1 100000 min(10*log10(PG))*1.1 max(10*log10(PG))*0.9]);

% ************************************************************************

% Fim

% ************************************************************************

% Função para cálculo da atenuação depercurso pelo modelo ERCEG

function [a_ergec_1, a_ergec_2, a_ergec_3]=modelo_ERCEG(hb, hm, fc, d)

%*** Variáveis para o programa: ***

% ----------------------------------

% Aprop=[]; % – valor médio da perda devido ao caminho de propagação (dB);

% Aprop_1=[];

% Aprop_2=[];

% Aprop_3=[];

% Aprop_4=[];

Fc=fc; % – frequência de transmissão (MHz);

hte=hb; % – altura da antena de transmissão da estação transmissora (m);

hre=hm; % – altura da antena de recepção da estação receptora (m);

% d1=[];

% Para uma determinada distância de referência d0, a perda de propagação

277

% média é dada por:

% PL=A+10*lambda*log10(d/do)+s % para d>d0

% Onde,

% d %– distância da estação móvel até a estação base (m)

% A %– ponto de intercessão (dB), dado por:

% d=distancia_pontos(2:length(distancia_pontos)); % Distância total

d0=0.100; %– distância do ponto de intercessão até a estação base = 100 m

lambda=0; %– comprimento de onda (m)

%s=0; %– fator de distribuição estatística do tipo log-normal que é

% utilizado para calcular o desvanecimento devido a árvores e outros

% obstáculos. Variável gaussiana randômica de média zero definida por

% uma variável gaussiana de média zero e seu desvio padrão. O valor

% típico do desvio padrão de s é entre 8,2 e 10,6 dB, dependendo do

% tipo de densidade da vegetação presente no terreno.

lambda=3*10^8/(Fc*10^6);

% A – ponto de intercessão (dB), dado por:

A=20*log10(4*pi*d0/lambda);

% A Tabela 4.1 apresenta os parâmetros do modelo, na região dos Estados

% Unidos da América, para três categorias de terreno.

% Tabela 4.1 – Parâmetros dos modelos Erceg e SUI para três categorias de

% terreno:

% --------------------------------------------------

%PARAMETROS TIPO DO TERRENO

% A-ALTA B-MODERADA C-BAIXA

% DENSIDADE DENSIDADE DENSIDADE

% DE ÁRVORES DE ÁRVORES DE ÁRVORES

% a 4,6 4,0 3,6

% b [m-1] 0,0075 0,0065 0,0050

% c [m] 12,6 17,1 20,0

% mi_sigma 0,57 0,75 0,59

% sigma_gama 10,6 9,6 8,2

% gama 2,3 3,0 1,6

% --------------------------------------------------

y=0; %– variável gaussiana de média zero;

z=0; %– variável gaussiana de média zero;

mi_sigma=0; %– média de ?;

sigma_gama=0; %– desvio padrão de ?;

gama=0; % variável gaussiana randômica adimensional que caracteriza o

decaimento

sigma_sigma=0; % na macro célula dentro da morfologia, dada por:

% --------------------------------------------------

% A - Alta desndidade de árvores

% --------------------------------------------------

Aa=4.6;

Ab=0.0075;

Ac=12.6;

Ami_sigma=0.57;

Asigma_gama=10.6;

Agama=2.3;

% --------------------------------------------------

% B - Moderada densidade de árvores

% --------------------------------------------------

Ma=4;

Mb=0.0065;

Mc=17.1;

Mmi_sigma=0.75;

Msigma_gama=9.6;

Mgama=3.0;

% --------------------------------------------------

% C - Baixa densidade de árvores

% --------------------------------------------------

Ba=3.6;

Bb=0.0050;

278

Bc=20;

Bmi_sigma=0.59;

Bsigma_gama=8.2;

Bgama=1.6;

% --------------------------------------------------

% O efeito de sombreamento é representado por s, que segue uma distribuição

% log-normal. O valor típico do desvio padrão de s é entre 8,2 e 10,6 dB,

% dependendo do tipo de densidade da vegetação presente no terreno.

Agama=(Aa-Ab*hte+Ac/hte);

Mgama=(Ma-Mb*hte+Mc/hte);

Bgama=(Ba-Bb*hte+Bc/hte);

Asigma=Ami_sigma+Asigma_gama;

Msigma=Mmi_sigma+Msigma_gama;

Bsigma=Bmi_sigma+Bsigma_gama;

As=Asigma_gama;

Ms=Msigma_gama;

Bs=Bsigma_gama;

A=20*log10(4*pi*d0/lambda);

% --------------------------------------------

% => Perda de propagação

% --------------------------------------------

a_ergec_1=(A+10.*Agama.*log10(d./d0)+As);

a_ergec_2=(A+10.*Mgama.*log10(d./d0)+Ms);

a_ergec_3=(A+10.*Bgama.*log10(d./d0)+Bs);

end

279

Anexo 6 Estrutura de diretórios

Para o processamento dos dados foi utilizado o caminho (path) e a estrutura de

diretórios (pastas) e abaixo mostrados:

 caminho no microcomputador portátil: C:\Users\Pedro\1-Projetos\Mestrado\Pesquisa

de campo\Banda Estreita\Medidas em Campo\Petrobras_3_5\Maritimo_Macae;

 Estrutura de diretórios (pastas) sequencial ao caminho mostrado:

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