desenho e estudo de um sistema de comunicação ótica … · vi resumo a transição de ligações...
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Desenho e estudo de um sistema de comunicação ótica subaquático
Eric Aminmahomed Herji
Dissertação para obtenção do Grau de Mestre em
Engenharia Eletrotécnica e de Computadores
Orientadores: Professor Doutor Paulo Sérgio de Brito André
Professor Doutor João Pedro Castilho Pereira Santos Gomes
Professor Doutor António Manuel dos Santos Pascoal
Júri
Presidente: Professor Doutor José Eduardo Charters Ribeiro da Cunha Sanguino
Orientador: Professor Doutor Paulo Sérgio de Brito André
Vogal: Professora Doutora Paula Maria Garcia Louro Antunes
Junho de 2018
ii
iii
Declaração
Declaro que o presente documento é um trabalho original da minha autoria e que cumpre todos
os requisitos do Código de Conduta e Boas Práticas da Universidade de Lisboa.
iv
Agradecimentos
Em primeiro lugar, agradeço aos Professores orientadores, Prof. Doutor Paulo Sérgio de Brito André,
Prof. Doutor João Pedro Castilho Pereira Santos Gomes e Prof. Doutor António Manuel dos Santos
Pascoal pela oportunidade de realização desta dissertação, pela ajuda incansável e a abertura ao
diálogo que sempre me proporcionaram.
À Prof. Doutora Paula Louro Antunes pela crítica construtiva, aquando da avaliação em IIEEC, que me
proporcionou construir um estado de arte mais robusto, e uma definição do modelo atual mais concisa.
À minha namorada Mariana, pela paciência, ajuda e amor ao longo de todo o meu percurso
universitário. Sem ela não teria conseguido atingir os resultados académicos a que me propus.
À minha família e a todos os amigos de longa data que me apoiaram, direta ou indiretamente, na
tentativa de me proporcionar as melhores condições para pesquisa e escrita da dissertação, bem como
o tempo despendido a analisar o trabalho redigido por mim.
Ao Pedro Góis, pela ajuda incansável e temporalmente ilimitada que me proporcionou na realização
das simulações laboratoriais, e na discussão de abordagens resolutivas aos problemas inerentes às
mesmas.
Ao Nandeesh Basavaraju, pela ajuda inicial sobre onde começar a pesquisa de conceitos fundamentais
e a referenciação de base desta dissertação.
Aos meus colegas João Cordeiro, Rodrigo Veríssimo, Rodrigo Zenha, Gonçalo Capela, David Andrade,
Xavier Reis, Diogo Arreda e a todos os meus amigos do Instituto Superior Técnico, sem exceção, que
me ajudaram no meu percurso universitário, tornando-o numa experiência mais aprazível e,
certamente, memorável.
Finalmente, à Escola Técnica e Liceal Salesiana de Santo António do Estoril e ao Instituto Superior
Técnico, nomeadamente ao Instituto de Telecomunicações (IT) e ao Instituto de Sistemas e Robótica
(ISR), pelo acolhimento deste trabalho e a mim próprio como pessoa. Certamente seguirei uma pessoa
mais bem preparada para enfretar qualquer adversidade que do futuro possa advir.
v
vi
Resumo
A transição de ligações acústicas submarinas para óticas submarinas impõe constrangimentos relativos
à distância máxima de ligação, pelo que, as últimas são particularmente utilizadas em sistemas de
muito curta distância (< 0,1 𝑘𝑚). Apesar deste constrangimento, as comunicações óticas na gama
espetral visível representam uma mudança de paradigma na interligação de veículos submarinos
autónomos e/ou redes sensoriais, permitindo a transmissão de informação a um débito binário
tendencialmente superior, comparativamente com as redes acústicas, através de equipamento pouco
dispendioso, e consequentemente aumentando a eficiência e viabilidade económica na implantação de
redes de monitorização/exploração submarina. A presente dissertação almeja realizar uma comparação
entre as redes acústica, de rádio e ótica submarinas, apontando as vantagens e desvantagens na
utilização de cada uma, bem como uma descrição teórica do estado de arte relativo às últimas. A
dissertação finaliza com uma análise comparativa de três esquemas de modulação ótica não-coerente
(Pulse Amplitude Modulation, Pulse Width Modulation e Pulse Position Modulation) de forma a
aumentar o débito binário médio de uma ligação típica entre veículos submarinos autónomos assente
em uma modulação On-Off Keying e codificação de Manchester. Os resultados demonstram que, de
todos os esquemas estudados, a modulação Pulse Position Modulation é geralmente mais eficiente em
termos de potência, maximiza a relação sinal-ruído, e apresenta um débito binário médio de ligação
superior, relativamente à modulação On-Off Keying, apesar da menor eficiência espetral de modulação.
Importa referir que os resultados não estão limitados a uma interligação entre veículos submarinos
autónomos, uma vez que podem ser diretamente aplicados a qualquer sistema de comunicação ótico
submarino sem fios.
Palavras-chave: Wireless Optical Networks (UWON), Autonomous Underwater
Vehicle (AUV), Comunicação ótica sem fios, On-Off Keying (OOK), Pulse Position
Modulation (PPM).
vii
Abstract
The transition from underwater acoustic links to underwater optical links poses many constraints in terms
of the maximum link distance, thus being mainly used in very short communications (< 0,1 𝑘𝑚). Despite
the existence of theses constraints, visible light communication systems represent a change in paradigm
of Autonomous Underwater Vehicles and/or sensor networks communications, allowing for higher bitrate
transmissions, compared to underwater acoustic networks, using inexpensive equipment, therefore
making underwater environmental monitoring/exploration more efficient and economically viable. The
present dissertation tries to make a brief comparison of acoustic, radio and visible optical underwater
links, the advantages and disadvantages of each one of them, plus a theoretical overview of the state-
of-the-art in underwater wireless optical networks. Finally, it analyzes three non-coherent optical
modulation schemes (Pulse Amplitude Modulation, Pulse Width Modulation and Pulse Position
Modulation), to increase the average bitrate of a typical Autonomous Underwater Vehicle On-Off Keying
optical link. The results show that, from all the studied modulation techniques, Pulse Position Modulation
is generally more power efficient, maximizes the signal-to-noise ratio, and has a higher average bitrate
than the On-Off Keying modulation, despite the lower spectral modulation efficiency. It is important to
state that the results are not bounded to an Autonomous Underwater Vehicle link, as they are directly
applicable to any underwater wireless optical communication system.
Keywords: Underwater Wireless Optical Networks (UWON), Autonomous
Underwater Vehicle (AUV), Visible Light Communication (VLC), On-Off Keying
(OOK), Pulse Position Modulation (PPM).
viii
Índice
Declaração ............................................................................................................................................ iii
Agradecimentos ................................................................................................................................... iv
Resumo.................................................................................................................................................. vi
Abstract ................................................................................................................................................ vii
Lista de Figuras .................................................................................................................................... ix
Lista de Tabelas ................................................................................................................................... xii
Lista de Siglas .................................................................................................................................... xiii
Lista de Símbolos ................................................................................................................................ xv
1. Introdução ...................................................................................................................................... 1
1.1. Contexto ................................................................................................................................ 1
1.2. Motivação e Objetivos ........................................................................................................... 6
1.3. Estrutura da dissertação ........................................................................................................ 7
2. Estado de Arte ................................................................................................................................ 8
2.1. Tecnologias de comunicação submarinas ............................................................................. 8
2.2. Redes Sensoriais ................................................................................................................ 17
2.3. Veículos Submarinos não Tripulados .................................................................................. 21
3. Conceitos Fundamentais ............................................................................................................ 25
3.1. Componentes do Sistema Ótico .......................................................................................... 25
3.2. Canal Ótico .......................................................................................................................... 30
3.3. Configurações da Ligação Ótica ......................................................................................... 37
3.4. Formatos de Modulação ...................................................................................................... 44
3.5. Capacidade do Canal .......................................................................................................... 52
4. Estudo de novas soluções para o modem Blue-Ray v2 .......................................................... 55
4.1. Caracterização atual do modem ......................................................................................... 55
4.2. Estimativa do ruído médio do sistema ................................................................................ 59
4.3. Caracterização experimental do modem Blue-Ray v2 e das novas modulações ............... 61
4.4. Simulação Numérica de um sistema AUV-AUV .................................................................. 65
4.5. Análise dos Resultados ....................................................................................................... 68
5. Conclusão e Trabalho Futuro ..................................................................................................... 69
6. Anexos .......................................................................................................................................... 71
7. Referências................................................................................................................................... 93
ix
Lista de Figuras
Figura 1 – Esquema do valor global do oceano consoante a área económica (adaptado de [1]) .......... 1
Figura 2 – Esquema de factos globais sobre o Oceano no planeta Terra (adaptado de [9]) ................. 2
Figura 3 – Esquema das áreas de potencial desenvolvimento submarino (adaptado de [10]) .............. 3
Figura 4 – Esquema do valor global do mercado de AUV’s (adaptado de [11], à esquerda) e da
distribuição do mercado global de AUV’s por região (adaptado de [11], à direita) ................................. 4
Figura 5 – Esquema da procura global de AUV’s por setor (adaptado de [11]) ..................................... 4
Figura 6 – Esquema ilustrativo do funcionamento do data muling (adaptado de [16]) ........................... 5
Figura 7 – Gráfico da atenuação de ondas longitudinais acústicas em água salgada (adaptado de [17])
................................................................................................................................................................. 8
Figura 8 – Gráfico da atenuação de ondas transversais eletromagnéticas em água salgada (adaptado
de [17])..................................................................................................................................................... 8
Figura 9 – Gráfico da atenuação da região espetral infravermelha e visível em água doce (adaptado de
[18]) .......................................................................................................................................................... 9
Figura 10 – Esquema de uma UWSN típica ......................................................................................... 19
Figura 11 – Esquemas comparativos entre uma UWSN de arquitetura 2-D (esquerda) e 3-D (direita)
............................................................................................................................................................... 20
Figura 12 – Esquema referente aos diferentes tipos de veículos submarinos (adaptado de [105])..... 21
Figura 13 – a) Fotografia do AUV Hugin (estilo torpedo); b) AUV Reef Explorer (estilo flutuador); c) AUV
Spray (estilo planador) (extraídos de [115][113][116]) ........................................................................... 22
Figura 14 – Esquema simplificado do processo de comunicação ótica submarino.............................. 25
Figura 15 – Fotografia de um emissor LED (esquerda) e de um emissor LASER semicondutor (direita)
(extraídos de [137][138]) ....................................................................................................................... 28
Figura 16 – Esquema do modelo geométrico para a contabilização da absorção e dispersão ........... 31
Figura 17 – Gráfico da atenuação do sinal ótico com a profundidade (adaptado de [145]) ................. 33
Figura 18 – Esquema das principais fontes de ruído no processo de comunicação ótico (adaptado de
[147]) ...................................................................................................................................................... 34
Figura 19 – Esquema da configuração de uma ligação LOS ................................................................ 37
Figura 20 – Esquema da aproximação geométrica para uma ligação NLOS refletiva ......................... 39
Figura 21 - Coroa circular correspondente à aproximação de superfície de potência constante (a verde)
............................................................................................................................................................... 40
x
Figura 22 – Esquema de uma configuração Retro-refletiva .................................................................. 42
Figura 23 – Esquema do mapeamento bit-símbolo para 8-PAM, 8-PPM e 8-PWM (adaptado de [153])
............................................................................................................................................................... 49
Figura 24 – Gráficos do BER em função da SNR, para cada uma das modulações em estudo (L ≤ 16)
............................................................................................................................................................... 50
Figura 25 – Gráficos da eficiência de potência em função da eficiência espetral de modulação, para
cada uma das modulações em estudo (L ≤ 16) ................................................................................... 50
Figura 26 – Gráficos do débito binário máximo em função da SNR, para cada uma das modulações em
estudo (L ≤ 16) ..................................................................................................................................... 51
Figura 27 – Esquema demonstrativo do water-pouring num canal contínuo (esquerda) e potência de
ruído Gaussiano (direita) ....................................................................................................................... 52
Figura 28 – Derivação do sistema discreto a partir do sistema contínuo (acima) e sistema discreto
resultante (abaixo) ................................................................................................................................. 53
Figura 29 – a) Fotografia do modem (à esquerda, extraído de [20] ), e fotografia da placa
microcontroladora onde assenta o modem (à direita, extraído de [20]) ............................................... 55
Figura 30 – Fotografia do ambiente de teste para medição da variação da potência de emissão do
modem ótico Blue Ray v2...................................................................................................................... 56
Figura 31 - Variação da potência média de emissão, do modem ótico Blue Ray v2, com a distância entre
emissor e recetor ................................................................................................................................... 56
Figura 32 – Diagrama de radiação de potência média, do modem ótico Blue Ray v2, a uma distância
de 12 cm entre emissor e recetor .......................................................................................................... 58
Figura 33 - Dimensões do tanque de água de testes (esquerda) e duas configurações de teste (direita)
............................................................................................................................................................... 59
Figura 34 – Histograma dos pontos de ruído (azul) e sua tendência gaussiana (vermelho) ............... 59
Figura 35 – Captura do visor do osciloscópio para o sinal PRBS gerado (amarelo) e recebido (azul)
para a configuração A ............................................................................................................................ 60
Figura 36 - Captura do visor do osciloscópio para o sinal PRBS gerado (amarelo) e recebido (azul) para
a configuração B .................................................................................................................................... 60
Figura 37 – Esquema da montagem laboratorial .................................................................................. 61
Figura 38 – Captura do visor do osciloscópio para o sinal emitido com modulação OOK (amarelo,
1 V/div) e sinal recebido (azul, 500 mV/div), para as distâncias de 3,18m e 5m ................................. 62
Figura 39 – Captura do visor do osciloscópio para o sinal emitido com modulação 8-PPM (amarelo,
1 V/div) e sinal recebido (azul, 500 mV/div), para as distâncias de 3,18m e 5m ................................. 62
xi
Figura 40 - Captura do visor do osciloscópio para o sinal emitido com modulação 8-PWM (amarelo,
1 V/div) e sinal recebido (azul, 500 mV/div), para as distâncias de 3,18m e 5m ................................. 63
Figura 41 – Gráfico referente à representação de parte das amostras do sinal experimental recebido
(azul) e simulado pelo modelo (laranja) ................................................................................................ 64
Figura 42 – Gráficos referentes à emissão e receção do sinal 8-PPM ................................................. 65
Figura 43 – Gráficos referentes à emissão e receção do sinal 8-PWM ................................................ 66
Figura 44 - Histograma de valores de tensão, na receção, para a modulação 8-PPM, à distância de 5 m
............................................................................................................................................................... 66
Figura 45 - Histograma de valores de tensão, na receção, para a modulação 8-PWM, à distância de 5 m
............................................................................................................................................................... 67
xii
Lista de Tabelas
Tabela 1 – Dados económicos provisórios relativos à atividade marinha (extraído de [8]) .................... 2
Tabela 2 – Largura de banda típica para diferentes alcances em ligações óticas submarinas (adaptada
de [27])................................................................................................................................................... 10
Tabela 3 – Comparação das diferentes tecnologias utilizadas em meio submarino (adaptado de [12])
............................................................................................................................................................... 16
Tabela 4 – Tipos de LASER a operar na zona azul-verde do espetro eletromagnético (adaptada de [12])
............................................................................................................................................................... 27
Tabela 5 - Tipos de LED a operar na zona azul-verde do espetro eletromagnético (adaptado de [136])
............................................................................................................................................................... 28
Tabela 6 – Coeficientes de absorção, dispersão e atenuação para 𝜆 = 532 𝑛𝑚 (extraído de [15]) ..... 33
Tabela 7 - Relação sinal-ruído para cada uma das configurações óticas ............................................. 43
Tabela 8 – Relação entre sinais no domínio do tempo e da frequência (adaptado de [158]) ............... 52
Tabela 9 - Características do modem ótico Blue Ray v2 (adaptado de [20]) ........................................ 55
Tabela 10 - Parâmetros obtidos por simulação da variação da distância entre emissor e recetor ....... 57
Tabela 11 - Parâmetros obtidos por simulação da variação do ângulo entre emissor e recetor .......... 58
Tabela 12 - Resultados obtidos em medição experimental ................................................................... 63
Tabela 13 – Parâmetros de simulação para o teste dos novos formatos de modulação ..................... 65
Tabela 14 -Resultado comparativo das simulações para as modulações 𝑂𝑂𝐾, 8 − 𝑃𝐴𝑀, 8 − 𝑃𝑃𝑀 e 8 −
𝑃𝑊𝑀 ...................................................................................................................................................... 67
xiii
Lista de Siglas
AD
AOSN
APD
ARQ
AUV
AWGN
BEP
BER
CPU
CRC
DC
DGPM
DPIM
DSSN
ELF
FEC
FH-FSK
FM
FOV
FSO
HFM
I
ISR
IST
KKT
LASER
LD
LDPC
LED
LOS
MAC
MACA
MIMO
MIT
MOSFET
n
Adimensional
Autonomous Ocean Sampling Network
Avalanche Photodiode
Automatic Repeat Request
Autonomous Underwater Vehicle
Additive White Gaussian Noise
Bit Error Probability
Bit Error Rate
Central Processing Unit
Cyclic Redundancy Check
Direct Current
Direção-Geral de Política do Mar
Digital Pulse Interval Modulation
Distributed Surveillance Sensor Network
Extremely Low-Frequency
Forward Error Correction
Frequecy Hopping-Frequency Shift Keying
Frequency Modulation
Field of View
Free-Space Optical communication
Hyperbolic Frequency Modulation
Corrente
Instituto de Sistemas e Robótica
Instituto Superior Técnico
Karush-Kuhn-Tucker
Light Amplification by Stimulated Emission of Radiation
LASER Diode
Low-Density Parity-Check
Light Emitting Diode
Line of Sight
Media Access Control
Multiple Access with Collision Avoidance
Multiple Input Multiple Output
Massachusetts Institute of Technology
Metal Oxide Semiconductor Field Effect Transistor
Região Semicondutora com excesso de eletrões
xiv
NLOS
NOAA
NRZ
OAM
OFDM
OOK
OSI
p
PAM
PIB
PIM
PINPD
PMT
PPM
PRBS
PSK
PWM
QPSK
ROV
RRM
RS
S2C
SDI
SDM
SNR
UANET
UASN
UHSN
UOSN
USN
UWSN
V
VLF
WHOI
WWF
Non-Line of Sight
National Oceanic and Atmospheric Administration
Non-return-to-zero
Orbital Angular Momentum
Orthogonal Frequency-Division Multiplexing
ON-OFF Keying
Open Systems Interconnection
Região Semicondutora com excesso de lacunas
Pulse Amplitude Modulation
Produto Interno Bruto
Pulse Interval Modulation
PIN Photodiode
Photomultiplier Tube
Pulse Position Modulation
Pseudorandom Binary Sequence
Phase Shift Keying
Pulse Width Modulation
Quadrature Phase Shift Keying
Remotely Operated Vehicle
Retro-Refletores Modulantes
Reed-Solomon
Sweep Spread Carrier
Strategic Defense Intelligence
Spatial Division Multiplexing
Signal-to-Noise Ratio
Underwater Ad-hoc Networks
Underwater Acoustic Sensor Network
Underwater Hybrid Sensor Network
Underwater Optical Sensor Network
Underwater Sensor Network
Underwater Wireless Sensor Network
Tensão
Very Low-Frequency
Woods Hole Oceanographic Institute
World Wildlife Fund
xv
Lista de Símbolos
𝜶𝒆 Fator da importância relativa dada à corrente dos eletrões
𝜶𝒊 Coeficiente de absorção do feixe ótico, para o ambiente de
mar límpido [𝑚−1]
𝜶𝒍 Fator da importância relativa dada à corrente das lacunas
�̃� Função de fase da dispersão (obtida pela função de Henyey-
Greenstein)
𝜸 Dependência direcional da radiação
𝜸𝑳𝑫𝑷𝑪 Peso das colunas do código corretor LDPC
𝚫𝝀 𝒇 Largura de banda do filtro ótico [𝑚]
𝚫𝐀 Variação da absorvência
𝚫𝑩 Variação da dispersividade
𝚫𝐜 Espessura de um elemento de volume de água [𝑚]
𝚫𝒇 Variação de frequência [𝐻𝑧]
𝚫𝒇 𝒇 Largura de banda do filtro ótico [𝐻𝑧]
𝚫𝒇𝒏 Largura de banda efetiva de ruído [𝐻𝑧]
𝚫𝐫 Comprimento de um elemento de volume de água [𝑚]
𝝐 Ritmo de dissipação da energia cinética [𝑚2𝑠−3]
𝜼 Eficiência quântica
𝜼𝒎𝒐𝒅 Eficiência espetral de modulação [𝑏𝑖𝑡. 𝑠−1𝐻𝑧−1]
𝜼𝒎𝒐𝒅,𝑷𝑨𝑴 Eficiência espetral de modulação para 𝑃𝐴𝑀 [𝑏𝑖𝑡. 𝑠−1𝐻𝑧−1]
𝜼𝑷𝑴𝑻 Eficiência quântica do fotomultiplicador
𝜼𝑹𝒆𝒕𝒓𝒐 Eficiência de retransmissão ótica
𝜽 Semiângulo de divergência do feixe ótico [𝑟𝑎𝑑]
𝜽𝟏 Ângulo entre extremo esquerdo do feixe de emissão e a
normal à superfície de separação entre os meios [𝑟𝑎𝑑]
𝜽𝟐 Ângulo de transmissão referente ao ângulo de emissão 𝜃1 [𝑟𝑎𝑑]
𝜽𝟑 Ângulo entre extremo direito do feixe de emissão e a normal
à superfície de separação entre os meios [𝑟𝑎𝑑]
xvi
𝜽𝟒 Ângulo de transmissão referente ao ângulo de emissão 𝜃3 [𝑟𝑎𝑑]
𝜽𝑹𝒆𝒕𝒓𝒐 Semiângulo de divergência do retransmissor ótico [𝑟𝑎𝑑]
𝜽𝒔 Ângulo médio de dispersão sobre todas as direções [𝑟𝑎𝑑]
𝜿 Frequência escalar espacial [𝑟𝑎𝑑/𝑚]
𝝀 Comprimento de onda de operação [𝑚]
𝝁 Média da intensidade de sinal ótico (ou média da função
densidade de probabilidade log-normal) [𝑊]
𝝂 Frequência do sinal ótico [𝐻𝑧]
𝝆𝑳𝑫𝑷𝑪 Peso das linhas do código corretor LDPC
𝝈𝟎 Desvio padrão da variável aleatória gaussiana
correspondente ao bit 0 [𝐴]
𝝈𝟏 Desvio padrão da variável aleatória gaussiana
correspondente ao bit 1 [𝐴]
𝝈𝑵𝟐 Variância de densidade espetral de ruído [𝑊2]
𝝈𝒙 Desvio padrão da variável aleatório 𝑥 [𝑊]
𝝈𝟐 Índice de cintilação (ou variância da função densidade de
probabilidade log-normal) [𝑊2]
𝝈𝒏,𝒆𝟐 Potência efetiva de ruído quântico [𝑊]
𝝈𝒏,𝒊 Corrente de ruído quântico [𝐴]
𝝓 Ângulo formado pelo eixo do recetor e a linha de vista entre
emissor e recetor [𝑟𝑎𝑑]
𝚽𝒏 Densidade espetral do meio na zona de turbulência inercial [𝑟𝑎𝑑.𝑚. 𝑠−3]
𝝌 Constante que descreve o ritmo de dissipação da variação de
temperatura ou salinidade
𝝌𝟐 Parâmetro estatístico chi-quadrado reduzido
𝒂 Coeficiente de absorção [𝑚−1]
𝑨 Absorvência
𝒂𝒄 Coeficiente de absorção derivado da matéria cromofórica [𝑚−1]
𝑨𝒄𝒄 Área da coroa circular [𝑚2]
𝒂𝒇 Coeficiente de absorção derivado do fitoplâncton [𝑚−1]
xvii
𝑨𝑭 Distribuição da irradiância no plano do recetor [𝑊𝑚−2]
𝒂𝒏 Coeficiente de absorção derivado da suspensão de partículas
não-algáceas [𝑚−1]
𝑨𝒓 Área do recetor [𝑚2]
𝑨𝑹𝒆𝒕𝒓𝒐 Área do retransmissor [𝑚2]
𝑨𝒔 Amplitude do sinal emitido [𝑊]
𝒂𝒘 Coeficiente de absorção derivado do elemento de volume de
água [𝑚−1]
𝒃 Coeficiente de dispersão [𝑚−1]
𝑩 Dispersividade
𝒃𝑫 Número de bits de uma mensagem 𝐷
𝒃𝒈 Coeficiente de dispersão do feixe ótico, para grandes
partículas [𝑚−1]
𝒃𝒊 Coeficiente de dispersão do feixe ótico, para o ambiente de
mar límpido [𝑚−1]
𝒃𝒌 Alfabeto inerente a uma modulação com 𝐿 símbolos
𝒃𝒑 Coeficiente de dispersão do feixe ótico, para pequenas
partículas [𝑚−1]
𝒃𝒕 Número de bits gerados pelo código corretor de erros
𝒃𝒖 Número de bits úteis de palavra de código
𝒄 Coeficiente de atenuação [𝑚−1]
𝑪 Capacidade do canal [𝑏𝑖𝑡/𝑠]
�̅� Capacidade média do canal [𝑏𝑖𝑡/𝑠]
𝑪𝑹 Coding rate
(𝒄𝑻)𝒂,𝒊 Transposição de uma matriz (𝑐)𝑖,𝑎
𝒅 Distância entre o plano do emissor e recetor óticos [𝑚]
𝑫 Mensagem a ser enviada por uma fonte emissora
�̅� Distância média entre emissor e recetor [𝑚]
𝒅𝟏 Primeira semi-distância percorrida pelo centro do feixe ótico [𝑚]
𝒅𝟐 Segunda semi-distância percorrida pelo centro do feixe ótico [𝑚]
xviii
𝑫𝒃 Débito binário [𝑏𝑖𝑡/𝑠]
𝑫𝒃,𝒎á𝒙 Débito binário máximo [𝑏𝑖𝑡/𝑠]
𝑫𝒃,𝒎𝒊𝒏 Débito binário mínimo [𝑏𝑖𝑡/𝑠]
𝑫𝒍𝒆𝒏𝒕𝒆 Diâmetro da lente (do emissor ou recetor) [𝑚]
𝒅𝒐𝒇𝒇𝒔𝒆𝒕 Distância de extrapolação gráfica [𝑚]
𝑫𝒔,𝑫𝑷𝑰𝑴 Débito de símbolo, para a modulação 𝐿 − 𝐷𝑃𝐼𝑀 [𝑏𝑎𝑢𝑑]
𝒅𝒕 Distância total percorrida pelo raio ótico central, do feixe ótico [𝑚]
𝑫𝒕𝒙 Diâmetro do transmissor [𝑚]
𝒆 Espessura da região de ganho [𝑚]
𝑬 Energia do sinal [𝑊𝑚−2]
𝓔 Caracterização da variação de potência baseada na
geometria do emissor [𝑊𝑚−2]
𝑬𝒅 Irradiância no sentido descendente [𝑊𝑚−2]
𝒇 Frequência do sinal elétrico [𝐻𝑧]
𝑭 Desvanecimento normalizado do canal
𝑭𝒏 Fator de ruído
𝑭𝑶𝑽 Ângulo de abertura de receção [𝑟𝑎𝑑]
𝒇𝒔 Frequência de amostragem do sinal elétrico [𝐻𝑧]
𝑭𝑾𝑯𝑴º Largura de banda do impulso a meia potência medido em
graus (Full Width at Half Maximum) [º]
𝒈 Parâmetro de assimetria de Henyey-Greenstein
𝑮 Ganho de corrente
𝑮𝒄,𝑩 Ganho de codificação bruto [𝑑𝑏]
𝑮𝒆𝒍é𝒕𝒓𝒊𝒄𝒐 Valor absoluto do ganho elétrico
𝑮𝒆𝒓 Padrão gerador do código CRC
𝑮𝒇 Ganho do filtro
𝒉 Constante de Planck [𝐽. 𝑠]
𝑯 Função de transferência associada ao canal
(𝑯)𝒏,𝒎 Matriz de paridade (𝑛 × 𝑚)
xix
𝒊 Corrente elétrica [𝐴]
𝑰𝟎 Valor da corrente correspondente ao bit 0 [𝐴]
𝑰𝟏 Valor da corrente correspondente ao bit 1 [𝐴]
𝒊𝒆 Corrente que flui na camada de multiplicação, que deriva do
eletrão [𝐴]
𝒊𝒍 Corrente que flui na cama de multiplicação, que deriva da
lacuna [𝐴]
𝒊𝒏 Corrente de ruído do fluxo eletrónico [𝐴]
�̅� Intensidade média de sinal ótico recebido [𝐴]
𝒊𝒔 Corrente de sinal [𝐴]
𝑱𝟎 Função de Bessel de primeira espécie, para um valor de 𝑛 =
0
𝒌 Número de símbolos de entrada do código RS (𝑛, 𝑘)
𝑲𝟑 Intensidade da turbulência ótica submarina [𝑚2𝑠−3]
𝒌𝑩 Constante de Boltzmann [𝐽. 𝐾−1]
𝑲𝒅 Coeficiente de atenuação difusa [𝑚−1]
𝑲𝒊 Coeficiente de difusão do feixe ótico, para o ambiente de mar
límpido [𝑚−1]
𝒌𝑨 Quociente entre 𝛼𝑒 e 𝛼𝑙
𝒌𝒂𝒃𝒔 Coeficiente de absorção agregado dos fotões [𝑚−1]
𝒍 Distância entre os centros do feixe ótico, no plano do emissor
e recetor [𝑚]
�̅� Número de símbolos correspondentes ao alfabeto 𝑏𝑘 [𝑚]
�̅� Distância média de percurso dos eletrões [𝑚]
𝑳𝒃 Largura de banda de transmissão [𝐻𝑧]
𝑳𝒃,𝒎𝒊𝒏 Largura de banda mínima de transmissão [𝐻𝑧]
𝑳𝒃,𝒎𝒊𝒏,𝑷𝑷𝑴 Largura de banda mínima, para a modulação 𝑃𝑃𝑀, para
atingir um débito binário 𝐷𝑏 [𝐻𝑧]
𝑳𝒔 Irradiância solar [𝑊𝑚−2]
𝒎 Número de bits da palavra de código de 𝐿 ou 𝑛 símbolos
xx
𝑴 Fator de multiplicação
𝓜 Caracterização da variação de potência baseada no efeito do
meio
𝒏 Número de símbolos de saída do código RS (𝑛, 𝑘)
�̅� Potência média de ruído [𝑊]
𝑵𝟎𝟐
Densidade espetral de potência de ruído branco gaussiano [𝑊𝐻𝑧−1]
𝑵𝑬𝑷 Potência equivalente de ruído [𝑊√𝐻𝑧]
𝒏𝑳𝑫𝑷𝑪 Comprimento do código corretor LDPC
𝑵𝒔 Potência de ruído solar [𝑊]
𝑷 Potência de sinal ótico recebido pelo fotodíodo [𝑊]
𝑷𝟎 Potência de sinal emitido pela fonte ótica [𝑊]
�̅�𝟎 Potência média de sinal emitido pela fonte ótica [𝑊]
𝑷𝝂 Probabilidade da luz em estimular os eletrões a um nível
quântico superior ao do vácuo
𝑷𝒂 Fração da potência ótica incidente que é absorvida
𝑷𝒂𝒍𝒊𝒎𝒆𝒏𝒕𝒂çã𝒐 Potência de alimentação total do modem ótico [𝑊]
𝑷𝒅 Fração da potência ótica incidente que é dispersa
�̅�𝑫𝑷𝑰𝑴 Potência média dos impulsos na modulação 𝐿 − 𝐷𝑃𝐼𝑀 [𝑊]
𝒑𝒊 Potência ótica para uma dada corrente elétrica [𝑊]
𝑷𝒊 Potência ótica incidente [𝑊]
𝑷𝑳𝑶𝑺 Potência no recetor (configuração LOS) [𝑊]
𝑷𝒎𝒊𝒏,𝑨𝑷𝑫,𝑵𝑹𝒁−𝑶𝑶𝑲 Sensibilidade do recetor APD, utilizando uma modulação
𝑁𝑅𝑍 − 𝑂𝑂𝐾 [𝑊]
𝑷𝒎𝒊𝒏,𝑨𝑷𝑫,𝑷𝑨𝑴 Sensibilidade do recetor APD, utilizando uma modulação
𝑃𝐴𝑀 [𝑊]
𝑷𝒎𝒊𝒏,𝑨𝑷𝑫,𝑷𝑷𝑴 Sensibilidade do recetor APD, utilizando uma modulação
𝑃𝑃𝑀 [𝑊]
𝑷𝒎𝒊𝒏,𝑫𝑷𝑰𝑴 Sensibilidade de um recetor genérico, para o esquema de
modulação 𝐿 − 𝐷𝑃𝐼𝑀 [𝑊]
𝑷𝒎𝒊𝒏,𝑵𝑹𝒁−𝑶𝑶𝑲 Sensibilidade de um recetor genérico, para o esquema de
modulação 𝑁𝑅𝑍 − 𝑂𝑂𝐾 [𝑊]
xxi
𝑷𝒎𝒊𝒏,𝑷𝑨𝑴 Sensibilidade e um recetor genérico, utilizando modulação
𝑃𝐴𝑀 [𝑊]
𝑷𝒎𝒊𝒏,𝑷𝑷𝑴 Sensibilidade de um recetor genérico, para o esquema de
modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀 [𝑊]
𝑷𝒎𝒊𝒏,𝑷𝑾𝑴 Sensibilidade de um recetor genérico, para o esquema de
modulação 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀 [𝑊]
𝑷𝑵𝑳𝑶𝑺 Potência no recetor (configuração NLOS) [𝑊]
𝑷𝒐𝒇𝒇𝒔𝒕 Potência de offset para ajustamento gráfico [𝑊]
𝑷𝒑̅̅̅̅ Potência média de pico da fonte ótica [𝑊]
�̅�𝒑,𝑫𝑷𝑰𝑴 Potência média de pico dos impulsos, para a modulação 𝐿 −
𝐷𝑃𝐼𝑀 [𝑊]
𝒑𝒒 Impulso quadrático
𝑷𝒓̅̅̅̅ Potência média de sinal no recetor [𝑊]
𝑷𝑹𝒆𝒕𝒓𝒐 Potência no recetor (configuração Retro-Refletiva) [𝑊]
𝑷𝒔 Probabilidade dos eletrões que chegam ao fotocátodo sejam
libertados no vácuo
𝑷𝒕 Fração da potência ótica incidente que é transmitida
𝒒 Carga do eletrão [𝐶]
𝑸 Fator de qualidade, para um dado valor de BEP
𝑸𝑭𝑬𝑪,𝒎𝒊𝒏
Valor mínimo de 𝑄 necessário, à entrada do recetor, com
FEC, para atingir um determinado valor de BEP
𝑸𝒎𝒊𝒏
Valor mínimo de 𝑄 necessário, à entrada do recetor, sem
FEC, para atingir um determinado valor de BEP
𝒓 Número de bits do código CRC
𝑹 Resistência [Ω]
𝑹𝟐 Coeficiente de determinação quadrado ajustado
𝓡 Caracterização da variação de potência baseada na
geometria do recetor [𝑚2]
𝑹𝝀 Responsividade [𝐴/𝑊]
𝑹𝑨𝑷𝑫,𝝀 Responsividade do APD [𝐴/𝑊]
𝒓𝒄 Raio do círculo de potência [𝑚]
xxii
𝒓𝒄𝒄 Raio do círculo menor da coroa circular [𝑚]
𝑹𝒄𝒄 Raio do círculo maior da coroa circular [𝑚]
𝑹𝒅 Refletância da irradiância descendente
𝑹𝑭𝑬𝑪 Redundância do código FEC
𝑹𝑭𝑬𝑪,𝑪𝑩 Redundância de um código FEC (de blocos)
𝒓𝑳𝑫𝑷𝑪 Número de linhas do código corretor LDPC
𝑹𝒎𝒐𝒅𝟐 Resto da divisão aritmética, em modulo 2
𝒓𝑹𝑺 Número de símbolos redundantes do código RS (𝑛, 𝑘)
𝒓𝒙 Coeficiente de reflexão [𝑚−1]
�̅�𝑫𝑷𝑰𝑴 Comprimento médio de símbolo, para a modulação 𝐿 − 𝐷𝑃𝐼𝑀
𝑺𝑵 Densidade espetral de potência de ruído [𝑊𝐻𝑧−1]
𝒔𝒏𝒓 Relação sinal-ruído
𝑺𝑵𝒕 Irradiância de ruído térmico [𝑊𝑚−2]
𝒔𝒏𝒓𝒒 Relação sinal-ruído quântica
𝑺𝒙 Densidade espetral de potência do sinal 𝑥 [𝑊𝐻𝑧−1]
𝑻 Temperatura [𝐾]
𝑻𝒃 Tempo de bit [𝑠]
𝑻𝒔,𝑫𝑷𝑰𝑴 Tempo de símbolo para a modulação 𝐿 − 𝐷𝑃𝐼𝑀 [𝑠]
𝑻𝒔,𝑷𝑰𝑴 Tempo de símbolo para a modulação 𝐿 − 𝑃𝐼𝑀 [𝑠]
𝑻𝒔,𝑷𝑷𝑴 Tempo de símbolo para a modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀 [𝑠]
𝑻𝒔,𝑷𝑾𝑴 Tempo de símbolo para a modulação 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀 [𝑠]
𝑻𝒇 Transmissividade do filtro ótico
𝚫𝑽𝒂𝒍𝒊𝒎𝒆𝒏𝒕𝒂çã𝒐,𝒎á𝒙 Tensão de alimentação máxima (do emissor ou recetor) [𝑉]
𝒙 Sinal modulado [𝑊]
Nota: Todas as expressões cujas unidades não se encontram especificadas referem-se a grandezas
adimensionais.
1
1. Introdução
1.1. Contexto
De acordo com as estatísticas da National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), cerca de
70% da superfície da Terra é coberta por oceanos, e desses, aproximadamente 95% continua por
explorar, pelo que a aposta na exploração do fundo marinho como mecanismo de desenvolvimento e
diversificação económica é, cada vez mais, uma prioridade para os institutos oceanográficos nacionais,
numa altura em que o crescimento real da economia mundial aparenta estar estagnado [1].
Com base num estudo realizado pelo World Wildlife Fund (WWF) – Reviving the Ocean Economy (The
case for action – 2015) [2] estima-se que o valor económico do oceano seja de aproximadamente
24,2 × 1012 dólares americanos, numa perspetiva conservadora, o que representa um produto marinho
bruto anual aproximado de 2,5 × 1012 dólares (vide Figura 1). Por outro lado, [3] cifra o capital natural
inerente ao ecossistema da Terra em aproximadamente 145 × 1012 dólares, o que implica que o oceano
perfaz cerca de 2% do produto anual bruto proveniente da Terra.
No caso concreto de Portugal, variados estudos ilustram um cenário de elevada preponderância e
potencial de desenvolvimento da Economia do Mar. Primeiramente, o estudo "O Hypercluster da
Economia do Mar” [4] refere uma contribuição direta das atividades marítimas em cerca de 2% do PIB,
com a geração de cerca de 75 000 postos de trabalho diretos. Por outro lado, o trabalho “Blue Growth
for Portugal: uma visão empresarial da Economia do Mar” [5] apresenta perspetivas económicas
ligeiramente menos conservadoras, apontando para valores próximos de 2,2% do PIB. Já segundo o
documento "Economia do Mar em Portugal” [6], coordenado em 2012 pela Direção-Geral de Política do
Mar (DGPM), a Economia do Mar representava em 2010 cerca de 2,5% do valor acrescentado bruto e
2,3% da totalidade de postos de trabalho preenchidos, à escala nacional. Numa visão mais ampla,
entre efeitos diretos e indiretos, a Economia do Mar poderá representar, em Portugal, entre 5 - 6% do
PIB nacional e empregar mais de 100 000 pessoas [7]. Posto isto, atente-se à Tabela 1 onde é possível
observar dados relativos ao emprego na atividade marítima.
Figura 1 – Esquema do valor global do oceano consoante a área económica (adaptado de [1])
2
Tabela 1 – Dados económicos provisórios relativos à atividade marinha (extraído de [8])
Atividades marítimas
Empresas (nº)
Pessoal ao serviço (nº)
Volume de negócio (103 Euros)
Volume per capita (103 Euros)
Pesca e atividades conexas
9 987 2 8791 2 684 382 93,24
Construção e reparação naval
356 3 514 244 655 69,62
Transportes marítimos
352 4066 663 657 163,22
Extração de sal marinho
56 174 6 870 39,48
Atividades dos portos de recreio
13 92 12 248 133,13
Total 10 764 36 637 3 611 812 98,58
Já na Figura 2 apresentam-se factos interessantes sobre a pesquisa marinha, e o seu potencial de
exploração.
Figura 2 – Esquema de factos globais sobre o Oceano no planeta Terra (adaptado de [9])
Como se pode observar, a exploração do fundo marinho, a nível global, tem ainda um longo caminho a
percorrer, no entanto, esta é apenas uma das áreas onde é necessário atuar e cuja integração com
sistemas de telecomunicação submarinos permitirá um acelerado desenvolvimento em proveito do
benefício económico e no aumento da qualidade de vida (vide Figura 3).
71%
80%
97%
60%
90%
66%
95%
0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100%
Percentagem de Oceano na Terra
Percentagem de oxigénio na Terra
Percentagem de água proveniente do Oceano
Percentagem de biomassa no Oceano
Percentagem de vida marinha nos 100m deprofundidade
Percentagem de espécies por explorar
Percentagem de Oceano por explorar
3
Figura 3 – Esquema das áreas de potencial desenvolvimento submarino (adaptado de [10])
Seguidamente impõe-se a questão: “Como se pode proceder à implementação de sistemas
tecnológicos que abordem as áreas referidas na figura acima, de forma segura e eficiente?” O
paradigma atual assenta em duas vertentes – implementação de redes sensoriais submarinas (tema
abordado no capítulo 2.2) capazes de recolherem parâmetros acerca do ambiente em que se
encontram, e a utilização de equipamento robótico que consiga transportar a informação recolhida por
essa rede até à superfície.
De forma sucinta, a utilização de equipamento robotizado submarino, nomeadamente veículos
operados remotamente (doravante, Remotely Operated Vehicles - ROV’s) e veículos autónomos
submarinos (doravante, Autonomous Underwater Vehicles - AUV’s) apresenta inúmeras vantagens face
ao típico mergulhador, tais como: a profundidade de operação destes veículos é tipicamente uma ordem
de grandeza superior à profundidade atingida por mergulhadores; não tem necessidades fisiológicas a
suprir que possam colocar as missões em risco; pode explorar de forma segura locais infestados de
matérias nocivas à saúde humana; não envolve a perda de vida(s) humana(s) em casos de destruição
ou perda, e não necessita de períodos temporais de recuperação física e mental após uma missão,
logo, não têm um limite temporal máximo para estarem em missão. Todos estes fatores foram
fundamentais para o destacado investimento no desenvolvimento deste tipo de equipamentos, a par
das comunicações submarinas inerentes ao controlo e transferência de dados.
Relativamente aos AUV’s (que em larga medida são os veículos robotizados submarinos mais utilizados
atualmente), segundo a plataforma Strategic Defense Intelligence (SDI) [11], a procura por este produto
irá continuar a crescer até 2025, tal como se pode observar na Figura 4, na qual se ilustra uma previsão
do volume de vendas a nível mundial durante os próximos oito anos. A tendência de aumento
4
demonstra que este negócio de nicho continuará a ser altamente rentável para as empresas que atuam
neste mercado especializado, pelo menos durante a próxima década, com o volume de vendas a oscilar
entre os 60 e os 85 mil milhões de dólares à escala mundial.
Na mesma figura é também possível contemplar a dispersão dos equipamentos em função da região
do globo, na qual se denota que o conjunto dos EUA com a região da Ásia-Pacífico (onde se incluem
países como China, Japão, Coreia do Sul, Austrália, Nova Zelândia e Índia) é responsável por cerca de
60% do mercado mundial de AUV até 2025, com tendência de incremento. A Europa é responsável por
cerca de 25% do mercado mundial de AUV, com tendência a diminuir até 2025, e o mercado Africano,
do Médio Oriente e América Latina pelos restantes 15%, com uma tendência estável até 2025.
Figura 4 – Esquema do valor global do mercado de AUV’s (adaptado de [11], à esquerda) e da distribuição do mercado global de AUV’s por região (adaptado de [11], à direita)
Por outro lado, a consultora Douglas-Westwood’s realizou uma análise com foco na indústria de
utilização do equipamento (Figura 5). Nesta figura é possível observar que a indústria militar será a
maior consumidora de AUVs, com cerca de 700 unidades adquiridas em 2020 (cerca de 70%) e que a
utilização deste equipamento para fins comerciais terá um crescimento tão ou mais expressivo que a
utilização para fins de exploração, até 2020.
Figura 5 – Esquema da procura global de AUV’s por setor (adaptado de [11])
$0
$10
$20
$30
$40
$50
$60
$70
$80
$90
$100
201
5
201
6
201
7
201
8
201
9
202
0
202
1
202
2
202
3
202
4
202
5
Mil
milh
ões U
SD
0%
20%
40%
60%
80%
100%
América do Norte Ásia-PacíficoEuropa ÁfricaMédio Oriente América Latina
0
200
400
600
800
1000
2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020
Unid
ades
Exploração Militar Comercial
5
A par da evolução na robótica submarina, as comunicações óticas submarinas começaram a tomar um
interesse crescente como uma alternativa às comunicações acústicas, nomeadamente em aplicações
cujos débitos de transmissão mínimos necessários fossem elevados e cuja distância máxima de ligação
fosse reduzida [12]. Uma dessas aplicações é chamada data muling, na qual se utiliza um dispositivo
móvel (mula) para coleta de dados (download) na proximidade de um nó (sensor), ou reprogramação
do mesmo (upload) [13], e posterior envio da informação através de um ponto de acesso, tipicamente
em superfície (Figura 6). A grande mais valia deste método consiste em evitar processos morosos que
necessitam a recuperação em superfície do sensor na sua totalidade para descarregamento dos dados
armazenados, bem como a redução do custo inerente ao aluguer de navios/veículos especializados e
sistemas de acoplamento complexos. Em relação à mula, tem-se assistido à evolução, proliferação e
utilização de AUV’s com enfoque em tarefas de investigação ao nível ambiental (em águas profundas
e/ou na costa), e missões de procura e resgate [14]. O facto de estes conseguirem recolher e transmitir
largos volumes de dados a um operador/ponto de acesso na superfície torna esta solução mais viável
que a utilização exclusiva de canais acústicos.
Finalmente, a conjugação de AUV’s com as comunicações óticas submarinas assume-se assim como
a solução ideal ao data muling, permitindo a transferência de dados entre os sensores submarinos e o
AUV, e entre este e um dado ponto de acesso, de forma expedita, a distâncias muito curtas (< 100 m)
[15].
Figura 6 – Esquema ilustrativo do funcionamento do data muling (adaptado de [16])
6
1.2. Motivação e Objetivos
O conceito de data muling explicitado anteriormente apresenta-se como uma forma eficiente na coleta
de dados em situações nas quais a energia elétrica é um bem extremamente volátil. Ao se utilizar uma
mula que se desloca periodicamente ou aleatoriamente entre cada um dos nós, que coleta os dados
dos mesmos e os transporta para um ponto de acesso, elimina-se a necessidade de interligação física
dos nós a um ponto de acesso, podendo-se afastar cada vez mais os sensores entre si e tornando o
custo de implementação do sistema bastante mais atrativo. No entanto, o balanço energético inerente
aos nós continua a ser uma preocupação constante quando não existem fontes energéticas
ininterruptas ao alcance. A par deste motivo, a exploração das comunicações óticas como meio de
transmissão pretende dar uma resposta clara sobre como transmitir largos volumes de dados a
elevados débitos binários, de forma energeticamente eficiente.
É de notar que o ponto partida para esta dissertação assenta no trabalho desenvolvido no Instituto de
Sistemas e Robótica (ISR) - o modem ótico Blue Ray v2 e a classe de AUV’s Medusa, que estão
atualmente em fase de testes.
Sendo assim, com esta dissertação, pretende-se alcançar os seguintes objetivos:
• Investigar o aumento do débito binário médio das comunicações inerentes ao modem ótico
(Blue Ray v2) instalado no AUV (Medusa), através da análise de novos esquemas de
modulação ótica;
• Estas técnicas de modulação deverão, se possível, ser espetralmente e energeticamente mais
eficientes, reduzindo ao mínimo os custos de implementação da solução proposta;
• Testar numericamente e em condições laboratoriais o sistema proposto e comprovação em
ambiente real.
Para cumprimento dos objetivos acima explicitados propõem-se a seguinte metodologia de trabalho:
• Caracterização experimental do modem ótico Blue Ray v2, nomeadamente o perfil de emissão
angular e variação da potência com a distância, bem como a medição dos valores de ruído,
potência recebida, relação sinal-ruído e capacidade do canal relativos ao ambiente em teste;
• Comprovação dos valores medidos através da criação de um simulador numérico capaz de
emular qualquer condição de teste, e cujos parâmetros inerentes possam ser facilmente
adaptados a outros sistemas.
7
1.3. Estrutura da dissertação
O documento de dissertação encontra-se dividido em seis capítulos (incluindo este), e um conjunto de
anexos.
• No capítulo 2 é apresentado o estado de arte relativo às tecnologias submarinas atualmente
utilizadas (ondas acústicas e transversais no visível e não-visível), uma extensiva comparação
entre as mesmas, bem como os conceitos fundamentais sobre redes sensoriais submarinas,
arquiteturas e algoritmos empregues. Termina-se este capítulo abordando o tema de veículos
submarinos não tripulados - os vários tipos existentes, e as formas de interação entre a rede
sensorial-AUV e AUV-AUV;
• No capítulo 3 são apresentados os conceitos fundamentais inerentes a qualquer sistema de
transmissão ótico, numa perspetiva teórica, com especial enfoque nos tipos de fonte ótica,
recetor ótico e canal submarino, bem como a abordagem das diferentes configurações óticas
entre AUV-AUV através do cálculo da potência recebida, relação sinal-ruído no recetor e
capacidade do canal. Por fim, são estudadas e comparadas três modulações óticas, ao nível
da potência mínima de emissão, eficiência espetral de modulação e 𝐵𝐸𝑅;
• O capítulo 4 inicia-se com a integral caracterização numérica e espacial do modem ótico em
estudo, passando depois para a apresentação dos resultados obtidos para o ruído e
capacidade de canal, potência média recebida e relação sinal-ruído, através de simulação
numérica e experiência laboratorial. São avaliados os resultados obtidos, propondo-se uma
possível solução que poderá otimizar o sistema Blue-Ray v2, em termos de requisitos de
potência de emissão, relação sinal-ruído e débito binário médio das comunicações;
• O capítulo 5 finaliza a dissertação através da apresentação das principais conclusões relativas
ao problema em estudo, e caminhos passíveis de serem executados como trabalho futuro;
• No capítulo 6 é apresentado o código MATLAB® referente às simulações numéricas e
experimentais de uma ligação AUV-AUV a duas diferentes distâncias, para cada um dos
formatos de modulação em estudo.
8
2. Estado de Arte
2.1. Tecnologias de comunicação submarinas
As comunicações submarinas estão sujeitas a limitações fundamentais, particularmente na transmissão
de dados simultaneamente a ritmos binários elevados e a longas distâncias. Através de análise
espetrográfica coletada nas Figura 7, Figura 8 e Figura 9 é sabido que, para água salgada, o coeficiente
de atenuação de ondas acústicas é superior a 1 𝑑𝐵/𝑚 para frequências superiores a 8,5 𝑀𝐻𝑧, e o
coeficiente de absorção para ondas transversais eletromagnéticas é claramente superior a 30 𝑑𝐵/𝑚
nos intervalos [30 𝑀𝐻𝑧, 100 𝑇𝐻𝑧] e [1000 𝑇𝐻𝑧, +∞], o que na prática limita as comunicações
submarinas à banda acústica, à banda das ondas de rádio ELF (frequência extremamente baixa, ou
Extremely Low-Frequency), VLF (muito baixa frequência, ou Very Low-Frequency) e à banda visível
do espetro eletromagnético.
Figura 7 – Gráfico da atenuação de ondas longitudinais acústicas em água salgada (adaptado de [17])
Figura 8 – Gráfico da atenuação de ondas transversais eletromagnéticas em água salgada (adaptado de [17])
0
1
2
3
4
5
6
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Ate
nuação [
dB
/m]
Frequência [MHz]
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
0 20 40 60 80 100
Ate
nuação [
dB
/m]
Frequência [MHz]
9
Figura 9 – Gráfico da atenuação da região espetral infravermelha e visível em água doce (adaptado de [18])
Ondas Longitudinais (Acústicas)
O desenvolvimento das comunicações acústicas submarinas antecedeu o das comunicações óticas
submarinas, uma vez que o interesse crescente das primeiras nos últimos 40 anos, em áreas como
investigação marinha, oceanografia, defesa e exploração petrolífera costeira, levou à criação de
equipamentos de comunicação cada vez mais robustos e com melhor desempenho. No entanto, os
desafios inerentes às comunicações acústicas submarinas (largura de banda limitada a 40 𝑘𝐻𝑧 para
aplicações de médio alcance e em pouca profundidade; multipercurso excedendo os 60 𝑚𝑠 para canais
horizontais de médio alcance; variação não linear do índice de refração do meio; desvanecimento
(fading) severo e não-uniforme; um efeito de Doppler preponderante devido à baixa velocidade de
propagação do som na água (1500 𝑚/𝑠), e ruído inerente ao sistema proveniente de múltiplas fontes
humanas e não-humanas) [19] limitam o débito binário máximo na ordem das poucas dezenas de 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠
utilizando técnicas de processamento de sinal avançadas [20].
O primeiro sistema acústico submarino foi desenvolvido pelos EUA, utilizando modulação em
amplitude, na qual a frequência da portadora se situava entre os 8 e 15 𝑘𝐻𝑧 para um sinal de voz
(largura de banda de aproximadamente 4 𝑘𝐻𝑧) [21].
Com os avanços inerentes à comunicação digital foi possível ultrapassar os obstáculos impostos pela
tecnologia e o seu local de utilização, nomeadamente através da compensação dos efeitos de
multipercurso [22], estimação do canal e algoritmia mais eficaz [23], bem como a utilização de novas
técnicas de multiplexagem em frequência (nomeadamente OFDM - Orthogonal Frequency-Division
Multiplexing) [24]. Obviamente que o efeito do multipercurso leva a um desfasamento temporal entre o
raio direto e o raio refletido que se pode estender, no pior dos casos, entre 50 − 100 𝑚𝑠 [25], o que
400500600700800
0,01
0,1
1
10
350 450 550 650 750
Frequência [THz]
Ate
nuação [
dB
/m]
Comprimento de onda [nm]
10
limita o débito binário máximo inerente ao sistema, sob pena de acentuada interferência intersimbólica.
Também a implementação de técnicas de diversidade espacial foi estudada - segundo [26], é possível
a utilização de diversidade espacial, nomeadamente MIMO (Multiple Input Multiple Output), a par de
modulação HFM (Hyperbolic Frequency Modulation) por forma a se obterem as vantagens de
desempenho inerentes à diversidade espacial, e um efeito de Doppler mais tolerante, aumentado a
robustez do processo de comunicação e débito binário médio.
Na Tabela 2 é apresentada a comparação entre os débitos binários e larguras de banda máximas, em
função da distância entre o emissor e recetor acústicos.
Tabela 2 – Largura de banda típica para diferentes alcances em ligações óticas submarinas (adaptada de [27])
Alcance (km) Largura de Banda (kHz) Débito Binário
< 𝟎, 𝟏 > 100 ≅ 500 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠 𝟎, 𝟏 – 𝟏 20 – 50 ≅ 30 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠 𝟏 – 𝟏𝟎 ≅ 10 ≅ 10 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠 𝟏𝟎 – 𝟏𝟎𝟎 2 – 5 ≅ 5 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠
Alguns modems acústicos já desenvolvidos e comercializáveis à data de escrita desta dissertação,
incluem:
• Micro-Modem [28] - desenvolvido pelo Woods Hole Oceanographic Institute (WHOI) e capaz
de alterar dinamicamente a frequência central (FH-FSK – Frequency Hopping-Frequency Shift
Keying) para promover uma ligação a menores débitos e mais robusta, ou, utilizar modulação
de fase (PSK – Phase Shift Keying) em ligações de maiores débitos. Funciona em dois modos
de operação (banda-curta e banda-larga, entre os 3 e 30 𝑘𝐻𝑧);
• Benthos ATM-900 series [29] – desenvolvido pela Teledyne Benthos, que consoante o modelo
escolhido permite transmissão de informação num intervalo de 500 𝑚 a 6000 𝑚, e débitos
binários variáveis entre 140 a 15 360 𝑏𝑖𝑡/𝑠 a um Bit Error Rate (BER) de 10−7, no melhor dos
casos;
• cNODE MiniS Modem [30] – desenvolvido pela Kongsberg Maritime e desenhado para ligações
ponto-a-ponto entre dois modems ou entre um modem e um navio. Este permite o
estabelecimento de uma ligação até 4000 𝑚 de profundidade, a um débito binário máximo
teórico de 6 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠;
• Soundlink – desenvolvido pela LinkQuest Inc. e que se faz munir de uma tecnologia patenteada
(Broadband Acoustic Spread Spectrum) para permitir um débito de símbolo máximo de 38 400
baud a um 𝐵𝐸𝑅 sempre inferior a 10−9;
• SAM-1 – desenvolvido pela Desert Star Systems, e capaz de transmitir informação a 1000 𝑚
de distância em condições submarinas ótimas. Consegue funcionar em modo de infraestrutura
ou em modo ad-hoc;
• AquaComm – desenvolvido pela DSPComm, e cuja grande vantagem é o facto de utilizar em
média entre 10 − 20 vezes menos potência de alimentação, face a produtos concorrentes;
11
• DATUM – desenvolvido pela Ashtead Technology, utilizando OFDM e tecnologia de
processamento de sinal proprietária capaz de proporcionar um 𝐵𝐸𝑅 de 10−6 em comunicações
submarinas de 3 𝑘𝑚 de distância, em condições ótimas de visibilidade;
• Modems R-Series – desenvolvido pela Evologics, utilizando uma tecnologia patenteada
denominada Sweep Spread Carrier (S2C), mais concretamente, o modem emula o sinal
acústico emitido pelos golfinhos (na medida em que espalham a energia do sinal sobre uma
banda larga de frequências). Do lado do recetor, a banda total do sinal é recebida, e utilizando
processamento digital de sinal, é possível reduzir a banda de sinal rececionado àquela que
originalmente se pretendia enviar, possibilitando a descodificação e desmodulação do sinal em
ambientes fortemente afetados pelo multipercurso.
Ondas Transversais (região espetral do rádio)
Tal como observado na Figura 8 e confirmado experimentalmente em trabalhos de investigação [31]
conclui-se que os sistemas submarinos assentes em ondas de rádio são exequíveis na gama ELF
(30 – 300 𝐻𝑧). No entanto, o grande problema das comunicações por meio de ondas transversais de
rádio assenta no facto de a água salgada se apresentar como um condutor na gama de frequências de
interesse, afetando tanto a largura de banda máxima disponível à transmissão, como a propagação da
onda eletromagnética. Desde 1968, que se projetam sistemas de radiofrequência submarinos na gama
ELF e VLF [32], no entanto, os sistemas de rádio submarinos com estas especificações necessitam de
antenas sofisticadas e uma elevada potência de alimentação.
Uma comparação entre as ondas acústicas e ondas de rádio foi feita em [33], onde se conclui que a
utilização de ondas de rádio promove um aumento do débito binário em ligações cuja distância é curta
(< 6 𝑚). Em [34] é explorada a hipótese de utilização de novas técnicas de modulação (nomeadamente
QPSK - Quadrature Phase Shift Keying) para aumento do débito binário de transmissão, e em [35] é
analisada a exequibilidade deste tipo de comunicações em ambientes submarinos, bem como o uso de
técnicas MIMO.
Em [36] é demonstrada a viabilidade de uma rede Wi-Fi, em água doce, com portadoras nas frequências
de 768 𝑀𝐻𝑧, 2,4 𝐺𝐻𝑧 e 5 𝐺𝐻𝑧, na qual se demonstra a influência da frequência na variação do
coeficiente de absorção da água (e consequentemente, na propagação das ondas de rádio) e no débito
binário de transmissão da informação – o sistema a 700 𝑀𝐻𝑧 permitiu comunicações a uma distância
máxima de 150 𝑐𝑚 e débito binário médio de 10 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠. Já o sistema a 2,4 𝐺𝐻𝑧 permitiu comunicações
a uma distância máxima aproximada de 30 𝑐𝑚 e débito binário médio 30 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠. Ao passo que, o
sistema a 5 𝐺𝐻𝑧 permitiu comunicações a uma distância máxima aproximada de 10 𝑐𝑚, e débito binário
médio de 20 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠. A variação inversa entre as perdas de refração e a frequência foi também
observada - na gama VLF as perdas de refração na interface ar-água foram cerca de 60 𝑑𝐵, e
diminuíram para cerca de 27 𝑑𝐵 na banda espetral próxima de 1,8 𝐺𝐻𝑧.
12
Por fim, em [37], é apresentada uma aplicação prática de relativo interesse consistindo na realização
de uma rede sensorial submarina para monitorização de sedimentos no fundo oceânico, e, com isso,
um controlo acrescido no nível de erosão de massas sedimentares. A utilização do rádio para este
efeito prende-se com o facto de este sinal conseguir atravessar a fronteira água-ar e,
consequentemente, tornar possível a comunicação direta dos sensores com uma estação costal.
Ondas Transversais (região espetral do visível)
Após ser constatada a impossibilidade física de aumentar substancialmente o débito binário em
comunicações assentes em ondas acústicas, e após ser verificado o inconveniente do
dimensionamento de antenas que funcionem fora da zona de ELF e VLF, as comunicações que utilizam
a janela do espetro visível (também denominadas na literatura como comunicações óticas visíveis, e
doravante, simplesmente, comunicações óticas) apresentam-se como a resposta evidente para
colmatar os problemas subjacentes às tecnologias descritas anteriormente (vide Figura 9).
A grande diferença entre uma onda transversal de rádio e uma onda transversal ótica é que, para as
últimas, o meio aquático tende a comportar-se como um dielétrico, e não como um condutor, permitindo
a propagação livre do sinal eletromagnético [38]. Ainda assim, as comunicações óticas submarinas
apresentam desafios no que se refere à propagação do sinal, nomeadamente devido ao coeficiente de
absorção da luz na água, ao espalhamento causado por partículas suspensas na água, à necessidade
de linha de vista (LOS - Line of Sight) e correta orientação do emissor e recetor, bem como devido ao
ruído derivado de outras fontes (nomeadamente da radiação solar de fundo, atividade humana, etc.) –
todos estes aspetos serão quantificados no capítulo 3. Por outro lado, o incremento do débito binário
(a curtas distâncias), o efeito de Doppler desprezável face às comunicações acústicas, e uma janela
de transmissão de baixa atenuação na zona azul-verde do espetro eletromagnético aumentam a
relevância relativa desta tecnologia [39].
Posto isto, vários modelos teórico-experimentais foram delineados com base na observação da
propagação dos sinais óticos na água [40], com início em 1992 num trabalho experimental, no qual foi
demonstrada a possibilidade de utilizar um LASER (Light Amplification by Stimulated Emission of
Radiation) de árgon-ião, a operar nos 512 𝑛𝑚, a um débito binário de 50 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 e a uma distância de
9 𝑚 debaixo de água [41]. Em 1995, o LASER foi substituído por uma fonte LED (Light Emitting Diode)
capaz de funcionar a um débito binário de 10 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 e a uma distância de 20 𝑚, ou a um débito binário
de 1 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 a uma distância de 30 𝑚 entre emissor e recetor [42]. O trabalho anterior foi alvo de
otimizações, em 2005 - a distância de 10 𝑚 foi estendida para 25 𝑚, utilizando débitos binários
variáveis, e foi testado um sistema assente numa rede sensorial com mulas, em que o emissor foi capaz
de transmitir a 320 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠 a uma distância máxima de 2,2 𝑚 de um dado nó [43]. Já no ano seguinte foi
apresentado um sistema de emissão LED unidirecional [44], e em [45] foi estabelecido uma ligação
submarina cujo sinal se encontrava modulado em frequência (FM – Frequency Modulation). Por outro
lado, em [46] foi testada uma ligação com um emissor LASER a 1,5 𝐺𝑏𝑖𝑡/𝑠, a uma distância de 2 𝑚, e
em 2010 foram realizadas experiências laboratoriais aquando do estabelecimento de uma comunicação
13
bidirecional com uma matriz de LED’s (comprimento de onda central a 470 𝑛𝑚) e modulação digital por
intercalação de pulsos (DPIM - Digital Pulse Interval Modulation), a 50 𝑚 de distância e com um débito
binário máximo de transmissão de 2,28 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 [47].
Dois estudos relativamente simples que comprovam a exequibilidade de estabelecimento de uma
comunicação ótica submarina podem ser observados em [48] onde foi utilizado uma fonte LASER
semicondutora (LD - díodo LASER) e um tanque de água doce, e em [49] no qual se utilizou um emissor
LED a funcionar na zona do azul, com um recetor baseado num fotomultiplicador (PMT - Photomultiplier
Tube) no estabelecimento de uma ligação de 1 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 a uma distância de 10 𝑚. Neste teste obteve-se
um valor de 𝐵𝐸𝑅 alto (aproximadamente 10−3) para uma comunicação a um débito binário de 20 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠
e um alcance de 30 𝑐𝑚 entre emissor e recetor. Já em [50] com os observatórios óticos submarinos
CORK 857D e CORK 1025C, e juntamente com um sistema de telemetria ótica desenvolvido pela
WHOI consegue-se obter uma ligação com débito binário entre 1 − 10 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 a profundidades de
aproximadamente 2600 𝑚 e a distâncias de 60 𝑚 entre emissor e recetor. Muito recentemente foi
testado um sistema saudita, baseado num emissor baseado em um díodo LASER azul, e um recetor
assente em um fotodíodo de avalanche, capaz de realizar transmissões submarinas de 6,6 𝑚 de
alcance, a débitos de 3,2 𝐺𝑏𝑖𝑡/𝑠 (e uma largura de banda de sinal de 0,8 𝐺𝐻𝑧) utilizando para isso uma
modulação 16-QAM-OFDM, e obtendo um valor de 𝐵𝐸𝑅 aproximado de 10−4 [51]. Por outro lado, em
[52] é apresentado um sistema multicanal que utiliza multiplexagem por divisão espacial (SDM – Spatial
Division Multiplexing) e momento angular orbital (OAM – Orbital Angular Momentum) para fazer a
distinção dos canais no recetor. Este sistema utiliza quatro díodos LASER a funcionar na zona espetral
do verde (~520 𝑛𝑚), cada um emitindo um sinal de 1𝐺𝑏𝑖𝑡/𝑠 modulado diretamente (OOK – ON-OFF
Keying), e cujo sistema resultante é capaz de atingir um débito binário máximo próximos dos 4 𝐺𝑏𝑖𝑡/𝑠
com um 𝐵𝐸𝑅 não maior que 5 × 10−3, a uma profundidade máxima de 1,2 𝑚 em condições de água
não-límpida e turbulenta. Seguidamente, em [53], é testado com sucesso um sistema de comunicação
cuja emissão é feita nos 405 𝑛𝑚, a modulação da fonte é direta, e as distâncias de propagação
alcançam os 2 𝑚 para um débito binário médio de 1,45 𝐺𝑏𝑖𝑡/𝑠, em condições laboratoriais. Outro
sistema a 9,6 𝐺𝑏𝑖𝑡/𝑠 com alcance de 8 𝑚 foi testado em [54] com o particular interesse de utilizar uma
técnica de injeção a dois passos (two-stage injection lock) - através de três fontes de díodo LASER a
operar em comprimentos de onda próximos é possível melhorar bastante a resposta em frequência do
sistema, e com isso a largura de banda do sistema (segundo o autor, por um fator de 5, relativamente
ao sistema multicanal simples).
Uma análise comparativa entre sistemas baseados em retrorrefletores e sistemas LOS e refletivos foi
realizada em [55] onde se pode observar o interesse na utilização de retrorrefletores para melhorar o
direcionamento da fonte ótica.
Particularizando as fontes de ruído inerentes a este tipo de sistemas, em [56] conclui-se que as fontes
mais preponderantes de ruído se prendem com o ruído térmico e ruído quântico (shot noise) consoante
se tenha, na receção, respetivamente, um fotodíodo PIN (PINPD – PIN Photodiode) ou fotodíodo de
avalanche. Por outro lado, para colmatar os efeitos nefastos do ruído proveniente da radiação solar, é
proposto em [57] um sistema de comunicação não visível com LED’s a funcionar entre os 385 −
14
405 𝑛𝑚. Apesar das consequências negativas ao nível da distância máxima de estabelecimento da
ligação, obteve-se uma rejeição média entre 10 − 15 𝑑𝐵 superior face aos emissores a operar na região
do azul/verde, permitindo a utilização deste tipo de comunicações em condições diurnas e a menores
profundidades (onde a irradiância solar é mais forte). Finalmente, segundo [58], foi possível quantificar
o efeito do ruído de fundo no desempenho do recetor ótico em águas superficiais.
Relativamente ao estudo do desempenho das comunicações óticas submarinas, nomeadamente a
relação do 𝐵𝐸𝑅 com as condições de propagação do meio e do feixe, em [59] é investigado o efeito da
variação do 𝐵𝐸𝑅 para feixes de incidência Gaussianos, planos e esféricos, e, posteriormente, uma
comparação relativa com o efeito da baixa turbulência do meio. Por outro lado, em [60] é analisada a
variação do 𝐵𝐸𝑅 para ondas planas em propagação horizontal, e ondas esféricas através da
espetroscopia do índice de refração, em condições de baixa turbulência oceânica. Em [61] é estudado
o 𝐵𝐸𝑅 em comunicações sem linha de vista com múltiplas fontes de espalhamento, e, em [62], são
comparados o 𝐵𝐸𝑅 e a relação sinal-ruído (𝑆𝑁𝑅 – Signal-to-Noise Ratio) para fontes de díodo LASER
monomodo de ordem superior, e a dependência destes parâmetros na contabilização de turbulência
oceânica. Outro estudo conduzido em [63] utiliza o método de Monte Carlo para determinar o
desempenho de sistemas óticos submarinos utilizando refletores em configuração de linha de vista e
sem linha de vista. Conclui-se que a largura de banda passível de ser utilizada em configuração de
linha de vista e em água turva é aproximadamente 100 𝑀𝐻𝑧, descendo para 20 𝑀𝐻𝑧 em configuração
sem linha de vista e em água límpida. Note-se que o nível de turvação da água depende do meio - para
águas superficiais, depende das variações da temperatura, ao passo que a salinidade da água tende
a ser a causa dominante à medida que a profundidade aumenta [64], o que não implica que este efeito
possa ser desprezado, na prática, na maioria dos casos, principalmente em águas profundas [65]. Em
[66] os autores utilizam novamente o método de Monte Carlo para avaliar o desempenho da distribuição
de potência e resposta em frequência em ambiente ótico submarino, concluindo-se que a diferença de
larguras de banda passíveis de serem utilizadas no processo de comunicação pode ser superior a
100 𝑀𝐻𝑧 entre um feixe direcionado e um feixe difuso.
Um entendimento mais profundo acerca da atenuação do sinal ótico em ambiente submarino é
apresentado em [67] onde se conclui que o perfil Gaussiano da concentração de clorofila com a
profundidade é o fator determinante para se ter uma comunicação mais ou menos atenuada. É também
referido que a atenuação é proporcional ao comprimento efetivo da ligação passante pelo pico de
absorção de clorofila (entre 15º - 45º de abertura de feixe para águas de alta e média turvação).
Relativamente a técnicas de codificação digitais, em [68] é proposta uma nova implementação do
código corretor de erros Turbo, compatível com sistemas de comunicação óticos submarinos e cuja
melhoria no desempenho observado oscilou entre 1 e 2 dB face ao mesmo 𝐵𝐸𝑅 relativo,
comparativamente a códigos corretores de erros assentes em bit de paridade simples, ou paridade
dupla. Uma comparação de desempenho entre códigos Reed-Solomon (RS), Low-Density Parity-Check
(LDPC) e Turbo pode ser observada em [69], onde se demonstra a supremacia corretiva dos códigos
LDPC.
15
Passando agora a esquemas de implementação assentes em diversidade, particularmente a
diversidade espacial, a pesquisa levada a cabo em [70] enfoca na utilização de técnicas 2x2 - MIMO
subjacentes a um aumento na qualidade de transmissão e/ou débitos binários [71] e na proposta de
um modelo de estimação do canal em que dois emissores transmitem simultaneamente para dois
recetores na presença de interferência intersimbólica como forma de avaliar a capacidade do canal. A
conclusão deste estudo refere que a diminuição do débito de símbolo, a par do aumento da potência
de transmissão e a concatenação do ângulo de aceitação do recetor (FOV - Field of View) pode
efetivamente aumentar o desempenho da transmissão. Outro estudo realizado em [72] utiliza dois
transmissores e dois recetores, bem como um divisor (splitter) capaz de gerar dois sinais óticos
paralelos. Neste estudo foram injetadas bolhas para criar turbulência no meio e foi demonstrado que
este sistema é capaz de reduzir os erros inerentes ao desvanecimento por um fator de dez. De notar
que em ambientes muito turvos, é possível utilizar este mecanismo de injeção de bolhas como aliado
na implementação de uma pseudodiversidade espacial, reduzindo-se, por exemplo, o impacto do
desalinhamento do feixe ótico [73].
Por fim, em [74] foi realizada uma análise quantitativa sobre as melhorias no desempenho em sistemas
óticos submarinos, através da utilização de amplificadores óticos de semicondutor, e em [75] é
delineado um modelo estocástico geral capaz de se assemelhar, de forma coerente, com as simulações
feitas utilizando o método de Monte Carlo para águas turvas na zona oceânica costal e ribeirinha. As
conclusões numéricas sugerem que o efeito de atenuação do sinal com a distância pode ser, de certo
modo, compensado com o efeito do espalhamento. No entanto, à medida que a distância aumenta, o
número médio de fotões recebidos (por meio do efeito do espalhamento) diminui.
Alguns modems óticos desenvolvidos à data de escrita desta dissertação, incluem:
• WHOI Modem [76] – desenvolvido pelo WHOI e testado a 2400 𝑚 de profundidade, alcançando
débitos binários médios de 5 − 20 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 a uma distância aproximada de 100 𝑚;
• OptoCOMM [77] – desenvolvido com financiamento ao nível do projeto Europeu EU-FP7
SUNRISE, alcançou débitos de 58 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 a uma distância de 2,5 𝑚 utilizando um sistema de
LED’s de emissão na zona do azul;
• AquaOptical Il [78] – desenvolvido pelo MIT, este modem é a evolução do AquaOptical, cuja
capacidade de comunicação unidirecional, a 2 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 é alcançável a 50 𝑚 de distância (num
ambiente de piscina), e 21 𝑚 para comunicação bidirecional;
• Blue Ray [20] – desenvolvido pelo ISR, no Instituto Superior Técnico (IST), onde se utilizam
seis LED’s com modulação OOK e codificação de Manchester, capaz de transmitir a débitos
binários entre 20 − 200 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠 a uma distância máxima de 10 𝑚 em condições ótimas. A
grande mais valia deste sistema prende-se com o custo, que é uma fração do dos modems
concorrentes;
• Ambalux 10131C [79] – desenvolvido pela Ambalux Corporation, este sistema é capaz de
estabelecer uma comunicação bidirecional a 10 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 e num máximo de 40 𝑚 de distância
(dependendo da turvação da água e irradiância solar);
16
• BlueComm 100, 200, 5000 [80] – Desenvolvidos pela Sonardyne, estes sistemas permitem
funcionar em todas as condições de irradiância solar (BlueComm 100, a 10 𝑚 de distância e a
um débito binário entre 1 − 5 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠), a distâncias máximas de 150 𝑚 (BlueComm 200, a 1 𝑚
de distância e a um débito binário aproximado de 12,5 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠) ou a débitos binários de
centenas de 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 (BlueComm 5000, cuja distância máxima está limitada a 7 𝑚).
Por fim, a Tabela 3 ilustra uma comparação com o resumo dos parâmetros mais importantes de entre
as três tecnologias previamente apresentadas.
Tabela 3 – Comparação das diferentes tecnologias utilizadas em meio submarino (adaptado de [12])
Parâmetros Ondas Longitudinais Ondas Transversais
Acústicas Rádio Visíveis
Alcance típico 1000– 10 000 𝑚 ≤ 100 𝑚 < 100 𝑚
Atenuação (na banda de interesse)
Dependente da frequência e distância (0,1 – 4 𝑑𝐵/𝑘𝑚) [81]
Dependente da frequência e
condutividade elétrica (3,5 – 5 𝑑𝐵/𝑚)
0,39 𝑑𝐵/𝑚 (oceano) 11 𝑑𝐵/𝑚 (água turva)
Velocidade de propagação no meio
≈ 1500 𝑚/𝑠 ≈ 2,255 × 108 𝑚/𝑠 ≈ 2,255 × 108 𝑚/𝑠
Débito binário máximo
~ 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠 ~ 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠 ~ 𝐺𝑏𝑖𝑡/𝑠
Largura de banda
Dependente da distância [82]:
1– 10 𝑘𝑚 ≈ 10 𝑘𝐻𝑧 < 100 𝑚 ≈ 100 𝑘𝐻𝑧
≈ 𝑘𝐻𝑧/𝑀𝐻𝑧 10– 150 𝑀𝐻𝑧
Banda de frequências
10– 15 𝑘𝐻𝑧
30– 300 𝐻𝑧 (ELF e comunicação
submarina direta) ou 𝑀𝐻𝑧 (comunicação ar-
água)
𝑇𝐻𝑧–𝑃𝐻𝑧
Potência de transmissão
Dezenas de watts Poucos miliwatt – centenas de watt
Poucos watts
Tamanho da antena 0,1 𝑚 0,5 𝑚 0,1 𝑚
Eficiência ≈ 100 𝑏𝑖𝑡/𝐽𝑜𝑢𝑙𝑒 - ≈ 30000 𝑏𝑖𝑡/𝐽𝑜𝑢𝑙𝑒
Dependência do desempenho
Ruído ambiente, configuração geométrica, temperatura,
composição do fundo, ondulação, salinidade
e pressão
Condutividade e permitividade elétricas
Absorção, dispersão e turvação da água (quantidade de
matéria orgânica)
17
2.2. Redes Sensoriais
Para tornar a monitorização submarina economicamente viável é necessário utilizar redes de sensores
capazes de permanecerem em funcionamento durante largos períodos temporais, e de seguida
transmitir os dados coletados até um operador localizado à superfície, que, por sua vez, efetua o
processamento e análise dos mesmos. A distinção destas redes sensoriais é feita ao nível do guia de
transmissão: redes cabladas (USN – Underwater Sensor Networks) ou sem fios (UWSN – Underwater
Wireless Sensor Networks), ou ao nível da tecnologia de transmissão: redes óticas (UOSN –
Underwater Optical Sensor Networks ou UWOSN – Underwater Wireless Optical Sensor Networks),
acústicas (UASN – Underwater Acoustic Sensor Networks ou UWASN – Underwater Wireless Acoustic
Sensor Networks) ou híbridas (UHSN – Underwater Hybrid Sensor Networks). Note-se que na literatura
não são encontradas redes sensoriais assentes em ondas transversais de rádio devido à elevada
atenuação do sinal em ambiente de água salgada (na banda de frequências de interesse).
De facto, cada um destes tipos de comunicações tem as suas valências - as comunicações óticas são
vantajosas na medida em que possibilitam o estabelecimento de ligações a ritmos binários largamente
superiores aos das comunicações acústicas, no entanto, tanto o emissor como o recetor têm de estar
perfeitamente alinhados e na proximidade um do outro. Por outro lado, as comunicações acústicas
apenas possibilitam transferências a ritmos binários bastante baixos, mas cujo alcance entre emissor
e recetor é várias ordens de grandeza superior ao das comunicações óticas, sem o constrangimento
do alinhamento.
A distinção entre redes cabladas e sem fios refere-se à existência (ou não) de um guia de ondas entre
o sensor e a superfície do mar e ambos os mecanismos de comunicação apresentam vantagens e
desvantagens. As primeiras são utilizadas em ambientes onde existe uma grande disponibilidade de
potência – um dos exemplos é a monitorização de oleodutos, uma vez que esta tem de ser contínua e
imune a flutuações ao nível da potência elétrica recebida. Outra vantagem é o facto de a comunicação
assentar em cobre ou fibra ótica, o que permite a comunicação entre os sensores e um ponto de acesso,
bem como a transmissão de potência elétrica entre os mesmos [83]. As grandes desvantagens deste
tipo de sistema cablado prendem-se com o facto de uma rotura na rede cablada poder provocar uma
avaria total ou parcial na rede sensorial (até mesmo uma avaria premeditada realizada por pessoal não-
autorizado se torna mais exequível), bem como o avultado custo de implementação da rede, que é
largamente superior ao custo de implementação das redes sem fios.
Por outro lado, as redes sem fios apresentam-se como uma alternativa mais fiável à transmissão da
informação, por exemplo, uma dada rede sensorial poderá continuar a funcionar integralmente mesmo
com um ou mais nós desativados (caso os nós sejam estrategicamente colocados). No entanto, o
consumo energético destes terá de ser bastante otimizado devido à inexistência de uma fonte
energética ininterrupta.
Apesar das redes sensoriais cabladas e sem fios terem ambas as suas vantagens e desvantagens, as
últimas têm vindo a ganhar um papel de relativa relevância nos últimos anos, na medida em que a sua
18
implantação é menos dispendiosa e a própria estrutura é móvel (pode ser continuamente transladada
para outros locais), o que oferece uma flexibilidade acrescida na monitorização de grandes áreas.
Existem vários exemplos de implementação de redes acústicas submarinas sem fios (alguns exemplos
são a rede Telesonar da Marinha dos EUA, o programa Seaweb e Distributed Surveillance Sensor
Network (DSSN) do centro SPAWAR em São Diego, e, o programa Autonomous Ocean Sampling
Network (AOSN) do Massachusetts Institute of Technology (MIT) [84]), cujas implicações técnicas à
implementação estão integralmente documentadas. Algumas, abordadas no capitulo 1.1, traduzem-se
na ineficiência dos algoritmos de encaminhamento utilizados nas atuais redes cabladas – como
exemplo, a colisão de pacotes devido ao problema do terminal escondido é uma constante devido ao
facto do atraso na propagação dos sinais acústicos dentro de água ser 2 × 105 superior ao da
propagação das ondas de rádio [85]; outra refere-se à mudança de posição dos sensores com as
correntes marítimas (estes podem, no pior cenário, mover-se entre 1 − 3 𝑚/𝑠) [86]; em terceiro lugar,
o fornecimento de energia aos sensores submarinos por meio da substituição de baterias é um
processo delicado e que pode ser moroso (o que leva os fabricantes a apostarem cada vez mais no
aumento da eficiência energética dos equipamentos). Um outro aspeto importante à instalação dos
sensores, refere-se às zonas de sombreamento (áreas onde a potência de sinal é bastante atenuada)
[87] - na origem deste fenómeno está a refração dos sinais devido às flutuações da velocidade do som
na água [88], sendo que estas zonas variam com a profundidade a que se encontra o sensor.
Relativamente a protocolos específicos a serem implementados para a transferência de informação em
UWSN’s, em [89] é proposto um esquema energeticamente eficiente, baseado em Forward Error
Correction (FEC), com codificação de Hadamard, e Automatic Repeat Request (ARQ), capaz de
diminuir consideravelmente a taxa de perdas de pacotes, mantendo o consumo energético
praticamente estabilizado numa gama de 𝐵𝐸𝑅 entre 0,1 × 10−3 − 1,9 × 10−3. Por outro lado, em [90]
tenta-se colmatar o problema da mudança indesejada da posição dos nós devido às correntes
marítimas, com base num algoritmo para nós móveis capaz de conter o dito afastamento. Já em [91] é
proposto um algoritmo para a camada de Media Access Control (MAC) assente num modo de operação
Sleep/Awake com uma eficiência acrescida face aos protocolos MACA (Multiple Access with Collision
Avoidance) e ALOHA, tipicamente utilizados em comunicações submarinas. A par deste tópico, em [92]
realiza-se um estudo comparativo dos protocolos da camada MAC e camada de rede, bem como
métodos de modulação passíveis de serem utilizados em ambiente submarino.
Além disso, em [93] é proposta uma abordagem transversal sobre como abordar a segurança das
UWSN, uma vez que as soluções propostas para as redes sem fios atuais não são passíveis de serem
utilizadas no meio submarino. Por outro lado, em [94] é feita uma abordagem na base da problemática
de otimização da eficiência de transmissão de energia, na qual se utiliza a paramétrica da
disponibilidade de dados, atraso na comunicação e as condições de Karush-Kuhn-Tucker (KKT) na
tentativa de fornecer uma linha mestre sobre como conceber redes sem fios mais robustas.
19
Relativamente à deteção de nós adjacentes, em [95] é delineado um algoritmo baseado em distâncias
relativas, para transmissão de ondas acústicas submarinas, aceitável de ser utilizado em condições em
que o meio é não-homogéneo e a rede é assíncrona.
Com a finalidade de ultrapassar as necessidades de utilização/implementação de hardware
especializado, em [96] demonstra-se uma solução baseada em software conjugada com microfones e
altifalantes comerciais para o estabelecimento das comunicações acústicas, e propõe uma abordagem
genérica sobre como implementar, de raiz, um sistema acústico submarino simples.
No que se refere especificamente a UWOSN, a literatura é muito menos vasta, no entanto,
considerações sobre este tema têm vindo a ser feitas na passada década. Um desses exemplos refere-
se a [97], onde é proposta uma rede sensorial híbrida cuja comunicação ótica foi pensada com o intuito
de possibilitar a transmissão de dados para um AUV.
Um conceito básico e importante para melhor compreensão das redes submarinas prende-se com o
tipo de aplicação - dependendo do tipo de aplicação pretendida para uma dada rede sensorial, estas
podem-se dividir entre redes infraestruturais (UWSN - Underwater Wireless Sensor Network) ou redes
ad-hoc (UANET - Underwater Ad-hoc Networks), sendo que na Figura 10 é apresentado um exemplo
genérico da primeira.
Figura 10 – Esquema de uma UWSN típica
A grande diferença das UANET face às UWSN refere-se à mobilidade e aos custos – numa UANET os
nós podem ser implementados por meio de AUV’s ou ROV’s, o que oferece um novo grau de liberdade
aos nós, mas aumenta significativamente os custos desde tipo de redes uma vez que, nas redes
UWSN, o objetivo é que todos os sensores tenham o menor custo possível [98].
20
Por outro lado, as redes ad-hoc referem-se a sistemas auto-direcionados e descentralizados em que
os nós são, simultaneamente, cliente e encaminhador (router), comunicando entre si, e podendo
adaptar de forma dinâmica a capacidade de comunicação ao nó mais próximo no caso de deslocamento
(devido às correntes marítimas) ou perda de sinal [99].
As redes infraestruturais são as mais simples de implementar uma vez que existe um paralelismo direto
na implementação deste tipo de redes subaquáticas com o paradigma utilizado nas redes de
computadores e Internet (nomeadamente as redes Wi-Fi baseadas no protocolo IEEE 802.11). Posto
isto, existem três tipos de arquiteturas subjacentes a este tipo de redes na literatura [92]:
• UWSN de arquitetura 2-D: Rede sensorial assente no fundo oceânico, com o objetivo primário
de monitorização ambiental;
• UWSN de arquitetura 3-D com nós fixos: Rede sensorial cuja profundidade é ajustável com
base em cablagem retrátil e/ou boias insufláveis, e cujo objetivo primário é a monitorização
ambiental
• UWSN de arquitetura 3-D com nós autónomos: Rede sensorial cuja profundidade é ajustável,
e composta por duas partes distintas – uma parte fixa (sensores ancorados ao fundo à
superfície suboceânica) e uma parte móvel (composta por AUV’s ou ROV’s, capazes de
encaminhar a informação para a superfície).
Note-se que a vantagem das arquiteturas 3-D face às 2-D tem que ver com o facto de estas terem uma
cobertura espacial, não apenas limitada a uma área, mas sim a todo um volume do qual fazem parte
os sensores da rede [100]. Na Figura 11 pode-se observar as diferenças entre uma rede 2-D e 3-D com
nós fixos.
Figura 11 – Esquemas comparativos entre uma UWSN de arquitetura 2-D (esquerda) e 3-D (direita)
21
2.3. Veículos Submarinos não Tripulados
O conceito de veículo submersível foi primeiramente idealizado por Leonardo da Vinci naquele que é
conhecido como o primeiro esboço de um submarino, em 1515, até que em 1775 se começou a explorar
a profundidade oceânica (com o primeiro submarino militar construído, Turtle, desenvolvido em
Saybrook, Connecticut) e, com isso, a tentativa de obtenção de vantagens ao nível militar e da
exploração de recursos. Desde então, muito sem tem progredido no desenvolvimento de veículos
submarinos, quando na década de 1970 é elaborado o primeiro Autonomous Underwater Vehicle (AUV)
utilizado durante largos períodos em missões submarinas [101].
Importa agora saber a diferença destas nomenclaturas (vide Figura 12) - em primeiro lugar, os veículos
submarinos podem ser categorizados como tripulados ou não-tripulado. Dentro da categoria de
veículos tripulados, segundo [102], estão os veículos não combatentes capazes de operação
independente sobre e debaixo da superfície aquática, com sistema de propulsão próprio e meio de
visionamento direto dos ocupantes para o exterior, que, por sua vez, estão embarcados numa
atmosfera seca. Nestes estão incluídos os submarinos, submersíveis e fatos de mergulho articulados
e isobáricos.
Por outro lado, na categoria de veículos não-tripulados (ou robots submarinos [103]), estão os ROV’s,
AUV’s e os veículos híbridos (que podem ser operados tanto como ROV’s, ou AUV’s). É de referir que
o termo ROV se refere a um veículo operado remotamente, acoplado fisicamente a um navio principal,
por meio de cabeamento, que fornece a capacidade de transmissão bidirecional de dados e de energia.
Por outro lado, um AUV refere-se a um veículo sem acoplamento físico ao navio principal e sem
intervenção de um operador, conduzindo integralmente a sua missão e, no final, retornando a uma
localização pré-definida [104].
Figura 12 – Esquema referente aos diferentes tipos de veículos submarinos (adaptado de [105])
As grandes desvantagens dos ROV’s assentam na mobilidade, velocidade e alcance espacial
reduzidos [106] pelo que a exploração em ambientes sinuosos e em profundidade está grandemente
limitada. Com o passar dos anos foram feitos progressos no campo da mecânica submarina, eletrónica,
22
computação e controlo, culminando no ano de 1970, ano de desenvolvimento daquele que viria a ser o
primeiro AUV propriamente dito. Este marco permitiu aumentar enormemente o tempo de exploração
submarina por missão, alcance espacial e mobilidade [107], e possibilitou grandes poupanças ao nível
do combustível e tempo de operação humano. No entanto, o balanço energético inerente ao AUV
passou a ser o fator limitativo ao tempo máximo de exploração.
São os AUV os veículos com maior preponderância no data muling e na exploração submarina, devido,
principalmente, à acrescida liberdade de movimentação face a veículos híbridos e ROV’s. Segundo
[105], existem dois tipos de configurações possíveis no que se refere a um AUV: a primeira
configuração, e de longe a mais comum (por motivos históricos e de facilidade de implementação), é a
configuração estilo "torpedo”, impulsionado por uma única hélice, e de que fazem parte veículos como
o Odyssey [108], Remus [109], Dorado [110] e Hugin. A segunda configuração é a de "flutuador” (do
inglês hover), que se faz munir de múltiplas hélices para um controlo mais fino do deslocamento
tridimensional, sobretudo a baixa velocidade. Deste tipo de AUV’s destacam-se o Endurance [111],
Bluefin [112] e o Reef Explorer [113]. A vantagem dos AUV tipo “torpedo” prende-se com a excelente
hidrodinâmica, no entanto, o facto de apenas existir uma única hélice faz com que a velocidade mínima
em que o AUV é controlável seja de 0,5 𝑚/𝑠. Outra configuração possível é a configuração de
"planador” (do inglês glider), cuja grande diferença face aos previamente apresentados se refere à
inexistência de propulsores, nomeadamente hélices [114], pelo que é necessário um mecanismo de
ajuste volúmico do planador, tipicamente através do deslocamento de massa entre um reservatório
interno e outro externo, por forma a que este possa aumentar a densidade relativa (quando necessitar
de mergulhar) ou diminuí-la (quando necessitar de voltar à superfície) face ao meio em questão [105].
Apesar de a literatura ser controversa (muitas vezes não se refere aos planadores como um subtipo de
AUV), é certo que este tipo de veículo é autónomo, submarino e não-tripulado, pelo que nesta
dissertação o considerámos como parte integrante do grupo dos AUV’s.
Na Figura 13 é possível observar as diferenças entre um AUV estilo torpedo (a), estilo flutuador (b) e
outro estilo planador (c).
Figura 13 – a) Fotografia do AUV Hugin (estilo torpedo); b) AUV Reef Explorer (estilo flutuador); c) AUV Spray (estilo planador) (extraídos de [115][113][116])
a) b)
c)
23
Data Muling
Com base nos conceitos de data muling e de redes sensoriais previamente definidos, a questão que
se impõe é a seguinte: "Como tornar tecnicamente exequível a transferência de dados entre os nós e
a mula, e entre esta e o ponto de acesso, de forma energeticamente eficiente, expedita e robusta?” A
resposta a esta questão não é única e várias abordagens têm sido feitas na tentativa de a alcançar.
Uma primeira abordagem, segundo [117] consiste na utilização conjunta das comunicações óticas e
acústicas para efeitos de transmissão de dados (solução híbrida), sem qualquer mecanismo de
acoplagem física entre mula e nó, na medida em que as comunicações óticas proporcionam ritmos de
transmissão elevados a um custo energético reduzido, e as comunicações acústicas proporcionam a
possibilidade de orientação do par emissor-recetor óticos, bem como a capacidade de transmissão de
dados em condições submarinas nefastas. Outra das grandes mais valias de ter uma solução híbrida
é que o envio de sinais de controlo para um dado AUV pode ser feito através do canal acústico (devido
à elevada distância de propagação de informação, face ao canal ótico), e a partilha de informação, no
caso de existirem múltiplos AUVs, poderá ser feita através do canal ótico (tal como explicitado em [13]).
Em [118] é descrito um sistema híbrido em que as comunicações de ligação ascendente (uplink – do
AUV para o navio) utilizam um canal ótico direcionado de grande largura de banda, e as comunicações
de ligação descendente (downlink – do navio para o AUV) utilizam um canal acústico de grande
divergência e baixa largura de banda.
Uma segunda abordagem consiste na utilização exclusiva das comunicações acústicas ou óticas para
efeitos da transmissão de dados, e um mecanismo de acoplagem física entre mula e nó. Uma primeira
proposta foi formulada em [119] e complementada em [120] na tentativa de minimizar o tempo
despendido aquando do carregamento do AUV, por meio de um acoplador indutivo passível de ser
utilizado debaixo de água, permitindo assim proceder ao recarregamento do veículo sem que se tenha
de o levar à superfície e abri-lo, mantendo a integridade física do AUV inafetada por largos períodos
temporais. É de notar que esse tipo de abordagem pode tornar possível a implementação de esquemas
de carregamento inverso em que é o próprio AUV a carregar o sensor submarino. Uma prova de
conceito de um sistema completo de acoplamento e carregamento de AUV’s é apresentada em [121]:
neste sistema é lançado, de uma doca suspensa, um cabo no qual o AUV é acoplado para, de seguida,
um equipamento motorizado descer pelo mesmo e alinhar os núcleos indutivos da doca e do AUV (com
a adjuvante de um emissor acústico), e os dados serem enviados do AUV para a doca, seguidamente
da doca para um operador remoto (através de ligação por satélite).
Uma solução alternativa ao mecanismo de acoplagem, acima descrito, consiste na captação do AUV
na sua totalidade utilizando uma estrutura em forma de cone e rastreamento ótico (tal como proposto
em [122]) para orientação espacial do AUV. O sistema de rastreamento ótico consiste num emissor
ótico montado no guia cónico e um fotodíodo montado no AUV, bem como um algoritmo iterativo para
minimização do erro de navegação. Outro exemplo foi idealizado em [123] onde é proposto um sistema
semelhante ao anterior, mas que se faz munir de um sistema de posicionamento submarino para a
navegação (que consistia numa matriz de hidrofones montados no AUV e um emissor acústico montado
24
na doca suspensa). Em [117] é descrito um sistema apelidado de EURODOCKER que se faz munir de
uma estrutura submarina em forma de cone (para proteção do AUV acoplado) que é capaz de carregar
o AUV e transmitir informação de forma bidirecional. O facto de não se conseguir imobilizar este AUV’s
tipo torpedo faz com que o sistema acoplador-AUV teria de absorver a totalidade da energia cinética
resultante do embate do AUV (que é função da massa do mesmo), isto sem contar com a massa de
água deslocada.
Outro sistema de acoplamento direcionado para AUV’s, agora do tipo flutuador, foi idealizado em [124]
no qual existe a capacidade de carregamento e comunicação bidirecional de dados, utilizando
conectores submarinos e routers Wi-Fi disponíveis comercialmente. Neste sistema foi demonstrado
que as ondas de rádio são uma tecnologia viável na comunicação de dados a curta e muito curta
distância, tal como visto em 2.1, em condições ambientais específicas. Por outro lado, em [125] é
descrito um mecanismo de acoplagem para AUV’s flutuadores assente em comunicações ótico-
acústicas, onde se utiliza o posicionamento do AUV e a orientação do mesmo para a fase final de
acoplagem, sendo que esta é calculada com base em informação de emissores LED montados na
doca.
Uma terceira abordagem consiste na utilização exclusiva das comunicações
acústicas/eletromagnéticas para efeitos da transmissão de dados e um mecanismo de acoplagem não-
física entre mula e nó (soft dock), tal como explicitado em [126], em que se utiliza um emissor ótico
para colocar o AUV em flutuação (o AUV faz o rastreamento do emissor) perto de um transdutor
acústico, para subsequente transmissão de dados entre o transdutor e o AUV. Outro exemplo é descrito
em [127] onde, através da oscilação magnética de vários dipolos, é possível transmitir ao AUV um sinal
de acoplamento (proveniente de uma doca composta por múltiplas bobines) e realizar a receção desse
mesmo sinal através de bobines montadas no veículo.
Comunicações Óticas entre AUV
Um dos primeiros estudos que aborda explicitamente a comunicação ótica entre AUV’s é [128] no qual
se explicita um sistema passível de ser utilizado entre pares de AUV’s de "deslocamento livre” como
apelida o autor - neste sistema, cada AUV teria uma matriz de LED’s encastrados no casco, e recetores,
(com um FOV bastante estreito). Na perspetiva de controlo, em [129], tenta-se caracterizar o modelo
de emissão de luz em ambiente submarino para um sistema composto por um ROV líder (com um
emissor ótico guia), e outro que o segue, que se faz munir de uma matriz de fotodíodos. Com base nas
medições de potência de cada fotodíodo da matriz é possível alterar o desenho da matriz de forma a
maximizar a receção de sinal ótico. Em [130] é proposto um algoritmo para controlo da posição relativa
do ROV líder e de outro que o segue utilizando feedback ótico. Já em [131] são estudadas formas de
projetar as matrizes de fotodíodos a usar em veículos submarinos não tripulados, com o objetivo de
determinar e distinguir o movimento relativo em situações de 5, 3 e 2 graus de liberdade.
É de notar que a informação específica relativa a este tema é muito escassa, o que de certo modo
comprova o caráter inovador do mesmo.
25
3. Conceitos Fundamentais
3.1. Componentes do Sistema Ótico
Antes de mais é importante especificar genericamente o esquema de qualquer sistema ótico – qualquer
sistema ótico é composto por um emissor, um canal de transmissão e um recetor (vide Figura 14).
Figura 14 – Esquema simplificado do processo de comunicação ótica submarino
O emissor pode ser subdividido em cinco partes: a primeira, o codificador (de fonte), é responsável pela
codificação dos impulsos elétricos (resultantes de uma sequência binária) que se pretende transmitir,
adaptando-os aos requisitos da aplicação; o modulador é o componente responsável pela agregação
de múltiplos impulsos, e reconversão em outro sinal elétrico que se adapte aos requisitos de entrada
da fonte ótica.
Seguidamente, a fonte ótica corresponde ao dispositivo semicondutor capaz de realizar a conversão
eletro-ótica e a transmissão do sinal modulado (tipicamente um LED ou LASER), através de um
esquema de modulação direta em que a potência ótica emitida é aproximadamente proporcional à
corrente emitida pelo modulador. Note-se que neste esquema poder-se-ia colocar um bloco de
modulação externa após o LED/LASER, mas optou-se por não fazer este tipo de referência vez que
este apenas teria interesse prático em sistemas cujo efeito do trinado (chirp) fosse preponderante, o
que não é o caso, uma vez que as distâncias típicas de implementação de um sistema ótico submarino
(em água salgada) estão, na prática, limitadas aos 100 𝑚 e o efeito do trinado não é suficiente para
que os impulsos emitidos interfiram entre si.
Por outro lado, o bloco correspondente à lente é de extrema importância na medida em que promove
a diminuição da divergência do feixe de emissão do LED/LASER, de forma a aumentar a amplitude da
potência de sinal no recetor. Obviamente que este bloco tem uma importância relativa maior em
sistemas que utilizam LED’s devido à largura de linha espetral deste componente (que pode ser 104
vezes maior que a largura de linha espetral do LASER) bem como a potência ótica média no recetor
26
(que pode ser 103 vezes menor que no caso dos sistemas LASER) à temperatura ambiente [132]. Por
outro lado, o sistema de direcionamento do feixe serve para alterar o ângulo onde ocorre o pico do
diagrama de radiação, o que pode ser importante em sistemas NLOS, particularmente.
Do lado do recetor, em primeiro lugar, tem-se a lente (com o mesmo efeito que a lente do sistema de
emissão). De seguida, o detetor é o componente responsável pela conversão opto-elétrica
propriamente dita, na qual o sinal ótico é convertido para uma corrente proporcional à amplitude do
mesmo. Finalmente, o processador digital de sinal realiza a amostragem do sinal elétrico em tempo
contínuo e o pré-processamento da sequência de amostras em tempo discreto, e o desmodulador
converte a sequência de amostras em impulsos elétricos que serão convertidos em código binário e
posteriormente encaminhados para uma unidade central de processamento (CPU – Central Processing
Unit).
Fonte Ótica
A fonte ótica é o equipamento responsável por fazer a conversão eletro-ótica da informação a transmitir,
e pode ser usada em sistemas de comunicação ótica guiados ou não-guiados. A escolha da fonte ótica
recai entre LED’s ou LASER’s, e, para os sistemas considerados, (sistemas submarinos monocanal) a
escolha recai entre LED’s ou LASER’s semicondutores (os últimos também conhecidos por díodos
LASER).
O LED é um díodo de junção 𝑝 − 𝑛 que opera na região ativa, onde os eletrões existentes na banda de
valência são primariamente excitados (passando para a banda de condução) e depois perdem energia,
sendo recombinados com uma lacuna e promovendo a libertação de um fotão com uma dada
probabilidade de emissão. A este processo chama-se processo de emissão espontânea.
Por outro lado, o díodo LASER tem por base o mecanismo de emissão estimulada de luz em que se
estimula o mecanismo de emissão espontânea com a incidência de um fotão, resultando na emissão
de dois fotões após o processo de recombinação eletrão-lacuna
Relativamente às comunicações óticas subaquáticas sem fios de curta distância (inferior a 10 𝑚), é
aceitável a utilização de LED’s (devido aos requisitos não tão restritos no que toca a potência de
emissão, eficiência, colimação, tempo de vida útil e custo), cujo comprimento de onda de emissão se
situe na zona azul-verde do espetro visível. No entanto, em sistemas cuja distância é superior à dezena
de metros, a escolha tende a recair sobre fontes baseadas em díodos LASER, uma vez que estes
apresentam uma maior potência de emissão e eficiência. Obviamente que a largura de banda de
modulação é também um fator a ter em conta na escolha da fonte ótica (o LED tem uma largura de
banda de modulação máxima de 200 𝑀𝐻𝑧, e o díodo LASER pode ter uma largura de banda de
modulação superior a 10 𝐺𝐻𝑧 [133]).
Outro fator de particular interesse prende-se com a profundidade a que se pretende estabelecer a
ligação ótica - no caso de sistemas a operar na zona eufótica (até 200 𝑚 de profundidade em água
27
oceânica límpida, 40 𝑚 de profundidade em redor de plataformas continentais, e 15 𝑚 em oceano
costeiro [134]), as fontes óticas LED têm o seu desempenho condicionado, uma vez que a acrescida
largura de linha espetral, face ao LASER, faz com que se tenham de utilizar, no recetor, filtros de banda
larga que permitem a entrada de ruído de fundo solar no sistema.
No caso de sistemas projetados, por exemplo, para profundidades variáveis, existem soluções multi-
comprimento de onda [135] que conseguem alterar o comprimento de onda de emissão com base em
alterações na medição de determinados parâmetros, e com isso, aumentar o desempenho geral do
sistema.
Na prática, é possível afirmar que a escolha do emissor depende, maioritariamente, do comprimento
de onda de emissão central, da potência de emissão, do custo do equipamento, débito binário requerido
no estabelecimento da comunicação e largura de banda do sinal ótico, a facilidade de implementação
de sistemas de controlo de temperatura [132], robustez, tamanho e profundidade.
Na Tabela 4 e Tabela 5 observam-se equipamentos utilizados como fonte ótica, cujos comprimentos de
onda de emissão são próximos da região azul-verde do espetro visível, e, na Figura 15 são observáveis
dois exemplos de fontes óticas comercialmente disponíveis.
Tabela 4 – Tipos de LASER a operar na zona azul-verde do espetro eletromagnético (adaptada de [12])
Tipo de LASER Comprimento de Onda
Central Vantagens Desvantagens
Iões de Árgon 455 – 529 𝑛𝑚 -Alta potência de
emissão
-Baixo tempo de vida útil e eficiência
(~0.1%) -Requer correntes altas à entrada e
sistema de arrefecimento
externo
Nd: YAG duplicado 532 𝑛𝑚 (verde)
473 𝑛𝑚 (azul)
-Muito alta potência de emissão
-Alto tempo de vida útil
-Compacto
-Eficiência variável de 20% a 50% para
cor verde e 3% a 5% para cor azul -Dispendioso
Ti: Safira duplicado 455 𝑛𝑚
-Extrema rapidez dos impulsos à saída -Sintonizável em
frequência
-Dispendioso e sensível a vibrações
Nd: YAG 532 𝑛𝑚 -Alta potência de
emissão -Difícil de modular
Semicondutor 450 𝑛𝑚 – 470 𝑛𝑚 (InGaN) 375 𝑛𝑚 – 473 𝑛𝑚 (GaN)
-Alta potência de emissão (centenas de mW) (405 𝑛𝑚)
-Alta eficiência -Compacto
-Facilmente danificável devido a correntes de curto-
circuito
Fibra 518 𝑛𝑚
-Robusto -Compacto
-Alta eficiência Alta potência de
emissão (~140 𝑚𝑊)
-Dispendioso -Pode requerer
modulação externa
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Tabela 5 - Tipos de LED a operar na zona azul-verde do espetro eletromagnético (adaptado de [136])
Fabricante Comprimento de Onda Central Material Semicondutor
Lamina Atlas NT-42C1-0484 460 – 470 𝑛𝑚
InGan/GaN, GaP, AlGaInP, AlGaP, ZnSe, InGaN
AOP LED Corp PU-5WAS 455 – 475 𝑛𝑚
Kingbright AAD1-9090QB11ZC/3 460 𝑛𝑚
Ligitek LGLB-313E 460 – 475 𝑛𝑚
Toshiba TL12B01(T30) 460 𝑛𝑚
Lumex SML-LX1610USBC 470 𝑛𝑚
Figura 15 – Fotografia de um emissor LED (esquerda) e de um emissor LASER semicondutor (direita) (extraídos de [137][138])
Recetor Ótico
O recetor de um sistema ótico submarino deve cumprir, idealmente, as seguintes características
fundamentais: 1) larga abertura angular; 2) alta sensibilidade para os comprimentos de onda de
operação; 3) elevado ganho e reduzido ruído adicionado ao sistema (caso haja amplificação); 4) baixa
sensibilidade aos parâmetros ambientais; 5) baixas perdas de inserção; 6) baixo custo; 7) longo período
útil de vida. Posto isto, existem dois grandes tipos de recetores passíveis de operar na região azul-
verde do espetro visível: fotomultiplicadores (PMT) e fotodíodos de semicondutor, sendo que cada um
destes tipos de recetor apresenta determinados tipos de valências aquando da utilização em
comunicações submarinas.
O fotomultiplicador consiste em um tubo de vácuo com uma janela de abertura, um fotocátodo (com
eletrões no interior), um multiplicador de eletrões e um ânodo. Neste dispositivo, a luz entra pela janela
de abertura e estimula os eletrões do fotocátodo, que por sua vez são emitidos, concentrados e
acelerados em direção ao multiplicador de eletrões, e, por último, recolhidos no ânodo [139]. Estes
dispositivos são caracterizados por um alto ganho e baixo ruído relativos. No entanto, o facto de serem
bastante volumosos e frágeis (comparativamente com os fotodíodo de semicondutor) e apresentarem
um consumo energético elevado fazem com que, na prática, não sejam utilizados em sistemas
submarinos sem fios.
29
Por outro lado, os fotodíodos de semicondutor podem-se dividir em dois tipos: fotodíodo PIN, e
fotodíodo de avalanche (APD – Avalanche Photodiode). O primeiro consiste numa junção 𝑝 − 𝑖 − 𝑛 que
opera em modo de polarização inversa, cujo substrato se encontra dopado de um composto
dependente da janela de comprimentos de onda de interesse (tipicamente unário ou ternário), e uma
região intrínseca entre a junção 𝑝 − 𝑛 que, por norma, é não-dopada ou levemente dopada.
O fotodíodo de avalanche, ao contrário de fotodíodo PIN, consiste numa junção 𝑝 − 𝑖 − 𝑝 − 𝑛 e
apresenta um mecanismo de ganho interno (denominado ganho de avalanche, ou fator de
multiplicação), uma vez que é operado perto da zona de disrupção da característica 𝑉 − 𝐼 do fotodíodo,
causando um aceleramento de cargas livres na região de depleção, que vão despoletar a criação de
mais cargas livres, produzindo mais que um par eletrão-lacuna por cada fotão incidente no
semicondutor [140].
Caracteriza-se a eficiência quântica (𝜂) como a eficiência da conversão opto-eletrónica de um
determinado fotodíodo, que pode ser escrita de forma genérica como:
𝜂 =𝑅𝑖𝑡𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑔𝑒𝑟𝑎çã𝑜 𝑒𝑙𝑒𝑡𝑟ã𝑜 − 𝑙𝑎𝑐𝑢𝑛𝑎
𝑅𝑖𝑡𝑚𝑜 𝑑𝑒 𝑓𝑜𝑡õ𝑒𝑠 𝑖𝑛𝑐𝑖𝑑𝑒𝑛𝑡𝑒𝑠=
𝑖/𝑞
𝑝𝑖/ℎ𝑓 (1)
Tal que 𝑖 [𝐴] é corrente elétrica; 𝑞 [𝐶] a carga do eletrão (≅ 1,60217662 × 10−19); 𝑝𝑖 [𝑊] a potência ótica
para uma dada corrente elétrica (𝑖); ℎ [𝐽. 𝑠] a constante de Planck (≅ 6,62607004 × 10−34), e 𝑓 [𝐻𝑧] a
frequência do sinal ótico.
Define-se responsividade (𝑅𝜆) como a eficiência de conversão da potência ótica em corrente elétrica:
𝑅𝜆 =
𝑖
𝑝𝑖=𝜂𝑞
ℎ𝑓=𝜂𝑞𝜆
ℎ𝑐 [𝐴/𝑊] (2)
Tal que 𝑐 [𝑚/𝑠] é a velocidade da luz vácuo, e 𝜆 [𝑚] o comprimento de onda de operação.
Especificamente para o fotodíodo de avalanche, a responsividade pode ser reescrita como:
𝑅𝐴𝑃𝐷,𝜆 = 𝑀𝑅𝜆 = 𝑀
𝜂𝑞
ℎ𝑓=
(1 − 𝑘𝐴)
𝑒[−𝑒(1−𝑘𝐴)𝛼𝑒] − 𝑘𝐴.𝜂𝑞
ℎ𝑓 [𝐴/𝑊] (3)
Tal que 𝑀 é o fator de multiplicação; 𝛼𝑒 é o número de eletrões, e 𝑘𝐴 é o rácio entre o número de lacunas
e o número de eletrões;
A sensibilidade (potência ótica média mínima para atingir um determinado nível de 𝐵𝐸𝑅) do APD em
função da 𝑆𝑁𝑅, é dada por [141]:
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝐴𝑃𝐷 =𝜎𝑛,𝑖𝑅𝐴𝑃𝐷,𝜆
√𝑠𝑛𝑟 =𝜎𝑛,𝑖𝑀𝑅𝜆
√𝑠𝑛𝑟 [𝑊] (4)
Tal que 𝜎𝑛,𝑖 [𝐴] é a corrente de ruído quântico, e 𝑠𝑛𝑟 a relação sinal-ruído no recetor.
30
3.2. Canal Ótico
A propagação do feixe ótico no ambiente submarino apresenta inúmeros desafios ao estabelecimento
de uma ligação temporalmente robusta entre emissor e recetor, uma vez que a variação das condições
de propagação no canal é bastante volátil. Para melhor compreensão desta volatilidade associada ao
canal submarino começar-se-á com a especificação do tipo de meio submarino em que o feixe ótico se
propaga:
i. Mar límpido – ambiente cuja absorção é o somatório da absorção em água salgada límpida,
através da suspensão das partículas de sal, e da absorção em água límpida (que se
caracteriza pela inexistência de partículas suspensas).
ii. Oceano límpido – A água oceânica tem maior concentração de partículas dissolvidas, tais
como sais, minerais e matéria orgânica. Dependendo da concentração de partículas
suspensas e da localização geográfica da massa de água, este ambiente pode ser
caracterizado como um ambiente aquático de Jerlov Tipo 𝐼 – 𝐼𝐼𝐼 [142];
iii. Oceano costeiro – Este ambiente contém uma maior concentração de partículas
dissolvidas que ii), pelo que o nível de turvação da água é também maior, o que implica
que os efeitos de absorção e dispersão se fazem sentir com maior intensidade neste tipo
de ambiente;
iv. Enseada turva - É o ambiente de maior concentração de partículas dissolvidas, impondo
limites práticos à propagação do feixe ótico, devido à absorção e dispersão.
Note-se que esta classificação de ambiente marinho não tem em conta o valor da profundidade a que
o sistema ótico opera, sendo que esta é caracterizada da seguinte forma:
• Zona eufótica – Zona em que a intensidade da radiação solar é tal que é possível a ocorrência
da fase fotoquímica do processo de fotossíntese. Esta zona está limitada a 200 𝑚 de
profundidade em água oceânica límpida, 40 𝑚 de profundidade em redor de plataformas
continentais, e 15 𝑚 em oceano costeiro;
• Zona disfótica – Zona imediatamente abaixo à eufótica, na qual a intensidade da radiação solar
é mínima, pelo que apenas se realiza a fase química do processo de fotossíntese;
• Zona afótica – Zona imediatamente abaixo à disfótica, na qual a intensidade da radiação solar
é nula, pelo que o processo de fotossíntese não ocorre.
De seguida, é necessário caracterizar a absorção e dispersão inerentes ao canal ótico, uma vez que
estes são os fenómenos que influenciam mais o decaimento da intensidade de potência ótica emitida
com a distância ao emissor. Para tal utiliza-se um modelo geométrico que se faz munir de um elemento
de volume de água de comprimento Δ𝑐, e espessura Δ𝑟, tal como se pode observar na Figura 16.
31
Figura 16 – Esquema do modelo geométrico para a contabilização da absorção e dispersão
Nesta figura, quando um elemento de volume de água é iluminado por uma potência ótica 𝑃𝑖, para um
dado comprimento de onda (𝜆), parte da potência é absorvida [𝑃𝑎(𝜆)], uma fração é espalhada [𝑃𝑑(𝜆)]
e a restante é transmitida [𝑃𝑡(𝜆)] segundo a equação:
𝑃𝑖(𝜆) = 𝑃𝑎(𝜆) + 𝑃𝑑(𝜆, 𝜃) + 𝑃𝑡(𝜆, 𝜃) [𝑊] (5)
Absorção e Dispersão
O fenómeno de absorção caracteriza a forma como a energia de um fotão é absorvida pela matéria do
meio por onde este se propaga. Esta variação energética ocorre devido à captação de parte da energia
pelos eletrões que rodeiam os átomos constituintes do meio, que tendem a aumentar o seu estado de
energia quântico.
O coeficiente de absorção calcula-se fazendo tender o valor da absorbância (Δ𝐴) a uma espessura do
elemento de volume (Δ𝑟) infinitesimalmente pequena:
𝑎(𝜆) = lim
𝑟→0
Δ𝐴
Δr=𝑑𝐴(𝜆)
𝑑𝑟 [𝑚−1] (6)
Tal que 𝑎(𝜆) [𝑚−1] é o coeficiente de absorção, para um dado ambiente, e para um dado valor de 𝜆.
Uma aproximação simples, segundo [143], pode ser obtida ao ter em conta a influência da matéria
inorgânica (nomeadamente das moléculas de água, partículas suspensas e sais dissolvidos) e da
matéria orgânica (nomeadamente fitoplâncton, clorofila e matéria cromofórica):
𝑎(𝜆) = 𝐶𝑤𝑎𝑤(𝜆) + 𝐶𝑓𝑎𝑓(𝜆) + 𝐶𝑐𝑎𝑐(𝜆) + 𝐶𝑛𝑎𝑛(𝜆) [𝑚−1] (7)
Tal que 𝐶𝑥 é a concentração de partículas orgânicas e inorgânicas na água (fitoplâncton, matéria
cromofórica ou partículas não algáceas); 𝑎𝑤(𝜆) [𝑚−1] o coeficiente de absorção derivado do elemento
32
de volume de água; 𝑎𝑓(𝜆) [𝑚−1] o coeficiente de absorção derivado do fitoplâncton; 𝑎𝑐(𝜆) [𝑚
−1] o
coeficiente de absorção derivado da matéria cromofórica, e 𝑎𝑛(𝜆) [𝑚−1] o coeficiente de absorção
derivado da suspensão de partículas não-algáceas.
Por outro lado, o fenómeno de dispersão resulta na mudança de direção do feixe ótico (face à direção
inicial de emissão) devido à existência de partículas suspensas, ou de alterações no índice de refração
do meio (e consequentemente, densidade do meio), que leva à existência de processos de reflexão e
refração. Este fenómeno tem um impacto direto na potência de sinal ótico no recetor, podendo causar
interferência intersimbólica (caso o débito binário não seja diminuído de forma a acomodar as maiores
variações temporais de chegada dos impulsos no recetor). O facto de esta ser praticamente dissociada
da variação do comprimento de onda de emissão, dependendo apenas da quantidade de matéria
suspensa por volume de água, faz com que o fenómeno de dispersão seja mais proeminente em
ambientes de oceano costeiro e enseada turva.
Utiliza-se o mesmo processo de (6) para o cálculo do coeficiente de dispersão, desta vez em função
da dispersividade (Δ𝐵):
𝑏(𝜆) = lim
𝑟→0
Δ𝐵
Δr=𝑑𝐵(𝜆)
𝑑𝑟 [𝑚−1] (8)
Tal que 𝑏 (𝜆) [𝑚−1] é o coeficiente de dispersão, para um dado ambiente, e para um dado valor de 𝜆.
Para o caso concreto de o ambiente de mar límpido, segundo [144], o coeficiente de dispersão pode
ser empiricamente aproximado por uma dispersão de Rayleigh:
𝑏𝑖(𝜆) = 0,005826 (
400
𝜆)4,322
< 2[𝐾𝑖(𝜆) − 𝛼𝑖(𝜆)][𝑚−1] (9)
Tal que 𝑏𝑖(𝜆) [𝑚−1], 𝐾𝑖(𝜆) [𝑚
−1] e 𝛼𝑖(𝜆) [𝑚−1] representam os coeficientes de dispersão, difusão e
absorção do feixe ótico, para um dado comprimento de onda de operação.
Para o caso dos ambientes oceânicos, o coeficiente de dispersão pode ser teoricamente aproximado
pela dispersão de Mie para pequenas partículas, 𝑏𝑝(𝜆), e grandes partículas 𝑏𝑔(𝜆):
𝑏𝑝(𝜆) = 0,341074 (
400
𝜆)0,3
[𝑚−1] (10)
𝑏𝑔(𝜆) = 1,151302 (
400
𝜆)1,17
[𝑚−1] (11)
Tal que 𝑏𝑝(𝜆) [𝑚−1] é o coeficiente de dispersão do feixe ótico, para pequenas partículas, em função
do comprimento de onda, e 𝑏𝑔(𝜆) [𝑚−1] o coeficiente de dispersão do feixe ótico, para grandes
partículas, em função do comprimento de onda.
33
O parâmetro que caracteriza a combinação linear das contribuições da absorção e dispersão denomina-
se de atenuação. Este descreve a variação negativa da intensidade de potência ótica, com a distância
ao emissor, e cujo coeficiente é dado por:
𝑐(𝜆) = 𝑎(𝜆) + 𝑏(𝜆) [𝑚−1] (12)
Tal que 𝑐 (𝜆) [𝑚−1] é o coeficiente de atenuação, para um dado ambiente, e para um dado valor de 𝜆.
Na Tabela 6 são descritos os valores médios para cada um dos parâmetros descritos acima, em função
de quatro ambientes distintos (mar límpido, oceano límpido, oceano costeiro e enseada turva). Note-se
que estes valores foram obtidos empiricamente através da aplicação do método de Monte Carlo.
Tabela 6 – Coeficientes de absorção, dispersão e atenuação para 𝜆 = 532 𝑛𝑚 (extraído de [15])
Tipo de Ambiente 𝒂 [𝒎−𝟏] 𝒃 [𝒎−𝟏] 𝒄 [𝒎−𝟏]
Mar Límpido 0,053 0,003 0,056
Oceano Límpido 0,069 0,080 0,150
Oceano Costeiro 0,088 0,216 0,305
Enseada Turva 0,295 1,875 2,170
Por fim, a Figura 17 apresenta a atenuação do sinal ótico, em função da profundidade, com base na
concentração de matéria suspensa, para ambientes de baixa turvação.
Figura 17 – Gráfico da atenuação do sinal ótico com a profundidade (adaptado de [145])
Ruído
Em qualquer sistema de comunicação, a contabilização do ruído é essencial na determinação da
distância máxima da ligação e do débito binário máximo exequível ao estabelecimento da mesma. Na
Figura 18 estão contabilizadas as principais fontes de ruído inerentes ao processo de comunicação
0
0,02
0,04
0,06
0,08
0,1
0,12
0 50 100 150 200 250
Coeficie
nte
de a
tenuação [
m-1
]
Profundidade [m]
34
ótica. No entanto, em sistemas óticos submarinos sem fios nem todas têm a mesma importância
relativa. Nestes sistemas existem fontes de ruído inerentes ao processo de comunicação
(nomeadamente, os ruídos quântico e eletrónico/térmico), e o ruído que advém especificamente de
fontes externas (nomeadamente, o ruído de fundo solar). Estes três são, na gama de comprimentos de
onda do espetro visível, as maiores fontes de ruído do sistema ótico submarino, cuja importância
depende da profundidade da ligação e do tipo de componentes utilizados [146]:
i. Ruído Quântico (preponderante na zona disfótica e afótica, aquando da utilização de recetores
APD e PMT);
ii. Ruído Térmico (preponderante na zona disfótica e afótica, aquando da utilização de recetores
PIN)
iii. Ruído Solar (preponderante na zona eufótica).
Figura 18 – Esquema das principais fontes de ruído no processo de comunicação ótico (adaptado de [147])
Para além das fontes de ruído acima abordadas, existem outras menos preponderantes tais como o
ruído de corpo negro, ruído de fotodeteção, ruído de pré-amplificação e ruído térmico, que não serão
abordados.
i. Ruído Quântico
O ruído quântico (ou ruído de shot) apresenta-se como uma das maiores fontes de ruído em
comunicações estabelecidas na zona disfótica ou afótica, e é consequência da natureza aleatória dos
fotões, descrita pela mecânica quântica.
Posto isto, segundo o teorema de Campbell, a corrente de ruído pode ser descrita por:
⟨𝑖𝑛2⟩ = 2𝑞⟨𝐼⟩⟨𝐺⟩2Δ𝑓𝑛 = 2𝑞⟨𝐼⟩⟨𝐺
2⟩𝐹𝑛Δ𝑓𝑛 = 2𝑞𝑅𝜆𝑝𝑖⟨𝐺2⟩𝐹𝑛Δ𝑓𝑛 [𝐴] (13)
Tal que ⟨𝑖𝑛2⟩ [𝐴] é o valor quadrático médio da corrente de ruído do fluxo eletrónico; ⟨𝐼⟩ [𝐴] o valor médio
da corrente; ⟨𝐺⟩2 o valor quadrático médio do ganho de corrente, Δ𝑓𝑛 [𝐻𝑧] a largura de banda efetiva
de ruído e 𝐹𝑛 é o fator de ruído (𝐹𝑁 =⟨𝐺2⟩
⟨𝐺⟩2).
Posto isto, define-se relação sinal-ruído quântica, 𝑠𝑛𝑟𝑞 [𝑎𝑑], como o quociente entre a potência média
de sinal e a potência média de ruído quântico. Em termos de correntes, esta expressão resulta no
quociente entre a corrente quadrática média de sinal sobre a corrente quadrática média de ruído
quântico:
Sinal Ideal
Ruído Quântico
Ruído Térmico
Ruído Solar
Sinal Recebido
35
𝑠𝑛𝑟𝑞 =⟨𝑖𝑠
2⟩
⟨𝑖𝑛2⟩=
⟨𝐺2⟩𝑅𝜆2𝑝𝑖
2𝑞𝑅𝜆𝑝𝑖⟨𝐺2⟩𝐹𝑛Δ𝑓𝑛
=𝑅𝜆
2𝑞𝐹𝑛Δ𝑓𝑛=
𝜂
2ℎ𝑓𝐹𝑛Δ𝑓𝑛[𝑎𝑑] (14)
Tal que ⟨𝑖𝑠2⟩ é a corrente quadrática média de sinal, e 𝜂 a eficiência quântica.
A potência efetiva de ruído quântico (𝜎𝑛,𝑒2) é dada por:
𝜎𝑛,𝑒2 = 𝑝𝑖
⟨𝑖𝑛2⟩
⟨𝑖𝑠2⟩=
𝑝𝑖
𝑠𝑛𝑟𝑞=
2𝑝𝑖𝑞𝐹𝑛Δ𝑓𝑛
𝑅𝜆=
2𝑝𝑖ℎ𝑓𝐹𝑛Δ𝑓𝑛
𝜂 [𝑊] (15)
De notar que, nos casos em que o valor de potência de sinal é muito maior que a potência de ruído, o
valor quadrático do Noise Equivalent Power tende para o valor de potência efetiva de ruído quântico
(uma vez que as restantes contribuições para o ruído de sistema são desprezáveis), pelo que, a relação
sinal-ruído no recetor pode ser aproximada por:
𝑠𝑛𝑟 = (
𝑝𝑖𝑁𝐸𝑃
)2
≈ (𝑝𝑖𝜎𝑛,𝑒
)
2
=𝑝𝑖𝑅𝜆
2𝑞𝐹𝑛Δ𝑓𝑛=
𝑝𝑖𝜂
2ℎ𝑓𝐹𝑛Δ𝑓𝑛 (16)
Tal que 𝑁𝐸𝑃 [𝑊/√𝐻𝑧] é a potência equivalente de ruído à entrada do recetor. Este valor da relação
sinal-ruído é conhecido como o limite quântico standard.
ii. Ruído Térmico
Também conhecido como ruído de Johnson-Nyquist, o ruído térmico está associado ao aparente
movimento Browniano dos eletrões que fluem sobre uma dada resistência.
Assumindo uma densidade de potência de ruído térmico gaussiana, pode-se escrever:
𝑆𝑁𝑡 =
4𝑘𝐵𝑇
⟨𝐺2⟩𝑅𝜆𝑅Δ𝑓𝑛 [𝑊/𝑚
2] (17)
Tal que 𝑘𝐵 [𝐽. 𝐾−1] é a constante de Boltzmann (≅ 1.38064852 × 10−23); 𝑇 [𝐾] a temperatura, e 𝑅 [Ω] a
resistência elétrica.
iii. Ruído Solar
A potência de ruído solar (𝑁𝑠) pode ser escrito em função da área do recetor e da irradiância solar:
𝑁𝑠 = 𝐴𝑅𝑇𝑓𝐿𝑠(𝜋 × 𝐹𝑂𝑉)2Δ𝜆 𝑓 [𝑊] (18)
36
Tal que 𝐴𝑟 [𝑚2] é a área do recetor; 𝑇𝑓 a transmissividade do filtro ótico (∈ [0, 1]); 𝐿𝑠 [𝑊𝑚
−2] a
irradiância solar; 𝐹𝑂𝑉 [𝑟𝑎𝑑] o ângulo de abertura de receção, e Δ𝜆 𝑓[𝑚] a largura de banda do filtro
ótico.
Por outro lado, a irradiância solar é aproximada por:
𝐿𝑠 =
𝐸𝑑𝑅𝑑𝛾𝑒−𝐾𝑑𝐿
𝜋≅
𝐸𝑑𝑅𝑑𝛾𝑒−𝑐3𝐿
𝜋[𝑊𝑚−2] (19)
Tal que 𝐸𝑑 [𝑊𝑚−2] é a irradiância no sentido descendente; 𝑅𝑑 a refletância da irradiância descendente
(∈ [0, 1]); 𝛾 o fator que descreve a dependência direcional da irradiância; 𝐾𝑑 [𝑚−1] o coeficiente de
atenuação difusa (𝐾𝑑 ≅𝑐
3≅ 108), e 𝐿 [𝑚] a profundidade da ligação.
Posto isto, para a redução do efeito do ruído solar, podem-se utilizar filtros de maior seletividade, bem
como reduzir o FOV do recetor e a divergência do feixe de emissão ótico (por meio de um sistema de
lentes no emissor e recetor).
37
3.3. Configurações da Ligação Ótica
Existem três configurações possíveis entre emissor e recetor, numa dada ligação ótica submarina sem
fios: ligação em linha de vista (LOS), ligação sem linha de vista (NLOS), ou ligação retro-refletiva. As
diferenças entre cada uma destas, bem como os cálculos da potência no recetor, relação sinal-ruído e
capacidade máxima do canal serão apresentados de seguida.
Linha de Vista
Esta configuração é particularmente utilizada em sistemas estáticos nos quais existe visibilidade direta
entre o emissor e o recetor (por exemplo, em redes sensoriais de arquitetura 2-D e 3-D com nós fixos).
No caso de sistemas dinâmicos (redes sensoriais de arquitetura 3-D com nós móveis ou em
comunicações entre AUV’s) é necessário que o recetor se faça munir de um mecanismo capaz de medir
continuamente a posição relativa entre emissor e recetor, e capaz de alterar o direcionamento do feixe
de emissão com base no rastreamento efetuado.
Concretamente no ambiente submarino, um dos fatores a ter em conta no estabelecimento de uma
ligação LOS é a densidade de vida marinha existente em redor do sistema, bem como a distância da
ligação.
Para caracterização da variação de potência do sinal ótico ao longo de um canal submarino, atente-se
no exemplo da Figura 19:
Figura 19 – Esquema da configuração de uma ligação LOS
Para o cálculo da potência recebida é necessário saber a geometria do emissor, recetor e do sistema
emissor-recetor, bem como o efeito de atenuação do meio submarino [38]:
𝑃 = ℰ ×ℳ × ℛ [𝑊] (20)
Tal que 𝑃 [𝑊] é a potência de sinal ótico recebido pelo fotodíodo; ℰ [𝑊/𝑚2] a caracterização da
variação de potência baseada na geometria do emissor; ℳ a caracterização da variação de potência
38
induzido pelo efeito do meio, e ℛ [𝑚2] a caracterização da variação de potência baseada na geometria
do recetor.
O valor de ℰ é dado por:
ℰ =
𝑃0𝜋𝑟𝑐
2=
𝑃0𝜋𝑑2𝑡𝑔2(𝜃)
[𝑊/𝑚2] (21)
Tal que 𝑃0 [𝑊] é a potência de sinal emitido pela fonte ótica; 𝑟𝑐 [𝑚] o raio do círculo iluminado, no plano
do recetor; 𝑑 [𝑚] a distância entre os planos em que se inserem o emissor e recetor, e 𝜃 [𝑟𝑎𝑑] o
semiângulo de divergência do feixe ótico.
Para o cálculo de ℳ é necessário ter em conta a lei de Beer-Lambert:
𝑃 = 𝑃0𝑒
−𝑐𝑑
cos (𝜙) [𝑊] (22)
Tal que 𝑐 [𝑚−1] é o coeficiente de atenuação do feixe ótico; 𝑑
cos (𝜙)[𝑚] a distância entre emissor e recetor,
e 𝜙[𝑟𝑎𝑑] o ângulo formado pelo eixo do recetor e a linha de vista entre emissor e recetor.
Considerando apenas o fator de decaimento de potência, então:
ℳ = 𝑒
−𝑐𝑑
cos (𝜙) (23)
Para caracterização de ℛ é necessário ter em conta a área do recetor e a diferença angular entre o
eixo do recetor e a linha de vista entre emissor e recetor:
ℛ = 𝐴𝑟 cos(𝜙) [𝑚2] (24)
Através de (21), (23) e (24) é possível reescrever a expressão de potência no recetor em função da
potência de emissão e da distância entre emissor e recetor:
𝑃𝐿𝑂𝑆 =𝑃0𝐴𝑟cos (𝜙)𝑒
−𝑐𝑑
cos (𝜙)
𝜋𝑑2𝑡𝑔2(𝜃) [𝑊] (25)
Na expressão (25) assume-se que, para um dado valor de 𝑑, a potência recebida se mantém constante,
o que na prática não corresponde à realidade visto que os planos de alinhamento entre o emissor e o
recetor podem não se sobrepor.
Uma expressão mais aproximada da variação de potência no recetor, para uma configuração LOS,
corresponde a adicionar um termo gaussiano tridimensional, da seguinte forma:
39
𝑃𝐿𝑂𝑆(𝑥, 𝑦, 𝑧) =𝑃0𝐴𝑟 cos(𝜙) 𝑒
−𝑐𝑑
cos(𝜙)
𝜋𝑑2𝑡𝑔2(𝜃).1
√2𝜋[𝐷𝑡𝑥6+ 𝑑. 𝑡𝑔(𝜃)]
−1
. 𝑒
[−𝑥2+𝑦2+𝑧2
2[𝐷𝑡𝑥6+𝑑.𝑡𝑔(𝜃)]
2]
[𝑊] (26)
Tal que (𝑥, 𝑦, 𝑧)[𝑚] representa as coordenadas relativas ao ponto a que se mede o valor máximo da
potência, e 𝐷𝑡𝑥 [𝑚] o diâmetro do emissor. Na expressão acima, o valor de 𝜎2 = [𝐷𝑡𝑥
6+ 𝑑 × 𝑡𝑔(𝜃)]
2
permite um ajustamento da curva ao perfil de radiação do emissor, em função da distância e da
divergência, com o ponto (𝑥 = 0, 𝑦 = 0) a corresponder ao máximo de potência em 𝑧.
Não-Linha de Vista
As ligações NLOS apresentam-se como uma alternativa viável quando não se consegue fazer face aos
requisitos de alinhamento entre o emissor e recetor. Uma das soluções para a configuração NLOS
passa por utilizar a interface de separação água-ar como um refletor difuso, e a outra por aumentar a
abertura de feixe de emissão, para uma maior facilidade de colocação do recetor no plano de receção.
Para o cálculo da potência no recetor para uma ligação NLOS refletiva, vai-se realizar uma aproximação
geométrica para uma superfície aproximadamente de potência constante, referente a uma coroa
circular, tal como se pode ver nas Figura 20 e Figura 21:
Figura 20 – Esquema da aproximação geométrica para uma ligação NLOS refletiva
40
Figura 21 - Coroa circular correspondente à aproximação de superfície de potência constante (a verde)
Tal que 𝜃1 [𝑟𝑎𝑑] é o ângulo entre o extremo esquerdo do feixe de emissão e a normal à superfície de
separação entre os meios; 𝜃2 [𝑟𝑎𝑑] o ângulo de transmissão referente ao ângulo de emissão 𝜃1;
𝜃3 [𝑟𝑎𝑑] o ângulo entre o extremo direito do feixe de emissão e a normal à superfície de separação
entre os meios; 𝜃4 [𝑟𝑎𝑑] o ângulo de transmissão referente ao ângulo de emissão 𝜃3; 𝑟𝑐𝑐 [𝑚] o raio do
círculo menor da coroa circular, e 𝑅𝑐𝑐 [𝑚] o raio do círculo maior da coroa circular.
Posto isto, para o cálculo da potência recebida no caso de uma ligação NLOS refletiva utiliza-se o
mesmo raciocínio que em (20). Para o cálculo de ℰ tem-se:
ℰ =
𝑃0𝐴𝑐𝑐
[𝑊/𝑚2] (27)
Tal que 𝐴𝑐𝑐 [𝑚2] é a área da coroa circular, definida pelos extremos do feixe de emissão ótico (vide
Figura 21).
Sabe-se que a área de uma coroa circular é dada por:
𝐴𝑐𝑐 = 𝜋𝑅2 − 𝜋𝑟2 = 𝜋(𝑅2 − 𝑟2) [𝑚2] (28)
Tal que 𝑟 é o raio menor e 𝑅 é o raio maior da coroa circular.
No caso concreto, através da aproximação realizada na Figura 20, reescreve-se (28) como:
𝐴𝑐𝑐 = 𝜋[𝑡𝑔(𝜃3)𝑥]2 − 𝜋[𝑡𝑔(𝜃1)(𝑥 − ℎ − 𝐿)]
2 = 𝜋{[𝑡𝑔(𝜃3)𝑥]2 − [𝑡𝑔(𝜃1)(𝑥 − ℎ − 𝐿)]
2} [𝑚2] (29)
Tal que ℎ [𝑚] é o valor absoluto da diferença de cotas entre o emissor e a superfície de separação entre
os meios; 𝑥 [𝑚] o valor absoluto da diferença de cotas entre o recetor e a superfície de separação entre
os meios, e 𝐿 [𝑚] a distância calculada através da interseção da perpendicular à superfície de
separação entre os meios com a cota do emissor, e o cruzamento com o extremo esquerdo do feixe
ótico.
41
Por (27) e (29) obtém-se:
ℰ =
𝑃0𝜋{[𝑡𝑔(𝜃3)𝑥]
2 − [𝑡𝑔(𝜃1)(𝑥 − ℎ − 𝐿)]2} [𝑊/𝑚2] (30)
Considerando o fator de decaimento de potência, então:
ℳ = 𝑒−𝑐𝑑𝑡 (31)
Tal que 𝑑𝑡 [𝑚] é a distância total percorrida pelo raio central, do feixe ótico.
O cálculo da distância (𝑑𝑡) encara-se como sendo o valor médio das distâncias percorridas pelos
extremos do feixe ótico, e é dada por:
𝑑𝑡 =
𝑑1 + 𝑑22
[𝑚] (32)
Tal que 𝑑1 [𝑚] é a primeira semi-distância percorrida pelo centro do feixe ótico [𝑑1 =ℎ
cos (𝜃1)+ √𝑘2 + 𝐿2 +
(𝑥 − ℎ − 𝐿)√1 + 𝑡𝑔2(𝜃1)], e 𝑑2 [𝑚] a segunda semi-distância percorrida pelo centro do feixe ótico
[𝑑2 =ℎ
cos (𝜃3)+ √𝑥2 + 𝑡𝑔2(𝜃3)].
Para caracterização de ℛ é necessário ter em conta a área do recetor e a diferença angular entre o
eixo do recetor e a linha de vista entre emissor e recetor:
ℛ = 𝐴𝑟 cos(𝜙) = 𝐴𝑟
𝑡𝑔(𝜃3)(ℎ + 𝑥)
𝑥 − ℎ [𝑚2] (33)
Agregando os cálculos realizados em (30), (31) e (33) obtém-se a expressão final para a potência no
recetor ótico:
𝑃𝑁𝐿𝑂𝑆 =
𝑃0𝐴𝑟𝑒−𝑐2(𝑑1+𝑑2)
𝜋{[𝑡𝑔(𝜃3)𝑥]2−[𝑡𝑔(𝜃1)(𝑥−ℎ−𝐿)]
2}.𝑡𝑔(𝜃3)(ℎ+𝑥)
𝑥−ℎ [𝑊] (34)
Realizando uma aproximação de emissão com perfil gaussiano, a expressão acima resulta em:
𝑃𝑁𝐿𝑂𝑆(𝑥, 𝑦, 𝑧) =𝑃0𝐴𝑟𝑒
−𝑐2(𝑑1+𝑑2)
𝜋{[𝑡𝑔(𝜃3)𝑥]2 − [𝑡𝑔(𝜃1)(𝑥 − ℎ − 𝐿)]
2}
𝑡𝑔(𝜃3)(ℎ + 𝑥)
𝑥 − ℎ×
×1
√2𝜋[𝐷𝑡𝑥6+ 𝑑. 𝑡𝑔(𝜃)]
−1
. 𝑒
[−𝑥2+𝑦2+𝑧2
2[𝐷𝑡𝑥6+𝑑.𝑡𝑔(𝜃)]
2]
[𝑊]
(35)
42
Retro-Reflexão
As ligações retro-refletivas são utilizadas quando não existe a possibilidade de estabelecer uma ligação
full-duplex, ou seja, quando um dos extremos do sistema (tipicamente o recetor) não tem a necessária
capacidade de processamento para a simultânea receção da informação e codificação da informação
a transmitir, ou quando o circuito de entrada do recetor é saturado pelo emissor (impedindo a receção
simultânea) pelo que o recetor se limita apenas a modular e retransmitir a informação recebida por
parte do outro extremo da ligação, tal como se pode observar na Figura 22.
Figura 22 – Esquema de uma configuração Retro-refletiva
Para o cálculo da potência ótica recebida, por análise da figura acima, observa-se que a ligação retro-
refletiva é composta por duas ligações LOS com uma distância somada de 2𝑑 pelo que, com base em
(25), se pode escrever a equação da variação de potência com a distância da seguinte forma:
𝑃𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜 = 𝑃0𝑒
−𝑐2𝑑
cos (𝜙).𝐴𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜cos (𝜙)
𝜋𝑑2𝑡𝑔2(𝜃)
𝐴𝑟cos (𝜙)
𝜋𝑑2𝑡𝑔2(𝜃𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜)𝜂𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜 [𝑊] (36)
Tal que 𝐴𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜 [𝑚2] é a área do retransmissor; 𝜃𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜 [𝑟𝑎𝑑] o semiângulo de divergência do
retransmissor ótico, e 𝜂𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜 a eficiência de retransmissão ótica.
Finalmente, a expressão gaussiana aproximada da equação acima é dada por:
𝑃𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜(𝑥, 𝑦, 𝑧) = 𝑃0𝑒
−𝑐2𝑑
cos(𝜙).𝐴𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜cos (𝜙)
𝜋𝑑2𝑡𝑔2(𝜃)
𝐴𝑟cos (𝜙)
𝜋𝑑2𝑡𝑔2(𝜃𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜)𝜂𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜 ×
×1
√2𝜋[𝐷𝑡𝑥6+ 𝑑. 𝑡𝑔(𝜃)]
−1
. 𝑒
[−𝑥2+𝑦2+𝑧2
2[𝐷𝑡𝑥6+𝑑.𝑡𝑔(𝜃)]
2]
[𝑊]
(37)
43
Cálculo da Relação Sinal-Ruído e Capacidade do Canal
Calculada teoricamente a potência no recetor, pode-se agora reescrever as expressões da relação
sinal-ruído com base em (16), para cada uma das configurações óticas acima descritas (Tabela 7):
Tabela 7 - Relação sinal-ruído para cada uma das configurações óticas
Configuração Ótica
𝒔𝒏𝒓
𝑳𝑶𝑺
{
𝑃0𝐴𝑟cos (𝜙)𝑒
−𝑐𝑑
cos (𝜙)
𝜋𝑑2𝑡𝑔2(𝜃)𝑁𝐸𝑃 .1
√2𝜋[𝐷𝑡𝑥6+ 𝑑. 𝑡𝑔(𝜃)]
−1
. 𝑒
[−𝑥2+𝑦2+𝑧2
2[𝐷𝑡𝑥6+𝑑.𝑡𝑔(𝜃)]
2]
}
2
𝑵𝑳𝑶𝑺 {
𝑃0𝐴𝑟𝑒−𝑐2(𝑑1+𝑑2)
𝜋{[𝑡𝑔(𝜃3)𝑥]2 − [𝑡𝑔(𝜃1)(𝑥 − ℎ − 𝐿)]
2}𝑁𝐸𝑃.𝑡𝑔(𝜃3)(ℎ + 𝑥)
𝑥 − ℎ ×
×1
√2𝜋[𝐷𝑡𝑥6+ 𝑑. 𝑡𝑔(𝜃)]
−1
. 𝑒
[−𝑥2+𝑦2+𝑧2
2[𝐷𝑡𝑥6+𝑑.𝑡𝑔(𝜃)]
2]
}
2
Retro-Refletiva {
𝑃0𝑒−𝑐
2𝑑cos (𝜙).
𝐴𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜cos (𝜙)
𝜋𝑑2𝑡𝑔2(𝜃)
𝐴𝑟cos (𝜙)
𝜋𝑑2𝑡𝑔2(𝜃𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜)
𝜂𝑅𝑒𝑡𝑟𝑜𝑁𝐸𝑃
×
×1
√2𝜋[𝐷𝑡𝑥6+ 𝑑. 𝑡𝑔(𝜃)]
−1
. 𝑒
[−𝑥2+𝑦2+𝑧2
2[𝐷𝑡𝑥6+𝑑.𝑡𝑔(𝜃)]
2]
}
2
Por outro lado, a capacidade do sistema pode ser descrita pelo teorema de Shannon-Hartley
(assumindo um canal Gaussiano ideal) como:
𝐶 = 𝐿𝑏 × 𝑙𝑜𝑔2(1 + 𝑠𝑛𝑟) [𝑏𝑖𝑡/𝑠] (38)
Tal que 𝐶 [𝑏𝑖𝑡/𝑠] é a capacidade do canal; 𝑠𝑛𝑟 a relação sinal-ruído, e 𝐿𝑏 [𝐻𝑧] a largura de banda da
transmissão;
44
3.4. Formatos de Modulação
As comunicações óticas na região visível do espetro eletromagnético são, no que se refere ao processo
de comunicação, bastante menos versáteis que as comunicações assentes em ondas de rádio. Desde
logo, a arquitetura inerente aos emissores LED/LASER e aos recetores PINPD, APD e PMT implica
que seja relativamente robusto e pouco dispendioso o aproveitamento exclusivo da variação da
potência ótica do sinal a transmitir como grau de liberdade no processo de modulação ótico, tornando
o processo de deteção numa simplista conversão de potência ótica diretamente em potência elétrica.
Este processo genérico e transversal a qualquer sistema de comunicação ótico no visível é denominado
IM/DD (Intensity Modulation/Direct Detection).
No entanto, podem existir outros esquemas de modulação-deteção que não utilizem o processo IM/DD,
por exemplo. formatos de modulação e recetores coerentes que se fazem munir, para além da
informação da potência ótica do sinal, também da informação de fase instantânea do sinal, de forma a
aumentar a robustez da transmissão e, principalmente, da eficiência espetral de modulação. Por sua
vez, esta permite aumentar o valor do débito binário médio do processo de comunicação. Note-se que
esta dissertação tem o meio subaquático como meio de eleição, pelo que toda análise de desempenho
de cada umas das soluções terá de ser feita à luz deste constrangimento.
Estudos sobre a exequibilidade de esquemas de modulação coerentes em ambientes submarinos
englobam [51], onde é utilizada uma modulação 16-QAM-OFDM na transmissão dados a um débito de
3,2 𝐺𝑏𝑖𝑡/𝑠, e em [148] é provado o potencial deste tipo de soluções em ambiente de elevada turvação
da água.
Posto isto, dentro do conjunto das modulações de intensidade, podem-se distinguir as modulações em
banda de base e as modulações em banda passante. A primeira refere-se às modulações cuja banda
do sinal se mantém inalterada ao longo do processo de transmissão, e a segunda, refere-se a
modulações mais complexas, cuja banda original do sinal não é utilizada diretamente no processo de
transmissão (de forma a tornar o processo de transmissão mais robusto e/ou espetralmente mais
eficiente), sendo apenas recuperada após o processo de deteção.
Certos estudos abordam a comparação de modulações em banda de base e banda passante, tal como
em [149] onde é demonstrado que as técnicas de modulação em banda passante, tais como a OFDM,
apresentam uma eficiência espetral menor que aquela que é apresentada na gama de frequências das
ondas de rádio. Por outro lado, em [150] é comprovado experimentalmente que certas técnicas de
modulação em banda de base (como a PAM – Pulse Amplitude Modulation), juntamente com um
equalizador, podem efetivamente ter um desempenho superior aos esquemas complexos de
modulação em banda passante.
Por fim, esta dissertação vai-se centrar no estudo das técnicas de modulação de intensidade em banda
de base tais como a PAM, a PPM (Pulse Position Modulation) e a PWM (Pulse Width Modulation), cujas
diferentes características serão apresentadas de seguida.
45
PAM – Pulse Amplitude Modulation
Neste esquema de modulação, a informação a transmitir aparece codificada na amplitude dos impulsos
óticos modulados. Tipicamente referimo-nos a este esquema de modulação como 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀, tal que 𝐿
é o tamanho do alfabeto 𝑏𝑘 (𝑏𝑘 = {0, 1, 2, … , (𝐿 − 1)}); o número de símbolos da palavra de código é 𝐿
(𝐿 = 2𝑀 , 𝑀 > 0) e 𝑀 é o número de bits da palavra de código. Na prática, o valor de 𝐿 traduz o número
de diferentes amplitudes que o impulso codificado pode ter.
De forma genérica, a transmissão de informação modulada sob a forma 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀 obedece à seguinte
equação:
𝑥(𝑡) = 𝐴𝑠 ∑ 𝑏𝑘 × 𝑝𝑞(𝑡 − 𝐾𝑇)
+∞
𝑘=−∞
[𝑊] (39)
Tal que 𝑥(𝑡) [𝑊] é o sinal modulado, num dado instante temporal; 𝐴𝑠 [𝑊] a amplitude do sinal emitido
pela fonte ótica, e 𝑝𝑞(𝑡 − 𝐾𝑇) a forma quadrada do impulso, com valor máximo unitário, desviado de
𝐾𝑇 unidades temporais.
Da expressão acima resulta um sinal de amplitude ±𝐴𝑠, pelo que, em sistemas onde a transmissão da
fase do sinal não é possível, soma-se uma componente 𝐷𝐶 = 𝐴𝑠 de forma que o sinal resultante apenas
tome valores não negativos.
Segundo [141], o 𝐵𝐸𝑅 de um esquema 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀, num canal gaussiando ideal relaciona-se com a 𝑆𝑁𝑅
de acordo com:
𝐵𝐸𝑅𝐿−𝑃𝐴𝑀 =
1
2𝑒𝑟𝑓𝑐 [
√𝑠𝑛𝑟 × 𝑙𝑜𝑔2(𝐿)
2√2(𝐿 − 1)] (40)
Tal que 𝑒𝑟𝑓𝑐(𝑥) é a função de erro complementar avaliada no ponto 𝑥 e 𝐿 = 2𝑀, 𝑀 > 0.
De forma genérica, para qualquer esquema de modulação, o débito binário (𝐷𝑏) pode ser descrito em
função da eficiência espetral de modulação (𝜂𝑚𝑜𝑑), da seguinte forma:
𝐷𝑏 = 𝜂𝑚𝑜𝑑 × 𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛 [𝑏𝑖𝑡/𝑠] (41)
Tal que 𝜂𝑚𝑜𝑑 [𝑏𝑖𝑡. 𝑠−1𝐻𝑧−1] é a eficiência espetral de modulação, e 𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛 [𝐻𝑧] a largura de banda
mínima necessária à transmissão.
Para o caso concreto da modulação 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀, a eficiência espetral de modulação é dada por:
𝜂𝑚𝑜𝑑,𝑃𝐴𝑀 =
𝐷𝑏𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛
=𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛 × 𝑙𝑜𝑔2(𝐿)
𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛= 𝑙𝑜𝑔2(𝐿) [𝑏𝑖𝑡. 𝑠
−1𝐻𝑧−1] (42)
46
Com base em (4) e (40), a sensibilidade normalizada ao esquema de modulação 𝑂𝑂𝐾 típico, para um
APD, pode ser descrita da forma:
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝐴𝑃𝐷,𝑃𝐴𝑀
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝐴𝑃𝐷,𝑁𝑅𝑍−𝑂𝑂𝐾=
𝜎𝑛,𝑖𝑀𝑅𝜆
[2√2(𝐿 − 1)𝑒𝑟𝑓𝑐−1(2 × 𝐵𝐸𝑅)][𝑙𝑜𝑔2(𝐿)]−1/2
𝜎𝑛,𝑖𝑀𝑅𝜆
2√2𝑒𝑟𝑓𝑐−1(2 × 𝐵𝐸𝑅)=
𝐿 − 1
√𝑙𝑜𝑔2(𝐿) (43)
Para todos os outros recetores, a sensibilidade (𝑃𝑚𝑖𝑛) pode ser descrita por:
𝑃𝑚𝑖𝑛 = 𝑁𝐸𝑃 × √𝐿𝑏 [𝑊] (44)
Tal que 𝐿𝑏 [𝐻𝑧] é a largura de banda de transmissão.
No caso em que 𝐿𝑏 = 𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛 obtém-se, por (41):
𝑃𝑚𝑖𝑛 = 𝑁𝐸𝑃 × √𝐷𝑏𝜂𝑚𝑜𝑑
[𝑊] (45)
Para o caso concreto da modulação 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀:
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝑃𝐴𝑀 = 𝑁𝐸𝑃 × √𝐷𝑏
𝑙𝑜𝑔2(𝐿)= 𝑁𝐸𝑃 × √
𝐷𝑏𝑀 [𝑊] (46)
É de notar que o esquema 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀 é, atualmente, amplamente utilizado em sistemas FSO (Free-
Space Optical communication), na sua forma binária (2 − 𝑃𝐴𝑀), ou na forma mais conhecida, OOK. Tal
facto deve-se à simplicidade de implementação do esquema, e à eficiência de potência [136]. Neste
esquema, o “um” binário caracteriza-se por ocupar a totalidade (no caso de NRZ-OOK) ou parte (no
caso de RZ-OOK) do tempo de bit, e, o “zero” binário caracteriza-se pela ausência de impulso ótico.
PPM – Pulse Position Modulation
O esquema de modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀, tal como o nome indica, consiste em codificar a informação a
transmitir na posição relativa do impulso a transmitir, dentro to tempo alocado para cada bit. Cada
símbolo 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀 consiste em 𝐿 intervalos de tempo, de igual duração, em que se pode dar a
transmissão do símbolo (𝐿 = 2𝑀 , 𝑀 > 0), tal que 𝑀 é o número de bits da palavra de código. Também
para esta modulação, o alfabeto é de tamanho 𝐿 e está subdividido nos seguintes intervalos 𝑏𝑘 (𝑏𝑘 =
{0, 1, 2, … , (𝐿 − 1)}). A transmissão de informação modulada sob a forma 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀 obedece à seguinte
função definida por troços, num intervalo de símbolo:
47
𝑃𝑃𝑃𝑀(𝑡) = {
𝑃0, 𝑡 ∈ [𝑏𝑘𝑇𝑠,𝑃𝑃𝑀𝐿
, (𝑏𝑘 + 1)𝑇𝑠,𝑃𝑃𝑀𝐿
]
0, 𝑐𝑎𝑠𝑜 𝑐𝑜𝑛𝑡𝑟á𝑟𝑖𝑜 [𝑊] (47)
Tal que 𝑇𝑠,𝑃𝑃𝑀 [𝑠] é o tempo de símbolo para a modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀 [𝑇𝑠,𝑃𝑃𝑀 = 𝑙𝑜𝑔2 (𝐿
𝐷𝑏)].
Por outro lado, na presença de ruído branco gaussiano (𝐴𝑊𝐺𝑁), o 𝐵𝐸𝑅 pode ser descrito da seguinte
forma:
𝐵𝐸𝑅𝐿−𝑃𝑃𝑀 =1
2𝑒𝑟𝑓𝑐 [
1
2√2√𝑠𝑛𝑟 ×
𝐿
2× 𝑙𝑜𝑔2(𝐿)] (48)
Tal que 𝑒𝑟𝑓𝑐(𝑥) é a função de erro complementar avaliada no ponto 𝑥 e 𝐿 = 2𝑀, 𝑀 > 0.
Para uma modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀, a relação entre débito binário e eficiência espetral de modulação é
dada, segundo (41) e [151], por:
𝜂𝑚𝑜𝑑,𝑃𝑃𝑀 =
𝐷𝑏𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛,𝑃𝑃𝑀
≈𝑙𝑜𝑔2(𝐿)
𝐿=𝑀
2𝑀 [𝑏𝑖𝑡. 𝑠−1𝐻𝑧−1] (49)
Tal que 𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛,𝑃𝑃𝑀 [𝐻𝑧] é a largura de banda mínima, para a modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀 para atingir um débito
binário 𝐷𝑏 (𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛,𝑃𝑃𝑀 ≈𝐿×𝐷𝑏
𝑙𝑜𝑔2(𝐿)).
Com base em (4) e (50), a sensibilidade normalizada face ao esquema de modulação 𝑂𝑂𝐾 típico, para
um APD é descrita por:
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝐴𝑃𝐷,𝑃𝑃𝑀
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝐴𝑃𝐷,𝑁𝑅𝑍−𝑂𝑂𝐾=
𝜎𝑛,𝑖𝑀𝑅𝜆
2√2(𝑀 × 2𝑀−1)−1/2𝑒𝑟𝑓𝑐−1(2 × 𝐵𝐸𝑅)
𝜎𝑛,𝑖𝑀𝑅𝜆
2√2𝑒𝑟𝑓𝑐−1(2 × 𝐵𝐸𝑅)= √
21−𝑀
𝑀 (51)
Tal que 𝑃𝑚𝑖𝑛,𝐴𝑃𝐷,𝑃𝑃𝑀 [𝑊] é a sensibilidade do recetor APD, para o esquema de modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀, e
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝐴𝑃𝐷,𝑁𝑅𝑍−𝑂𝑂𝐾 [𝑊] a sensibilidade do recetor APD, para o esquema de modulação 𝑁𝑅𝑍 − 𝑂𝑂𝐾.
Para todos os outros recetores, a sensibilidade (𝑃𝑚𝑖𝑛;𝑃𝑃𝑀) pode ser descrita por:
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝑃𝑃𝑀 = 𝑁𝐸𝑃 × √𝐷𝑏𝐿
𝑙𝑜𝑔2(𝐿)= 𝑁𝐸𝑃 × √𝐷𝑏
2𝑀
𝑀 [𝑊] (52)
Tal que 𝑃𝑚𝑖𝑛,𝑃𝑃𝑀 [𝑊] é a sensibilidade de um recetor genérico, para o esquema de modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀.
48
PWM – Pulse Width Modulation
A diferença entre os esquemas de modulação 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀 e o 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀, está na forma de mapeamento
bit-símbolo. Enquanto que anteriormente o símbolo se expressava pela posição do impulso dentro de
𝑇𝑠,𝑃𝑃𝑀, agora este é expresso pela largura do impulso, dentro do tempo alocado à transmissão do
símbolo (𝑇𝑠,𝑃𝑊𝑀).
Tal como anteriormente, 𝐿 é o tamanho do alfabeto 𝑏𝑘 (𝑏𝑘 = {0, 1, 2, … , (𝐿 − 1)}) e o número de símbolos
da palavra de código é 𝐿 (𝐿 = 2𝑀, 𝑀 > 0), sendo 𝑀 o número de bits da palavra de código.
De forma genérica, a transmissão de informação modulada sob a forma 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀 obedece à equação:
𝑥(𝑡) = 𝐴𝑠 ∑ 𝑝𝑞(𝑡 − 𝐾𝑇)
+∞
𝑘=−∞
[𝑊] (53)
Para aplicação deste esquema de modulação a sistemas óticos, é necessário que 𝐴𝑠 cumpra a seguinte
equação que relaciona a potência média de pico da fonte e o tamanho do alfabeto:
𝐴𝑠 =
2𝐿
𝐿 + 1𝑃�̅� [𝑊] (54)
Tal que 𝑃�̅� [𝑊] é a potência média de pico da fonte ótica.
Por outro lado, segundo [152], o 𝐵𝐸𝑅 pode ser descrito da seguinte forma:
𝐵𝐸𝑅𝐿−𝑃𝑊𝑀 =1
2𝑒𝑟𝑓𝑐 [√
𝑙𝑜𝑔2(𝐿) × 𝑠𝑛𝑟
2×
𝑃�̅�
𝐿 + 1] (55)
Tal que 𝑒𝑟𝑓𝑐(𝑥) é a função de erro complementar avaliada no ponto 𝑥 e 𝐿 = 2𝑀, 𝑀 > 0.
A relação entre débito binário e eficiência espetral de modulação é dada, segundo (41), por:
𝜂𝑚𝑜𝑑,𝑃𝑊𝑀 =
𝐷𝑏𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛,𝑃𝑊𝑀
=𝑙𝑜𝑔2(𝐿)
𝐿=𝑀
2𝑀 [𝑏𝑖𝑡. 𝑠−1𝐻𝑧−1] (56)
Tal que 𝐿𝑏,𝑚𝑖𝑛,𝑃𝑊𝑀 [𝐻𝑧] é a largura de banda mínima, para a modulação 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀 para atingir um débito
binário 𝐷𝑏 (𝐷𝑏 ≈𝐿𝑏×𝑙𝑜𝑔2(𝐿)
𝐿).
A sensibilidade normalizada ao esquema de modulação 𝑂𝑂𝐾 típico, para um recetor genérico, pode
ser descrita da forma:
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝑃𝑊𝑀
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝑁𝑅𝑍−𝑂𝑂𝐾=(2𝑀 + 1)𝑄−1(𝐵𝐸𝑅)
√𝑠𝑛𝑟 × 𝑀= √
2𝑀 + 1
𝑀 (57)
49
Tal que 𝑄(𝑥) =1
2𝑒𝑟𝑓𝑐 (
𝑥
√2); 𝑃𝑚𝑖𝑛,𝑃𝑊𝑀 [𝑊] a sensibilidade de um recetor genérico, para o esquema de
modulação 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀, e 𝑃𝑚𝑖𝑛,𝑁𝑅𝑍−𝑂𝑂𝐾 [𝑊] a sensibilidade de um recetor genérico, para o esquema de
modulação 𝑁𝑅𝑍 − 𝑂𝑂𝐾.
Ou ainda, segundo (45), em função do 𝑁𝐸𝑃:
𝑃𝑚𝑖𝑛,𝑃𝑊𝑀 = 𝑁𝐸𝑃 × √𝐷𝑏𝐿
𝑙𝑜𝑔2(𝐿)= 𝑁𝐸𝑃 × √𝐷𝑏
2𝑀
𝑀[𝑊] (58)
Na Figura 23 demonstra-se o mapeamento bit-símbolo para cada formato de modulação, bem como o
impulso ótico transmitido associado a uma sequência binária de 3 bits (8 símbolos) cuja palavra de
código é 101001100.
Figura 23 – Esquema do mapeamento bit-símbolo para 8 − 𝑃𝐴𝑀, 8 − 𝑃𝑃𝑀 e 8 − 𝑃𝑊𝑀 (adaptado de [153])
Com suporte no MATLAB®, apresentam-se de seguida os gráficos relevantes relativos à variação do
𝐵𝐸𝑅 e 𝐷𝑏,𝑚á𝑥 em função da 𝑆𝑁𝑅, e da eficiência de potência (P POOK⁄ ) em função da eficiência espetral
de modulação (𝜂𝑚𝑜𝑑) para cada uma das modulações em estudo.
50
Figura 24 – Gráficos do 𝐵𝐸𝑅 em função da 𝑆𝑁𝑅, para cada uma das modulações em estudo (𝐿 ≤ 16)
Nesta figura observa-se que a modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀 é aquela que apresenta os menores requisitos de
𝑆𝑁𝑅 para atingir um dado 𝐵𝐸𝑅, sendo a modulação 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀 a mais restritiva com uma diferença de
cerca de 13 𝑑𝐵 entre a modulação 4 − 𝑃𝑃𝑀 e 4 − 𝑃𝐴𝑀 para o mesmo 𝐵𝐸𝑅.
Figura 25 – Gráficos da eficiência de potência em função da eficiência espetral de modulação, para cada uma das modulações em estudo (𝐿 ≤ 16)
51
Observa-se que a modulação 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀 é a mais eficiente em termos de potência uma vez que atinge
constantemente um maior valor de 𝜂𝑚𝑜𝑑 para o mesmo valor de potência que as suas congéneres.
Figura 26 – Gráficos do débito binário máximo em função da 𝑆𝑁𝑅, para cada uma das modulações em estudo
(L ≤ 16)
Note-se que as modulações 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀 e 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀 aparentam maximizar o valor de 𝐷𝑏,𝑚á𝑥 em torno do
valor da Capacidade do canal (assumindo uma largura de banda do canal de 150 𝑀𝐻𝑧 [12]).
52
3.5. Capacidade do Canal
A Capacidade do canal é uma métrica de grande interesse uma vez que permite estimar o débito binário
máximo possível de se transmitir num dado canal, constrangido a um nível de potência máximo 𝑃0.
Com esta estimativa é possível calcular o benefício máximo possível de se obter através do uso de
códigos corretores de erros para o caso de sinais com distribuição em amplitude gaussiana [158].
Importa referir as seguintes quantidades para os parâmetros do sinal discretizado, densidade espetral
de potência e potência:
Tabela 8 – Relação entre sinais no domínio do tempo e da frequência (adaptado de [158])
Tempo 𝑥(𝑡) = ∑𝑎𝑘𝑝(𝑡 − 𝑘𝑇𝑏)
𝑘
Frequência 𝑆𝑥(𝑗𝜔) =1
𝑇𝑏𝜎𝑥
2|𝑃(𝑗𝜔)|2 [𝑊/𝐻𝑧] 𝑃(𝑗𝜔) = 𝑇𝑏𝑠𝑖𝑛𝑐 (𝜋𝑇𝑏2𝜋
) [𝑊]
Para determinar a Capacidade do canal não ideal seletivo na frequência recorre-se a uma técnica
denominada water-pouring (para canais contínuos) demonstrada na Figura 27. Esta técnica consiste
em alocar a potência de emissão às diferentes frequências disponíveis de comprimento Δ𝑓, tal que a
função de transferência [𝐻(𝑓)] é aproximadamente constante no intervalo de Δ𝑓:
𝐶(𝑓0) = Δ𝑓𝑙𝑜𝑔2 (1 +
2𝑆𝑥(𝑓0)|𝐻(𝑓0)|2Δ𝑓
𝑁0Δ𝑓) [𝑏𝑖𝑡/𝑠] (59)
De forma a tornar a aproximação mais precisa, integra-se ao longo do domínio:
𝐶 =1
2∫ 𝑙𝑜𝑔2 (1 +
𝑆𝑥(𝑓)|𝐻(𝑓)|2
𝑁02
)𝑑𝑓+∞
−∞
[𝑏𝑖𝑡/𝑠] (60)
Figura 27 – Esquema demonstrativo do water-pouring num canal contínuo (esquerda) e potência de ruído
Gaussiano (direita)
Para aplicação ao caso de interesse (caso discreto) é necessário colocar um amostrador a um ritmo de
amostragem 2𝐵 =1
𝑇, e um filtro de largura de banda 𝐵 e ganho √𝑇 (de forma a manter o ganho do
sistema), tanto na entrada como na saída do sistema (vide Figura 28).
53
Figura 28 – Derivação do sistema discreto a partir do sistema contínuo (acima) e sistema discreto resultante
(abaixo)
Devido à largura de banda do filtro de receção, prova-se que os novos parâmetros do sistema respeitam
as seguintes equações [158]:
𝐻(𝑒𝑗2𝜋𝑓) = 𝐻 (𝑗
2𝜋𝑓
𝑇𝑏) , |𝑓| ≤ 𝐵 (61)
Tal que 𝐻(𝑒𝑗2𝜋𝑓) é a função de transferência do canal no tempo discreto, e 𝐻 (𝑗2𝜋𝑓
𝑇𝑏) é a função de
transferência do canal no tempo contínuo.
Para o caso do espetro de potência de sinal:
𝑆𝑥(𝑒
𝑗2𝜋𝑓) = 𝑆𝑥 (𝑗2𝜋𝑓
𝑇𝑏) , |𝑓| ≤ 𝐵 [𝑊/𝐻𝑧] (62)
Tal que 𝑆𝑥(𝑒𝑗2𝜋𝑓) é o espetro de potência do sinal no tempo discreto, e 𝑆𝑥 (𝑗
2𝜋𝑓
𝑇𝑏) é o espetro de potência
do sinal no tempo contínuo.
A potência e energia do sinal são dadas por:
𝑃0𝑇𝑏 = 𝐸[𝑋𝑘2] = 𝑇𝑏 . 𝐸[𝑋
2(𝑡)] [𝐽] (63)
Tal que 𝑃0 [𝑊] é a potência do sinal emitido pela fonte ótica; 𝑇𝑏 [𝑠] é o tempo de 𝑏𝑖𝑡, e 𝐸 [𝐽] a energia
do sinal.
Sendo que o espetro de potência de ruído é:
𝑆𝑁(𝑒
𝑗2𝜋𝑓) = 𝑆𝑁 (𝑗2𝜋𝑓
𝑇𝑏)~𝒩 (𝜇𝑁 = 0, 𝜎𝑁
2 =𝑁02) , |𝑓| ≤ 𝐵 [𝑊/𝐻𝑧] (64)
Tal que 𝑆𝑁(𝑒𝑗2𝜋𝑓) é o espetro de potência de ruído no tempo discreto; 𝑆𝑁 (𝑗
2𝜋𝑓
𝑇𝑏) é o espetro de potência
de ruído no tempo contínuo; 𝜇𝑁 [𝑊] é media da distribuição normal, e 𝜎𝑁2 [𝑊2] a variância da
distribuição normal.
Posto isto, a expressão para a capacidade de canal em função dos novos parâmetros é dada por:
54
𝐶 = B∫ 𝑙𝑜𝑔2 (1 +𝑆𝑥(𝑒
𝑗2𝜋𝑓)|𝐻(𝑒𝑗2𝜋𝑓)|2
𝜎𝑁2
)𝑑𝑓+12
−12
[𝑏𝑖𝑡/𝑠] (65)
Na prática pode-se discretizar a expressão da Capacidade em transformadas rápidas de Fourier (FFT
– Fast Fourier Transform) de comprimento 𝑀, tal que:
𝑆(𝑘) = 𝑆𝑥(𝑒
𝑗2𝜋𝑓)|𝑓=
𝑘𝑀≜𝑓𝑘∈[0,1], 𝑘=0,…,𝑀−1
[𝑊/𝐻𝑧] => ∑ 𝑆(𝑘)1
𝑀= 𝑃0
𝑘∈𝑀
[𝑊] (66)
E a função de transferência discreta:
𝐻(𝑘) = 𝐻(𝑒𝑗2𝜋𝑓𝑘) (67)
Culminando na expressão simplificada para a Capacidade do canal não ideal seletivo na frequência:
𝐶 ≈ B∑ 𝑙𝑜𝑔2 (1 +
𝑆(𝑘)|𝐻(𝑘)|2
𝜎𝑁2
)
𝑘∈𝑀
Δ𝑓, Δ𝑓 =1
𝑀 [𝑏𝑖𝑡/𝑠] (68)
55
4. Estudo de novas soluções para o
modem Blue-Ray v2
Neste capítulo começa-se por descrever as principais características do modem Blue-Ray v2, passando
depois à caracterização do ruído, 𝑆𝑁𝑅 e da Capacidade do canal inerentes aos novos esquemas de
modulação propostos.
4.1. Caracterização atual do modem
As características gerais do modem ótico Blue Ray v2, podem ser observadas na Tabela 9.
Tabela 9 - Características do modem ótico Blue Ray v2 (adaptado de [20])
Emissor Recetor
𝜆 ≅ 520 𝑛𝑚 𝐺𝑒𝑙é𝑡𝑟𝑖𝑐𝑜 = 1,5 × 106
Δ𝑉𝑎𝑙𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎çã𝑜,𝑚á𝑥 = 12 𝑉 Δ𝑉𝑎𝑙𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎çã𝑜,𝑚á𝑥 = 6 𝑉
𝑃𝑎𝑙𝑖𝑚𝑒𝑛𝑡𝑎çã𝑜 = 6 𝐿𝐸𝐷 × 4 𝑊 = 24 𝑊 𝐴𝑟 ≅ 1 𝑚𝑚2
�̅�0 ≅ 1,17 𝑊 𝐹𝑂𝑉 =𝑑 × (1 × 10−3)2
1,5 × 10−2 𝑟𝑎𝑑
𝜂𝑚𝑜𝑑 = 0,25 𝑏𝑖𝑡. 𝑠−1𝐻𝑧−1 Δ𝑓𝑓 ≅ 212 𝑘𝐻𝑧
𝜃 ≅ 17° 𝑅𝜆 = 0,32 𝐴/𝑊
𝐷𝑙𝑒𝑛𝑡𝑒 = 23,8 𝑚𝑚
Como podemos observar, o comprimento de onda central de emissão situa-se na região espetral da
cor verde e potência de emissão é inferior a 5% da potência de alimentação, o que comprova a baixa
eficiência dos LED’s. Por outro lado, a eficiência de modulação é também extremamente baixa (uma
vez que a solução atual preconiza uma modulação 𝑂𝑂𝐾 e codificação de 𝑀𝑎𝑛𝑐ℎ𝑒𝑠𝑡𝑒𝑟). O semiângulo
de divergência ótico é bastante reduzido devido à colimação do feixe por meio da lente do emissor.
No caso do recetor, o ganho elétrico é negativo e a área do recetor tende a ser a mínima, de forma a
permitir uma cada vez maior colimação do feixe de emissão. A largura de banda do recetor é,
pesumivelmente, o componente que limita a largura de banda do sistema.
Figura 29 – a) Fotografia do modem (à esquerda, extraído de [20] ), e fotografia da placa microcontroladora onde assenta o modem (à direita, extraído de [20])
56
No entanto, para comprovação experimental das mesmas começou-se por montar uma bancada de
testes, no departamento do ISR no polo do IST – Taguspark, no qual se realizaram dois tipos de testes
para a medição da potência de emissão do modem ótico Blue Ray (vide Figura 29 e Figura 30). Estes
testes foram realizados colocando o emissor e recetor óticos dentro de uma caixa escura com
aproximadamente (30 × 15 × 10) 𝑐𝑚, isolada com fita adesiva e uma abertura lateral.
Figura 30 – Fotografia do ambiente de teste para medição da variação da potência de emissão do modem ótico Blue Ray v2
O primeiro teste incidiu na medição da potência na receção de um fotodíodo [154] de área 1 𝑐𝑚2 ao
longo de uma gama de distâncias entre 8 – 39 𝑐𝑚, em intervalos de 5 𝑐𝑚, numa configuração LOS e
com ambos os componentes alinhados no eixo de separação entre os planos de emissão e receção
(𝜙 = 0). O resultado obtido pode ser observado na Figura 31.
Figura 31 - Variação da potência média de emissão, do modem ótico Blue Ray v2, com a distância entre emissor
e recetor
y = 0,0111e-0,072x
R² = 0,9922
0,0E+00
1,0E-03
2,0E-03
3,0E-03
4,0E-03
5,0E-03
6,0E-03
7,0E-03
0 10 20 30 40 50
Potê
ncia
média
[W
]
Distância [cm]
ModeloExperimental
Exponencial(ModeloExperimental)
Modelo Teórico
57
Nesta figura observam-se as curvas adquiridas para o modelo teórico e para o modelo experimental. A
primeira obteve-se através de uma regressão exponencial da forma 𝑦 =𝑦0+𝐴1𝑒
−(𝑥−𝑥0)𝑡1
(𝑥−𝑥0)2 , com um
coeficiente de determinação quadrado ajustado (𝑅2 = 0,9922) muito próximo da unidade, o que
demonstra a correção das medidas efetuadas e a íntima correlação dos valores obtidos. Relativamente
à expressão de regressão exponencial, a seguinte tabela descreve os valores obtidos pela regressão
no Origin® 6.1, e a interpretação física dos mesmos:
Tabela 10 - Parâmetros obtidos por simulação da variação da distância entre emissor e recetor
Parâmetro Interpretação Física Valor Obtido Unidades
𝒚𝟎 𝑃𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 0,31023 ± 0,05333 [𝑊]
𝑨𝟏 𝑃0 −0,32768 ± 0,05236 [𝑊]
𝒙 𝑑 - [𝑚]
𝒙𝟎 𝑑𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 0,08 [𝑚]
𝒕𝟏 𝑐−1 10,20371 ± 2,08732 [𝑚]
Relativamente à interpretação física dos parâmetros e à relação entre a expressão teórica obtida em
(25) e aos valores da Tabela 10, observa-se que 𝑃 representa a potência na receção, a potência de
offset (𝑃𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡) caracteriza a potência de ruído à entrada do sistema de medição, 𝑃0 representa a
potência de emissão, a distância de offset (𝑑𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡) caracteriza a distância a que as medidas
começaram a ser efetuadas, e, 𝑐−1 que caracteriza o inverso do coeficiente de atenuação.
Uma boa métrica para confirmação dos valores obtidos é assumir que o valor absoluto de potência de
ruído é menor que o valor absoluto de potência de emissão, logo:
|𝐴1|−|𝑦0| = {0,0164; 0,0184} > 0 [𝑊] (69)
Sabe-se também que, para um valor de 𝜙 = 0 se tem:
1
𝑡1̅=
𝑐̅
cos (𝜙)= 𝑐̅ =
1
10,20371≈ 9,8 × 10−2 [𝑚−1] (70)
Este valor é bastante elevado, tendo em conta que, na proximidade dos 520 𝑛𝑚, este valor deveria
quatro ordens de grandeza inferior [155]. A resposta a este desvio prende-se com a atenuação
acentuada do sinal ótico nas paredes da caixa de cartão que, por sua vez, aumenta o valor numérico
do coeficiente de atenuação.
A curva referente ao modelo experimental refere-se à substituição direta de valores na equação (22),
de onde se poderá confirmar a proximidade de valores entre o modelo teórico e o modelo experimental.
O teste seguinte focou-se na variação da potência na receção, com a variação do ângulo 𝜙, através do
OriginPro® 2017. Para tal, colocou-se o recetor a 12 cm do emissor e variou-se o dito ângulo no
intervalo entre ± 35º, em intervalos de 5º, obtendo-se o gráfico da Figura 32.
58
Figura 32 – Diagrama de radiação de potência média, do modem ótico Blue Ray v2, a uma distância de 12 𝑐𝑚
entre emissor e recetor
Na figura acima podem-se observar os valores experimentais obtidos por medição laboratorial, e a azul
a curva obtida por aproximação gaussiana da forma 𝑦 = 𝑦0 + 𝐴𝑒−(𝑥−𝑥𝑐)
2
2𝑤2 , com um coeficiente de
determinação quadrado ajustado (𝑅2 = 0,9944) muito próximo da unidade, o que demonstra a correção
das medidas efetuadas e a esperada relação entre o modelo teórico-experimental para o diagrama de
radiação. Nesta figura, também a potência de offset (𝑃𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡) caracteriza a potência de ruído à entrada
do sistema de medição.
Na tabela seguinte apresenta-se a interpretação física dos parâmetros obtidos por regressão
gaussiana:
Tabela 11 - Parâmetros obtidos por simulação da variação do ângulo entre emissor e recetor
Parâmetro Interpretação Física Valor Obtido Unidades
𝒚𝟎 𝑃𝑜𝑓𝑓𝑠𝑒𝑡 (−0,263453 ± 0,202746) × 10−3 [𝑊]
𝑨 𝑃0 (10,96 ± 0,228071) × 10−3 [𝑊]
𝒙 𝜙 - [𝑟𝑎𝑑]
𝒙𝒄 Posição do centro do pico 0,2634 ± 0,22771 [𝑟𝑎𝑑]
𝒘 𝜎 =𝐹𝑊𝐻𝑀
2√2ln (2) (12,5964 ± 0,3866) [𝑟𝑎𝑑]
0,0E+00
2,0E-03
4,0E-03
6,0E-03
8,0E-03
1,0E-02
1,2E-02
-40 -35 -30 -25 -20 -15 -10 -5 0 5 10 15 20 25 30 35 40
Potê
ncia
[W
]
Ângulo [º]
ValoresExperimentaisModelo Teórico
59
4.2. Estimativa do ruído médio do sistema
Após se ter caracterizado numericamente o sistema de emissão e receção, é importante agora
caracterizar o meio no qual se irão realizar os testes da solução proposta final.
Escolheu-se, como local de testes, o tanque de água do ISR no polo Taguspark (Oeiras), cujas
dimensões se apresentam na Figura 33.
Figura 33 - Dimensões do tanque de água de testes (esquerda) e duas configurações de teste (direita)
Note-se que, o facto deste tanque estar em ambiente controlado, com ativação de um sistema de
filtração de impurezas da água a cada 2ℎ/𝑑𝑖𝑎, leva a crer o menor dos coeficientes de atenuação da
Tabela 6. Posto isto, começou-se por fazer uma caracterização do ruído branco gaussiano inerente ao
sistema – ligou-se o recetor diretamente ao osciloscópio (através da placa de aquisição Analog
Discovery 2® [156]), extraíram-se aproximadamente 8 000 amostras de ruído (em total escuridão) e,
com o MATLAB®, realizou-se um ajustamento gaussiano ao histograma de amostras obtido, tal como
se pode observar na Figura 34.
Figura 34 – Histograma dos pontos de ruído (azul) e sua tendência gaussiana (vermelho)
60
A curva a vermelho da imagem acima refere-se à função gaussiana ajustada às amostras recolhidas
com o osciloscópio, tendo-se obtido o valor de potência de ruído 𝑁 = 𝜎2 ≅ 2,14 𝜇𝑊 ≅ −26,7 𝑑𝐵𝑚.
Seguidamente, gerou-se uma sequência binária pseudoaleatória (PRBS – Pseudorandom Binary
Sequence) com uma 𝑓𝑠 = 1 𝑀𝐻𝑧 e obtiveram-se as formas de onda correspondentes ao sinal gerado e
sinal recebido, para cada uma das configurações da Figura 33, e que se demonstram nas Figura 35 e
Figura 36 (obtidos através da função de osciloscópio do Analog Discovery 2® [156]).
Figura 35 – Captura do visor do osciloscópio para o sinal PRBS gerado (amarelo) e recebido (azul) para a configuração A
Figura 36 - Captura do visor do osciloscópio para o sinal PRBS gerado (amarelo) e recebido (azul) para a configuração B
Note-se que se escolheu a forma PRBS devido à sua riqueza espetral (face a um sinal sinusoidal). A
observação das figuras, particularmente da Figura 36 demonstra que 𝑓𝑠 = 1 𝑀𝐻𝑧 é o limite máximo de
distorção aceitável para a qual se consegue obter um sinal capaz de ser desmodulada no recetor.
61
4.3. Caracterização experimental do modem
Blue-Ray v2 e das novas modulações
Para se comparar os esquemas de modulação propostos, decidiu-se realizar uma análise relativa da
𝑆𝑁𝑅 e 𝐷𝑏 obtidos experimentalmente, para cada um dos esquemas de modulação 𝑂𝑂𝐾, 𝑃𝑃𝑀 e 𝑃𝑊𝑀.
Para tal, geraram-se formas de onda no MATLAB® relativas a cada um dos esquemas propostos,
através de um conversor D/A (Analog Discovery 2® [156]) ligado em paralelo com o emissor, uma fonte
de alimentação e o canal A do osciloscópio (Analog Discovery 2® [156]). O recetor, por sua vez, foi
ligado ao canal B do osciloscópio (vide o esquema de montagem na Figura 37), com as configurações
de teste A e B da Figura 33, e os parâmetros da Tabela 9, a uma distância de 3,18 𝑚 e 5 𝑚.
Figura 37 – Esquema da montagem laboratorial
As curvas parciais visualizadas no osciloscópio (𝑓𝑠 = 100 𝑘𝐻𝑧), para cada uma das formas de onda
geradas, podem ser observadas nas Figura 38, Figura 39 e Erro! A origem da referência não foi
encontrada.. A escolha para o valor da frequência de amostragem deveu-se com o facto de se
pretender estimular o canal abaixo de Δ𝑓𝑓.
62
Figura 38 – Captura do visor do osciloscópio para o sinal emitido com modulação OOK (amarelo, 1 V/div) e sinal
recebido (azul, 500 mV/div), para as distâncias de 3,18𝑚 e 5𝑚
Figura 39 – Captura do visor do osciloscópio para o sinal emitido com modulação 8 − 𝑃𝑃𝑀 (amarelo, 1 𝑉/𝑑𝑖𝑣) e
sinal recebido (azul, 500 𝑚𝑉/𝑑𝑖𝑣), para as distâncias de 3,18m e 5m
63
Figura 40 - Captura do visor do osciloscópio para o sinal emitido com modulação 8 − PWM (amarelo, 1 V/div) e
sinal recebido (azul, 500 mV/div), para as distâncias de 3,18𝑚 e 5𝑚
Note-se que o comportamento passa-baixo do sinal recebido provém de uma aparente filtragem por
parte do conversor D/A. Para mais, o sinal recebido aparece invertido face ao emitido devido ao ganho
negativo no recetor.
Por fim, os resultados obtidos por experimentação podem ser observados na tabela seguinte.
Tabela 12 - Resultados obtidos em medição experimental
Modulação 𝒅 = 𝟑, 𝟏𝟖 𝒎 𝒅 = 𝟓 𝒎
𝑺𝑵𝑹 [𝒅𝑩] 𝑷𝒓̅̅̅̅ [𝑾] �̅� [𝝁𝑾] 𝑺𝑵𝑹 [𝒅𝑩] 𝑷𝒓̅̅̅̅ [𝑾] �̅� [𝝁𝑾] 𝑶𝑶𝑲 20,64 0,25 18,80 19,50 0,50 6,29
𝟖 − 𝑷𝑷𝑴 20,46 0,40 32,80 19,68 0,72 8,34
𝟖 − 𝑷𝑾𝑴 21,85 0,31 13,20 19,45 0,57 7,40
Por outro lado, a estimação da Capacidade do canal passou pela implementação dos seguintes passos:
1. Estimular o canal com uma forma de onda complexa (sinal PRBS);
64
2. Identificar a resposta em frequência e o nível de ruído no sistema discreto;
3. Calcular a Capacidade teórica utilizando o teorema de Shannon-Hartley adaptado ao caso
discreto.
Começou-se por gerar um sinal PRBS, no MATLAB®, de valores {0, 5} 𝑉 que modulou diretamente o
emissor referido na Tabela 9 por meio de [156], e medida em modo de amostragem lenta com [157] a
uma distância de 5 𝑚.
No caso concreto 𝑇𝑏 ≈1
250 𝑘𝐻𝑧 = 4𝜇𝑠, de forma a estimular o canal acima de Δ𝑓𝑓 ≅ 212 𝑘𝐻𝑧 uma vez
que o filtro ótico é, presumivelmente, o equipamento que, na prática, limita a largura de banda do
sistema.
De seguida utilizou-se a aplicação do MATLAB® para processamento de sinais e identificação de
sistemas com vista à determinação do modelo da função de transferência que mais se assemelhe ao
canal submarino em teste. O modelo que melhor assemelhou o resultado experimental e o resultado
simulado foi o modelo de Espaço de Estados de ordem 4 (𝑛 = 4), tal como se observa na Figura 41:
Figura 41 – Gráfico referente à representação de parte das amostras do sinal experimental recebido (azul) e
simulado pelo modelo (laranja)
Nesta figura observa-se a semelhança entre os valores absolutos do sinal experimental e do sinal
simulado, bem como dos níveis de ruído inerentes, pelo que se pode aplicar a técnica de water-pouring
na obtenção da Capacidade do canal discreto seletivo na frequência [158]. Obteve-se um resultado
aproximado de 798 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠 para a Capacidade do canal, a que corresponde uma 𝑆𝑁𝑅𝑚á𝑥 ≅ 31 𝑑𝐵.
Face os resultados teóricos da Figura 26 prova-se que existe uma grande disparidade entre o modelo
do canal ideal e o modelo do canal real uma vez que o ganho do canal real não é próximo da unidade
e a largura de banda máxima do canal também não é 150 𝑀𝐻𝑧 [12].
O código MATLAB® relativo às experiências levadas a cabo pode ser observado no anexo B.
65
4.4. Simulação Numérica de um sistema AUV-
AUV
De forma a aferir a validade dos resultados experimentais optou-se por criar um simulador, assente em
MATLAB®, que emulasse com rigor uma ligação AUV-AUV de 3,18 𝑚 e 5 𝑚 com uma frequência de
amostragem de 100 𝑘𝐻𝑧 para o ambiente submarino descrito na secção 4.3. Para tal assumiram-se os
seguintes parâmetros relativos à experiência laboratorial:
Tabela 13 – Parâmetros de simulação para o teste dos novos formatos de modulação
Condições de Teste
𝑓𝑠 = 100 𝑘𝐻𝑧 𝐸𝑑 ≅ 1440 𝑊𝑚−2
𝑝𝑙𝑖𝑔 = 0,25 𝑚 (𝑧𝑜𝑛𝑎 𝑒𝑢𝑓ó𝑡𝑖𝑐𝑎) 𝛾 ≅ 2,9 (𝑝𝑙𝑎𝑛𝑜 ℎ𝑜𝑟𝑖𝑧𝑜𝑛𝑡𝑎𝑙)
Começou-se por gerar um vetor de símbolos ([0, 2𝑀−1]) que foi convertido na sequência binária
correspondente para cada uma das modulações em teste. De seguida, emulou-se o emissor e o recetor
descritos na Tabela 9 e um canal que se assumiu de baixa atenuação (𝑐 = 0,056 𝑚−1).
Os resultados obtidos para a emissão e receção do Sinal NRZ, vetor de símbolos e tensão do sinal,
para cada uma das modulações em teste, podem ser observados na Figura 42 e Figura 43 (optou-se
por não colocar o processo de transmissão da modulação 𝑂𝑂𝐾 devido ao menor interesse relativo).
Figura 42 – Gráficos referentes à emissão e receção do sinal 8 − 𝑃𝑃𝑀
66
Figura 43 – Gráficos referentes à emissão e receção do sinal 8 − 𝑃𝑊𝑀
Note-se que a variação na amplitude do sinal modulado refere-se ao facto de manter a tensão média
de emissão constante, e a as diferenças ao nível do sinal desmodulado referem-se à atenuação do
canal.
Posto isto, de forma a estimar a potência média do sinal recebido e a potência média do ruído, optou-
se por gerar o histograma dos valores de tensão recebidos, para cada uma das transições positivas e
negativas do sinal. Na prática, para cada transição, armazenou-se cerca de 10% das amostras
correspondentes ao tempo de bit e refez-se este processo para todas as transições do sinal
desmodulado obtendo-se os resultados demonstrados na Figura 44 e Figura 45.
Figura 44 - Histograma de valores de tensão, na receção, para a modulação 8 − 𝑃𝑃𝑀, à distância de 5 𝑚
67
Figura 45 - Histograma de valores de tensão, na receção, para a modulação 8 − 𝑃𝑊𝑀, à distância de 5 𝑚
A partir dos resultados acima observa-se que a tendência dos histogramas é aproximadamente
gaussiana, logo é possível estimar a média e o desvio padrão dos pontos próximos de "0" e "1", e, por
conseguinte, a potência média recebida, o ruído médio recebido e a 𝑆𝑁𝑅, tal como se demonstra na
Tabela 14.
Tabela 14 -Resultado comparativo das simulações para as modulações 𝑂𝑂𝐾, 8 − 𝑃𝐴𝑀, 8 − 𝑃𝑃𝑀 e 8 − 𝑃𝑊𝑀
Modulação 𝒅 = 𝟑, 𝟏𝟖 𝒎 𝒅 = 𝟓 𝒎
𝑺𝑵𝑹 [𝒅𝑩] 𝑷𝒓̅̅̅̅ [𝑾] �̅� [𝝁𝑾] 𝑺𝑵𝑹 [𝒅𝑩] 𝑷𝒓̅̅̅̅ [𝑾] �̅� [𝝁𝑾] 𝑶𝑶𝑲 21,02 0,30 18,9 19,43 0,48 6,29
𝟖 − 𝑷𝑷𝑴 20,96 0,50 32,8 19,56 0,68 8,34
𝟖 − 𝑷𝑾𝑴 21,91 0,32 13,2 19,26 0,53 7,39
Estes resultados estão claramente abaixo do valor obtido para a 𝑆𝑁𝑅𝑚á𝑥 ≅ 31 𝑑𝐵 (descrita na secção
4.3) por meio do cálculo da Capacidade do canal, o que comprova a plausibilidade dos mesmos.
O código MATLAB® relativo às experiências levadas a cabo pode ser observado no anexo A.
68
4.5. Análise dos Resultados
Os resultados obtidos através da simulação numérica apresentam uma estimativa dos valores de
𝑃�̅� , 𝑁 e 𝑆𝑁𝑅 para cada uma das modulações em estudo, nas condições de teste da Tabela 13. Em
primeiro lugar, a modulação 8 − 𝑃𝑃𝑀 apresenta-se como aquela cujo valor médio de potência no
recetor é superior, mas também o valor médio do ruído. Já a modulação 𝑂𝑂𝐾 aparenta ser aquela cuja
potência média recebida é sempre a menor, com a modulação 8 − 𝑃𝑊𝑀 a ocupar uma posição
intermédia entre estas duas. A simulação numérica comprova que todas as modulações em teste
oferecem um desempenho bastante próximo em termos de 𝑆𝑁𝑅, algo que é corroborado com os
resultados experimentais, comprovando a validade do programa MATLAB® para a simulação de uma
ligação AUV-AUV, em diferentes ambientes de turvação e a diferentes distâncias de ligação.
Uma vez que os resultados numérico-experimentais obtidos apresentam valores bastante próximos
entre cada uma das modulações em teste, a comparação entre cada uma será baseada nas curvas
obtidas por simulação numérica nas Figura 24, Figura 25 e Figura 26, baseados nas expressões
apresentadas na secção 3.4. De notar que existe uma ligeira discrepância relativamente aos valores
de potência recebida e ruído médios no recetor, para cada uma das modulações, que se deve ao facto
do coeficiente de atenuação numérico e experimental não ser exatamente igual, e também à atenuação
das duas guardas de vidro entre o emissor e o recetor, bem como ao facto de a configuração espacial
de teste a 3,18 𝑚 ser mais propensa à entrada de ruído solar.
Na Figura 24 é possível observar a variação do 𝐵𝐸𝑅 com a 𝑆𝑁𝑅 no recetor, em [𝑑𝐵], sendo que se
observa um incremento da potência na receção para as seguintes modulações, por ordem crescente:
𝐿 − 𝑃𝑃𝑀, 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀 e 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀. À exceção da modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀, todas apresentam um crescimento
da 𝑆𝑁𝑅 com o número de símbolos do alfabeto, 𝐿. Para um valor de 𝑆𝑁𝑅 próximo dos obtidos (𝑆𝑁𝑅 ≅
20 𝑑𝐵), as modulações 8 − 𝑃𝑃𝑀 e 𝑂𝑂𝐾 são as únicas que cumprem um valor mínimo de 𝐵𝐸𝑅
estipulado para um sistema de comunicações óticas em espaço livre (10−6).
Na Figura 25 caracterizou-se a penalidade de potência relativa de cada modulação face a modulação
𝑂𝑂𝐾, em função da 𝜂𝑚𝑜𝑑. Desta figura observa-se uma tendência inversa entre a eficiência espetral de
modulação e a potência mínima de emissão. No entanto, a modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀 aparenta ser a única
que oferece a maior eficiência de potência na emissão, e uma eficiência espetral de modulação que
apenas é menor que a oferecida pela modulação 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀. Aqui, também a modulação 8 − 𝑃𝑃𝑀
evidencia ser aquela cujos requisitos mínimos de potência de emissão são menores, apesar da menor
eficiência espetral, comparativamente à modulação 𝑂𝑂𝐾.
Finalmente, na Figura 26 caracterizou-se a proximidade relativa de débito binário inerente a cada uma
das modulações estudadas, com a capacidade do canal. Assumiu-se uma largura de banda do canal
de 150 𝑀𝐻𝑧 [12] e uma largura de banda de modulação que é o produto de um valor arbitrário de débito
binário (neste caso, 798 𝑘𝑏𝑖𝑡/𝑠, obtido pela aplicação do teorema de Shannon–Hartley) pelo valor de
𝜂𝑚𝑜𝑑−1. Para um valor médio de 𝑆𝑁𝑅 ≅ 20 𝑑𝐵, a modulação 8 − 𝑃𝑃𝑀 aparenta ser aquela que
maximiza o valor de 𝐷𝑏,𝑚á𝑥 .
69
5. Conclusão e Trabalho Futuro
O problema abordado no âmbito desta dissertação prende-se com o encontrar de alternativas que
possibilitassem o aumento do débito binário médio das comunicações, numa ligação AUV-AUV (ou
rede sensorial-AUV), através da análise de diferentes esquemas de modulação, nomeadamente 𝐿 −
𝑃𝐴𝑀, 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀 e 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀. Para tal começou-se por compilar o estado de arte relativo a comunicações
submarinas, redes sensoriais e veículos submarinos não tripulados e concluiu-se que o facto da largura
de banda do canal ótico submarino ser, tipicamente, três ordens de grandeza superior à de outras
tecnologias (nomeadamente acústica) fez com que esta fosse a escolha de eleição em sistemas de
muito curta distância (< 0,1 𝑘𝑚) nos quais exista a necessidade de comunicar a débitos binários
superiores ao 𝑀𝑏𝑖𝑡/𝑠.
Seguidamente, optou-se por caracterizar genericamente um qualquer sistema ótico submarino sem
fios, propondo-se um modelo teórico mais completo que os disponíveis na literatura, ao se introduzir
um termo de variação gaussiana no espetro de emissão do LED que permite aproximar, com maior
fiabilidade, o modelo real de emissão do mesmo. Também se explanou e equiparou os modelos
contínuo e discreto para a Capacidade do canal obtendo uma aproximação válida de aplicação num
qualquer caso real.
Os resultados teóricos nas Figura 24, Figura 25 e Figura 26, comprovam que a modulação 8 − 𝑃𝑃𝑀 é
única capaz de cumprir, simultaneamente, a condição mínima de 𝐵𝐸𝑅 estipulada, e diminuir os
requisitos mínimos de potência de emissão, mantendo o valor de 𝑆𝑁𝑅 obtido pelo sistema inicial. Por
outro lado, o presumível aumento do valor de 𝐷𝑏,𝑚á𝑥, face ao sistema inicial, comprova que esta
modulação é capaz de tornar o sistema mais robusto e eficiente.
Apesar dos resultados obtidos, não foi possível ter em linha de conta o teste das modulações 𝐿 −
𝑃𝐴𝑀, 𝐿 > 2 e 𝐷𝑃𝐼𝑀, o que provou ser uma limitação face ao âmbito de estudo inicial. A primeira
limitação deveu-se à conceção eletrónica do sistema em teste, uma vez que a alimentação dos LED’s
é controlada por um transístor de efeito de campo (MOSFET), com um limiar de tensão de alimentação
em 2,5 𝑉. Este valor implica que o teste de modulações multinível (no caso da 𝐿 − 𝑃𝐴𝑀) esteja limitado
eletronicamente apenas a dois níveis. Já a modulação 𝐿 − 𝐷𝑃𝐼𝑀 não foi testada numericamente devido
ao facto do 𝑇𝑠,𝐷𝑃𝐼𝑀 ser variável, o que complicava severamente a escrita do código MATLAB®, pelo que
se deu primazia aos testes envolvendo as restantes modulações. Outra das limitações do estudo
prendeu-se com a impossibilidade em isolar o ruído solar de fundo de entrada no sistema e, daí, a
discrepância relativa dos valores de ruído médio no recetor, para cada uma das modulações em teste.
O facto de a sala de testes ser totalmente construída em vidro e o facto de esta, de noite, ser iluminada
centralmente pela gestão do edifício, fez com que a precisão dos valores não fosse ótima. A inexistência
de ferramentas apropriadas para colmatar os efeitos de desalinhamento entre emissor e recetor, e
atenuação do feixe ótico pelas paredes de vidro do tanque de água, na experiência laboratorial, bem
como a não medição do valor do coeficiente de atenuação do meio estão latentes na discrepância
relativa dos valores de potência média no recetor, para cada uma das modulações em teste.
70
Uma possível orientação de trabalho futuro passaria por implementar, na prática, uma solução de nível
de camada de aplicação de 𝑂𝑆𝐼, baseada num esquema de modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀, contabilizando as
variações ao nível do débito binário e distância máxima da ligação, em diferentes ambientes
submarinos e distâncias, caracterizando de forma clara o valor do coeficiente de atenuação de cada
meio. Por outro lado, alterar o funcionamento do emissor, para que seja possível aceder à alimentação
de cada LED independentemente, de formar a suprir os constrangimentos encontrados pelo MOSFET
e caracterizar de forma congruente esquemas de modulação multinível. Finalmente, a execução de um
sistema de rastreamento do feixe ótico e de auto-adaptação do débito binário em função da turvação e
distância da ligação, tornariam o sistema mais robusto e mais próximo da sua comercialização.
71
6. Anexos
A. Simulação Numérica
Modulação 𝑂𝑂𝐾
potencia_recebida;
SNR_range_data;
Ruido;
L = 2; %Número de simbolos
M = log2(L);
if mod(M,1) == 0
else
error ('L tem de ser um número inteiro de simbolos de M bits')
end
meio=1; %Especificar tipo de ambiente submarino
linhas = 1;
num_symbols = 5*8e2;
a=dec2bin(randi([0 2^M-1],linhas,num_symbols));
b=a';
bits_sinal_gerado_ook=str2num(b(:));
f=100e3; %frequencia do sinal;
T=1/f;
t=0:T:(numel(bits_sinal_gerado_ook)-1)*T;
grouped_bits = str2num(a);
v_emitida = 5*bits_sinal_gerado_ook; %vide http://ieeexplore.ieee.org/document/6349691/
ef_ook = log2(L); %bit/s/hz
bitrate = ef_ook*f;
T_bit = 1/bitrate;
T_symbol=M*T_bit;
ook_final=v_emitida;
% Conversão de grupos de M bits em simbolos
symbols_sent= bin2dec(a);
T_simul=T_symbol*numel(symbols_sent);
x=linspace(0,T_simul,numel(symbols_sent));
intervals = linspace(0,P,L+1);
intervals(1)=[];
symbols_max_power = horzcat(unique(symbols_sent),intervals');
ook_mod_signal=zeros(numel(symbols_sent),1);
for i=1:numel(symbols_sent)
for j=1:numel(symbols_max_power(:,1))
if symbols_sent(i)==symbols_max_power(j,1)
ook_mod_signal(i)=symbols_max_power(j,2);
if ook_mod_signal(i)==symbols_max_power(1,2)
ook_mod_signal(i)=0;
end
end
end
end
subplot(3,2,1)
stairs(t,bits_sinal_gerado_ook);
title('Sinal NRZ Emitido')
xlabel('T_b_i_t')
subplot(3,2,3)
stairs(x,symbols_sent);
title('Vetor de Símbolos Emitido')
xlabel('T_s_i_m_b')
subplot(3,2,5)
stairs(x,ook_mod_signal);
title('Sinal Modulado')
xlabel('T_s_i_m_b')
if d_lig==3.18
ook_final_received_at_pre=ook_mod_signal.*atenuacao(meio)*R*G_amp*0.85;
elseif d_lig==5
ook_final_received_at_pre=ook_mod_signal.*atenuacao(meio)*R*G_amp;
end
[sz1,sz2] = size (ook_final_received_at_pre);
if d_lig == 3.18
awgn = wgn(sz1, sz2, pow2db(Pruido_el*47));
72
elseif d_lig == 5
awgn = wgn(sz1, sz2, pow2db(Pruido_el*15.65));
end
ook_final_received_at = ook_final_received_at_pre+awgn;
bits_received = zeros(numel(ook_final_received_at),1);
for i=1:numel(ook_final_received_at)
if ook_final_received_at(i)<5*atenuacao(meio) %recetor sabe quanto esperar de atenuacao
bits_received(i)=0;
elseif ook_final_received_at(i)>=5*atenuacao(meio)
bits_received(i)=1;
end
end
counter=1;
counter2=1;
grouped_bits_received=zeros(numel(grouped_bits),M);
for i=1:numel(bits_received)
if counter==M
grouped_bits_received(counter2,counter)=bits_received(i);
counter=1;
counter2=counter2+1;
elseif (counter>0 && counter<M)
grouped_bits_received(counter2,counter)=bits_received(i);
counter=counter+1;
end
end
symbols_received = bi2de(grouped_bits_received);
intervals_rec = linspace(0,max(ook_final_received_at_pre),L+1);
intervals_rec(1)=[];
symbols_max_power_rec = horzcat(unique(symbols_sent),intervals_rec');
ook_demod_signal=zeros(numel(symbols_received),1);
for i=1:numel(symbols_received)
for j=1:numel(symbols_max_power_rec(:,1))
if symbols_received(i)==symbols_max_power_rec(j,1)
ook_demod_signal(i)=symbols_max_power_rec(j,2);
if ook_demod_signal(i)==symbols_max_power_rec(1,2)
ook_demod_signal(i)=0;
end
end
end
end
err=bits_sinal_gerado_ook-bits_received;
count_err=sum(sum(abs(err)));
ber_ook=count_err/numel(bits_sinal_gerado_ook)
err_s=symbols_sent-symbols_received;
for i=1:numel(err_s)
if err_s(i)==0
else
err_s(i)=-1;
end
end
count_err_s=sum(sum(abs(err_s)));
ser_pwm=count_err_s/numel(symbols_sent);
subplot(3,2,2)
stairs(t,bits_received);
title('Sinal NRZ Recebido')
xlabel('T_b_i_t')
subplot(3,2,4)
stairs(x,symbols_received);
title('Vetor de Símbolos Recebido')
xlabel('T_s_i_m_b')
subplot(3,2,6)
stairs(x,ook_demod_signal);
title('Sinal Desmodulado')
xlabel('T_s_i_m_b')
V_tot = ook_final_received_at;
media = (max(V_tot)+min(V_tot))/2;
counter=0;
counter_pos=0;
counter_neg=0;
v_pos=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
v_neg=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
for i=1:numel(V_tot(:,1))
counter=counter+1;
if V_tot(i,1) > media
v_pos(counter)=V_tot(i,1);
elseif V_tot(i,1)<media
v_neg(counter)=V_tot(i,1);
73
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_pos)
if v_pos(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_pos(counter,counter2)=v_pos(i);
elseif (counter2>0 && v_pos(i) ==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_neg)
if v_neg(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_neg(counter,counter2)=v_neg(i);
elseif (counter2>0 && v_neg(i)==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
tendencia_pos=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_pos(:,1))
pos_aux = grouped_v_pos(i,:);
pos_aux(pos_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,pos_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(pos_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(pos_aux(1,:))/4);
s1_pos = pos_aux(quarter:half);
s2_pos = pos_aux(half+1 : half+quarter);
s3_pos=horzcat(s1_pos,s2_pos);
else
s3_pos=pos_aux;
end
linha_pos=s3_pos(1,:);
linear_pos = detrend(linha_pos);
tendencia_pos=horzcat(tendencia_pos,linear_pos);
if num_el<numel(grouped_v_pos(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = pos_aux(1,numel(pos_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(pos_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if pos_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
pos_aux_final(counter4+counter3)=pos_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
tendencia_neg=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
74
for i=1:numel(grouped_v_neg(:,1))
neg_aux = grouped_v_neg(i,:);
neg_aux(neg_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,neg_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(neg_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(neg_aux(1,:))/4);
s1_neg = neg_aux(quarter:half);
s2_neg = neg_aux(half+1 : half+quarter);
s3_neg=horzcat(s1_neg,s2_neg);
else
s3_neg=neg_aux;
end
linha_neg=s3_neg(1,:);
linear_neg = detrend(linha_neg);
tendencia_neg=horzcat(tendencia_neg,linear_neg);
if num_el<numel(grouped_v_neg(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = neg_aux(1,numel(neg_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(neg_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if neg_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
neg_aux_final(counter4+counter3)=neg_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
[mu_1, sigma_1_wrong] = normfit(pos_aux_final);
[mu_0, sigma_0_wrong] = normfit(neg_aux_final);
[mu_1_wrong, sigma_1] = normfit(tendencia_pos);
[mu_0_wrong, sigma_0] = normfit(tendencia_neg);
figure;
histogram(neg_aux_final+mu_0, 'FaceColor','b');
hold on;
histogram(pos_aux_final+mu_1, 'FaceColor','k');
hold off;
title('Histograma de pontos próximos de 0 e 1')
if mu_0<0
P_avg_received_el = ((mu_1-mu_0)/2)^2
elseif mu_0>0
P_avg_received_el = ((mu_1+mu_0)/2)^2
end
Noise_avg_received_el = ((sigma_1+sigma_0)/2)^2;
Noise_avg_received_el_dbw = 10*log10(Noise_avg_received_el);
Noise_avg_received_el_dbm = Noise_avg_received_el_dbw+30;
if mu_0<0
snr = (mu_1-mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
elseif mu_0>0
snr = (mu_1+mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
end
SNR = 10*log10(snr)
Modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀
potencia_recebida;
SNR_range_data;
Ruido;
75
L = 8; %Número de simbolos
M = log2(L);
if mod(M,1) == 0
else
error ('L tem de ser um número inteiro de simbolos de M bits')
end
meio=1; %Especificar tipo de ambiente submarino
linhas = 1;
num_symbols = 5e2;
a=dec2bin(randi([0 2^M-1],linhas,num_symbols));
b=a';
bits_sinal_gerado_ppm=str2num(b(:));
f=100e3; %frequencia do sinal;
T=1/f;
t=0:T:(numel(bits_sinal_gerado_ppm)-1)*T;
grouped_bits = str2num(a);
v_emitida = bits_sinal_gerado_ppm; %vide http://ieeexplore.ieee.org/document/6349691/
ef_ppm = log2(L)/L; %bit/s/hz
bitrate = ef_ppm*f;
T_bit = 1/bitrate;
T_symbol=M*T_bit;
ppm_final=v_emitida;
% Conversão de grupos de M bits em simbolos
symbols_sent= bin2dec(a);
T_simul=T_symbol*numel(symbols_sent);
x=linspace(0,T_simul,numel(symbols_sent));
z=linspace(0,T_simul,8*numel(symbols_sent));
intervals = linspace(0,M*T_bit,L+1);
intervals(1)=[];
symbols_max_T = horzcat(unique(symbols_sent),intervals');
ppm_symbols_signal=zeros(numel(symbols_sent),2);
for i=1:numel(symbols_sent)
for j=1:numel(symbols_max_T(:,1))
if symbols_sent(i)==symbols_max_T(j,1)
ppm_symbols_signal(i,1)=symbols_max_T(j,1); %Simbolo
ppm_symbols_signal(i,2)=symbols_max_T(j,1)+1; %Instante dentro do tempo de simbolo
end
end
end
ppm_symbols_signal_corrected=zeros(1,L*numel(ppm_symbols_signal(:,1)));
for i=1:numel(ppm_symbols_signal(:,2))
if ppm_symbols_signal(i,1)==0
ppm_symbols_signal_corrected(i*L-L+(ppm_symbols_signal(i,2)-0))=-1; %Zeros vão ser processados
adiante
else
ppm_symbols_signal_corrected(i*L-L+(ppm_symbols_signal(i,2)-0))=ppm_symbols_signal(i,1);
end
end
ppm_mod_signal=zeros(1, numel(ppm_symbols_signal_corrected));
for i=1:numel(ppm_symbols_signal_corrected)
if ppm_symbols_signal_corrected(i)==0
ppm_mod_signal(i)=ppm_mod_signal(i);
else
ppm_mod_signal(i)=ppm_symbols_signal_corrected(i)./ppm_symbols_signal_corrected(i).*3.38;
end
end
subplot(3,2,1)
stairs(t,bits_sinal_gerado_ppm);
title('Sinal NRZ Emitido')
xlabel('T_b_i_t')
subplot(3,2,3)
stairs(x,symbols_sent);
title('Vetor de Símbolos Emitido')
xlabel('T_s_i_m_b')
subplot(3,2,5)
stairs(z,ppm_mod_signal);
title('Sinal Modulado')
xlabel('^{T_s_i_m_b}/_{L}')
if d_lig==3.18
ppm_final_received_at_pre=ppm_mod_signal.*atenuacao(meio)*R*G_amp*0.8;
elseif d_lig==5
ppm_final_received_at_pre=ppm_mod_signal.*atenuacao(meio)*R*G_amp*0.8;
end
76
[sz1,sz2] = size (ppm_final_received_at_pre);
if d_lig == 3.18
awgn = wgn(sz1, sz2, pow2db(Pruido_el*105.7));
elseif d_lig == 5
awgn = wgn(sz1, sz2, pow2db(Pruido_el*26.9));
end
ppm_final_received_at = ppm_final_received_at_pre+awgn;
counter=1;
counter2=1;
grouped_v_received=zeros(numel(ppm_final_received_at)/L,L);
for i=1:numel(ppm_final_received_at)
if counter==L
grouped_v_received(counter2,counter)=ppm_final_received_at(i);
counter=1;
counter2=counter2+1;
elseif (counter>0 && counter<L)
grouped_v_received(counter2,counter)=ppm_final_received_at(i);
counter=counter+1;
end
end
symbols_received = zeros(1,numel(grouped_v_received(:,1)));
for i=1:numel(grouped_v_received(:,1))
line_max = max(grouped_v_received(i,:));
counter=-1;
for j=1:L
if grouped_v_received(i,j)~=line_max
counter=counter+1;
elseif grouped_v_received(i,j)==line_max
counter=counter+1;
symbols_received(1,i)=counter; %Simbolos recebidos
end
end
end
bits_received = de2bi(symbols_received');
ppm_symbols_signal_received=zeros(numel(symbols_received),2);
for i=1:numel(symbols_received)
for j=1:numel(symbols_max_T(:,1))
if symbols_received(i)==symbols_max_T(j,1)
ppm_symbols_signal_received(i,1)=symbols_max_T(j,1); %Simbolo
ppm_symbols_signal_received(i,2)=symbols_max_T(j,1)+1; %Instante dentro do tempo de simbolo
end
end
end
ppm_symbols_signal_corrected_received=zeros(1,L*numel(ppm_symbols_signal_received(:,1)));
for i=1:numel(ppm_symbols_signal_received(:,2))
if ppm_symbols_signal_received(i,1)==0
ppm_symbols_signal_corrected_received(i*L-L+(ppm_symbols_signal_received(i,2)-0))=-1; %Zeros vão
ser processados adiante
else
ppm_symbols_signal_corrected_received(i*L-L+(ppm_symbols_signal_received(i,2)-
0))=ppm_symbols_signal_received(i,1);
end
end
ppm_demod_signal=zeros(1, numel(ppm_symbols_signal_corrected_received));
for i=1:numel(ppm_symbols_signal_corrected_received)
if ppm_symbols_signal_corrected_received(i)==0
ppm_demod_signal(i)=ppm_demod_signal(i);
else
ppm_demod_signal(i)=ppm_symbols_signal_corrected_received(i)./ppm_symbols_signal_corrected_received(i).*3;
end
end
bits_received_correct = (fliplr(bits_received)).'; % transpose
bits_received_correct = bits_received_correct(:); % linearize in column-major order
err=bits_sinal_gerado_ppm-bits_received_correct;
count_err=sum(sum(abs(err)));
ber_ppm=count_err/numel(bits_sinal_gerado_ppm)
err_s=symbols_sent-symbols_received';
for i=1:numel(err_s)
if err_s(i)==0
else
err_s(i)=-1;
77
end
end
count_err_s=sum(sum(abs(err_s)));
ser_ppm=count_err_s/numel(symbols_sent);
subplot(3,2,2)
stairs(t,bits_received_correct);
title('Sinal NRZ Recebido')
xlabel('T_b_i_t')
subplot(3,2,4)
stairs(x,symbols_received);
title('Vetor de Símbolos Recebido')
xlabel('T_s_i_m_b')
subplot(3,2,6)
stairs(z,ppm_demod_signal);
title('Sinal Desmodulado')
xlabel('^{T_s_i_m_b}/_{L}')
V_tot = ppm_final_received_at';
media = (max(V_tot)+min(V_tot))/2;
counter=0;
counter_pos=0;
counter_neg=0;
v_pos=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
v_neg=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
for i=1:numel(V_tot(:,1))
counter=counter+1;
if V_tot(i,1) > media
v_pos(counter)=V_tot(i,1);
elseif V_tot(i,1)<media
v_neg(counter)=V_tot(i,1);
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_pos)
if v_pos(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_pos(counter,counter2)=v_pos(i);
elseif (counter2>0 && v_pos(i) ==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_neg)
if v_neg(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_neg(counter,counter2)=v_neg(i);
elseif (counter2>0 && v_neg(i)==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
tendencia_pos=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_pos(:,1))
pos_aux = grouped_v_pos(i,:);
pos_aux(pos_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,pos_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(pos_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(pos_aux(1,:))/4);
s1_pos = pos_aux(quarter:half);
s2_pos = pos_aux(half+1 : half+quarter);
s3_pos=horzcat(s1_pos,s2_pos);
else
s3_pos=pos_aux;
end
linha_pos=s3_pos(1,:);
linear_pos = detrend(linha_pos);
tendencia_pos=horzcat(tendencia_pos,linear_pos);
if num_el<numel(grouped_v_pos(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
78
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = pos_aux(1,numel(pos_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(pos_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if pos_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
pos_aux_final(counter4+counter3)=pos_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
%Seleção de parte das amostras negativas
tendencia_neg=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_neg(:,1))
neg_aux = grouped_v_neg(i,:);
neg_aux(neg_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,neg_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(neg_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(neg_aux(1,:))/4);
s1_neg = neg_aux(quarter:half);
s2_neg = neg_aux(half+1 : half+quarter);
s3_neg=horzcat(s1_neg,s2_neg);
else
s3_neg=neg_aux;
end
linha_neg=s3_neg(1,:);
linear_neg = detrend(linha_neg);
tendencia_neg=horzcat(tendencia_neg,linear_neg);
if num_el<numel(grouped_v_neg(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = neg_aux(1,numel(neg_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(neg_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if neg_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
neg_aux_final(counter4+counter3)=neg_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
[mu_1, sigma_1_wrong] = normfit(pos_aux_final);
[mu_0, sigma_0_wrong] = normfit(neg_aux_final);
[mu_1_wrong, sigma_1] = normfit(tendencia_pos);
[mu_0_wrong, sigma_0] = normfit(tendencia_neg);
79
figure;
histogram(neg_aux_final+mu_0, 'FaceColor','b');
hold on;
histogram(pos_aux_final+mu_1, 'FaceColor','k');
hold off;
title('Histograma de pontos próximos de 0 e 1')
if mu_0<0
P_avg_received_el = ((mu_1-mu_0)/2)^2
elseif mu_0>0
P_avg_received_el = ((mu_1+mu_0)/2)^2
end
Noise_avg_received_el = ((sigma_1+sigma_0)/2)^2;
Noise_avg_received_el_dbw = 10*log10(Noise_avg_received_el);
Noise_avg_received_el_dbm = Noise_avg_received_el_dbw+30;
if mu_0<0
snr = (mu_1-mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
elseif mu_0>0
snr = (mu_1+mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
end
SNR = 10*log10(snr)
Modulação 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀
potencia_recebida;
SNR_range_data;
Ruido;
L = 8; %Número de simbolos
M = log2(L);
if mod(M,1) == 0
else
error ('L tem de ser um número inteiro de simbolos de M bits')
end
meio=1; %Especificar tipo de ambiente submarino
linhas = 1;
num_symbols = 5e2;
a=dec2bin(randi([0 2^M-1],linhas,num_symbols));
b=a';
bits_sinal_gerado_pwm=str2num(b(:));
f=100e3; %frequencia do sinal;
T=1/f;
t=0:T:(numel(bits_sinal_gerado_pwm)-1)*T;
grouped_bits = str2num(a);
v_emitida = 4.97*bits_sinal_gerado_pwm; %vide http://ieeexplore.ieee.org/document/6349691/
ef_pwm = log2(L)/L; %bit/s/hz
bitrate = ef_pwm*f;
T_bit = 1/bitrate;
T_symbol=M*T_bit;
pwm_final=v_emitida;
symbols_sent= bin2dec(a);
T_simul=T_symbol*numel(symbols_sent);
x=linspace(0,T_simul,numel(symbols_sent));
z=linspace(0,T_simul,8*numel(symbols_sent));
intervals = linspace(0,M*T_bit,L+1);
intervals(1)=[];
symbols_max_T = horzcat(unique(symbols_sent),intervals');
pwm_symbols_signal=zeros(numel(symbols_sent),2);
for i=1:numel(symbols_sent)
for j=1:numel(symbols_max_T(:,1))
if symbols_sent(i)==symbols_max_T(j,1)
pwm_symbols_signal(i,1)=symbols_max_T(j,1); %Simbolo
pwm_symbols_signal(i,2)=round(symbols_max_T(j,2).*L./(M*T_bit)); %Numero de repeticoes
end
end
end
pwm_symbols_signal_corrected=zeros(1,numel(pwm_symbols_signal(:,1)));
for i=1:numel(pwm_symbols_signal(:,1))
repetitions = pwm_symbols_signal(i,2);
rep= repmat(pwm_symbols_signal(i,1)', repetitions, 1);
rep=rep(:);
var = mat2str(rep);
var=strrep(var,';','');
var=strrep(var,'[','');
80
var=strrep(var,']','');
var=strrep(var,'''','');
var_num=str2num(var);
pwm_symbols_signal_corrected(i)=var_num;
end
pwm_symbols_signal_corrected_final=zeros(1,numel(pwm_symbols_signal_corrected));
counter=0;
for i =1:numel(pwm_symbols_signal_corrected)
y=num2str(pwm_symbols_signal_corrected(i));
for j=1:L
if j<=numel(y)
counter = counter+1;
out=str2num(y(j));
if out==0
pwm_symbols_signal_corrected_final(1,counter)=-1; %Marcador nos "0" que depois vai ser
processado
else
pwm_symbols_signal_corrected_final(1,counter)=out;
end
else
counter = counter+1;
pwm_symbols_signal_corrected_final(1,counter)=0;
end
end
end
pwm_mod_signal=zeros(1, numel(pwm_symbols_signal_corrected_final));
for i=1:numel(pwm_symbols_signal_corrected_final)
if pwm_symbols_signal_corrected_final(i)==0
pwm_mod_signal(i)=pwm_symbols_signal_corrected_final(i);
else
pwm_mod_signal(i)=pwm_symbols_signal_corrected_final(i)./pwm_symbols_signal_corrected_final(i).*4.75;
end
end
subplot(3,2,1)
stairs(t,bits_sinal_gerado_pwm);
title('Sinal NRZ Emitido')
xlabel('T_b_i_t')
subplot(3,2,3)
stairs(x,symbols_sent);
title('Vetor de Símbolos Emitido')
xlabel('T_s_i_m_b')
subplot(3,2,5)
stairs(z,pwm_mod_signal);
title('Sinal Modulado')
xlabel('^{T_s_i_m_b}/_{L}')
if d_lig == 3.18
pwm_final_received_at_pre=pwm_mod_signal.*atenuacao(meio)*R*G_amp*0.5*0.9;
elseif d_lig == 5
pwm_final_received_at_pre=pwm_mod_signal.*atenuacao(meio)*R*G_amp*0.5;
end
[sz1,sz2] = size (pwm_final_received_at_pre);
if d_lig == 3.18
awgn = wgn(sz1, sz2, pow2db(Pruido_el*14.4));
elseif d_lig == 5
awgn = wgn(sz1, sz2, pow2db(Pruido_el*8.05));
end
pwm_final_received_at = pwm_final_received_at_pre+awgn;
counter=1;
counter2=1;
grouped_power_received=zeros(numel(pwm_final_received_at)/8,L);
for i=1:numel(pwm_final_received_at)
if counter==L
grouped_power_received(counter2,counter)=pwm_final_received_at(i);
counter=1;
counter2=counter2+1;
elseif (counter>0 && counter<L)
grouped_power_received(counter2,counter)=pwm_final_received_at(i);
counter=counter+1;
end
end
symbols_received = zeros(1,numel(grouped_power_received(:,1)));
for i=1:numel(grouped_power_received(:,1))
counter=0;
counter2=0;
for j=1:L-1
81
if (grouped_power_received(i,j)>0 && grouped_power_received(i,j+1)>0)
counter=counter+1;
elseif grouped_power_received(i,j+1)<0
counter2=counter;
break;
end
end
if counter==L-1
symbols_received(1,i)=counter;
else
symbols_received(1,i)=counter2;
end
end
bits_received = de2bi(symbols_received',M);
pwm_symbols_signal_received=zeros(numel(symbols_received),2);
for i=1:numel(symbols_received)
for j=1:numel(symbols_max_T(:,1))
if symbols_received(i)==symbols_max_T(j,1)
pwm_symbols_signal_received(i,1)=symbols_max_T(j,1); %Simbolo
pwm_symbols_signal_received(i,2)=round(symbols_max_T(j,2).*L./(M*T_bit)); %Numero de repeticoes
end
end
end
pwm_symbols_signal_corrected_received=zeros(1,numel(pwm_symbols_signal_received(:,1)));
for i=1:numel(pwm_symbols_signal_received(:,1))
repetitions = pwm_symbols_signal_received(i,2);
rep= repmat(pwm_symbols_signal_received(i,1)', repetitions, 1);
rep=rep(:);
var = mat2str(rep);
var=strrep(var,';','');
var=strrep(var,'[','');
var=strrep(var,']','');
var=strrep(var,'''','');
var_num=str2num(var);
pwm_symbols_signal_corrected_received(i)=var_num;
end
pwm_symbols_signal_corrected_final_received=zeros(1,numel(pwm_symbols_signal_corrected_received));
counter=0;
for i =1:numel(pwm_symbols_signal_corrected_received)
y=num2str(pwm_symbols_signal_corrected_received(i));
for j=1:L
if j<=numel(y)
counter = counter+1;
out=str2num(y(j));
if out==0
pwm_symbols_signal_corrected_final_received(1,counter)=-1; %Marcador nos "0" que depois
vai ser processado
else
pwm_symbols_signal_corrected_final_received(1,counter)=out;
end
else
counter = counter+1;
pwm_symbols_signal_corrected_final_received(1,counter)=0;
end
end
end
pwm_demod_signal=zeros(1, numel(pwm_symbols_signal_corrected_final_received));
for i=1:numel(pwm_symbols_signal_corrected_final_received)
if pwm_symbols_signal_corrected_final_received(i)==0
pwm_demod_signal(i)=pwm_symbols_signal_corrected_final_received(i);
else
pwm_demod_signal(i)=pwm_symbols_signal_corrected_final_received(i)./pwm_symbols_signal_corrected_final_rece
ived(i).*0.5*(2*L/(L+1))*P;
end
end
bits_received_correct = (fliplr(bits_received)).'; % transpose
bits_received_correct = bits_received_correct(:); % linearize in column-major order
err=bits_sinal_gerado_pwm-bits_received_correct;
count_err=sum(sum(abs(err)));
ber_pwm=count_err/numel(bits_sinal_gerado_pwm)
err_s=symbols_sent-symbols_received';
for i=1:numel(err_s)
if err_s(i)==0
else
err_s(i)=-1;
82
end
end
count_err_s=sum(sum(abs(err_s)));
ser_pwm=count_err_s/numel(symbols_sent);
subplot(3,2,2)
stairs(t,bits_received_correct);
title('Sinal NRZ Recebido')
xlabel('T_b_i_t')
subplot(3,2,4)
stairs(x,symbols_received);
title('Vetor de Símbolos Recebido')
xlabel('T_s_i_m_b')
subplot(3,2,6)
stairs(z,pwm_demod_signal);
title('Sinal Desmodulado')
xlabel('^{T_s_i_m_b}/_{L}')
V_tot = pwm_final_received_at';
media = (max(V_tot)+min(V_tot))/2;
counter=0;
counter_pos=0;
counter_neg=0;
v_pos=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
v_neg=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
for i=1:numel(V_tot(:,1))
counter=counter+1;
if V_tot(i,1) > media
v_pos(counter)=V_tot(i,1);
elseif V_tot(i,1)<media
v_neg(counter)=V_tot(i,1);
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_pos)
if v_pos(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_pos(counter,counter2)=v_pos(i);
elseif (counter2>0 && v_pos(i) ==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_neg)
if v_neg(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_neg(counter,counter2)=v_neg(i);
elseif (counter2>0 && v_neg(i)==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
tendencia_pos=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_pos(:,1))
pos_aux = grouped_v_pos(i,:);
pos_aux(pos_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,pos_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(pos_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(pos_aux(1,:))/4);
s1_pos = pos_aux(quarter:half);
s2_pos = pos_aux(half+1 : half+quarter);
s3_pos=horzcat(s1_pos,s2_pos);
else
s3_pos=pos_aux;
end
linha_pos=s3_pos(1,:);
linear_pos = detrend(linha_pos);
tendencia_pos=horzcat(tendencia_pos,linear_pos);
if num_el<numel(grouped_v_pos(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
83
med_linha = pos_aux(1,numel(pos_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(pos_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if pos_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
pos_aux_final(counter4+counter3)=pos_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
tendencia_neg=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_neg(:,1))
neg_aux = grouped_v_neg(i,:);
neg_aux(neg_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,neg_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(neg_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(neg_aux(1,:))/4);
s1_neg = neg_aux(quarter:half);
s2_neg = neg_aux(half+1 : half+quarter);
s3_neg=horzcat(s1_neg,s2_neg);
else
s3_neg=neg_aux;
end
linha_neg=s3_neg(1,:);
linear_neg = detrend(linha_neg);
tendencia_neg=horzcat(tendencia_neg,linear_neg);
if num_el<numel(grouped_v_neg(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = neg_aux(1,numel(neg_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(neg_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if neg_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
neg_aux_final(counter4+counter3)=neg_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
[mu_1, sigma_1_wrong] = normfit(pos_aux_final);
[mu_0, sigma_0_wrong] = normfit(neg_aux_final);
[mu_1_wrong, sigma_1] = normfit(tendencia_pos);
[mu_0_wrong, sigma_0] = normfit(tendencia_neg);
figure;
84
histogram(neg_aux_final+mu_0, 'FaceColor','b');
hold on;
histogram(pos_aux_final+mu_1, 'FaceColor','k');
hold off;
title('Histograma de pontos próximos de 0 e 1')
if mu_0<0
P_avg_received_el = ((mu_1-mu_0)/2)^2
elseif mu_0>0
P_avg_received_el = ((mu_1+mu_0)/2)^2
end
Noise_avg_received_el = ((sigma_1+sigma_0)/2)^2;
Noise_avg_received_el_dbw = 10*log10(Noise_avg_received_el);
Noise_avg_received_el_dbm = Noise_avg_received_el_dbw+30;
if mu_0<0
snr = (mu_1-mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
elseif mu_0>0
snr = (mu_1+mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
end
SNR = 10*log10(snr)
85
B. Experiência Laboratorial
Modulação 𝑂𝑂𝐾
SNR_range_data;
M = csvread("C:\Users\Balda\Google Drive\IST -
Pessoal\DISSERTAÇÃO\Simulações\Matlab\Modulações\MEUS\DAQ\Analog Discovery 2\Modulacoes_teste_real_d_318cm
_NEW\fs=100khz\OOK\default.csv");
tempo = M(:,1);
emissor = M(:,2);
amplitude_emissor=max(emissor)-min(emissor);
recetor = M(:,3);
V_tot =-1*recetor;
media = (max(V_tot)+min(V_tot))/2;
counter=0;
counter_pos=0;
counter_neg=0;
v_pos=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
v_neg=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
for i=1:numel(V_tot(:,1))
counter=counter+1;
if V_tot(i,1) > media
v_pos(counter)=V_tot(i,1);
elseif V_tot(i,1)<media
v_neg(counter)=V_tot(i,1);
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_pos)
if v_pos(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_pos(counter,counter2)=v_pos(i);
elseif (counter2>0 && v_pos(i) ==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_neg)
if v_neg(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_neg(counter,counter2)=v_neg(i);
elseif (counter2>0 && v_neg(i)==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
tendencia_pos=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_pos(:,1))
pos_aux = grouped_v_pos(i,:);
pos_aux(pos_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,pos_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(pos_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(pos_aux(1,:))/4);
s1_pos = pos_aux(quarter:half);
s2_pos = pos_aux(half+1 : half+quarter);
s3_pos=horzcat(s1_pos,s2_pos);
else
s3_pos=pos_aux;
end
linha_pos=s3_pos(1,:);
linear_pos = detrend(linha_pos);
tendencia_pos=horzcat(tendencia_pos,linear_pos);
if num_el<numel(grouped_v_pos(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = pos_aux(1,numel(pos_aux(1,:))/2);
86
else
med_linha = median(pos_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if pos_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
pos_aux_final(counter4+counter3)=pos_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
tendencia_neg=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_neg(:,1))
neg_aux = grouped_v_neg(i,:);
neg_aux(neg_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,neg_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(neg_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(neg_aux(1,:))/4);
s1_neg = neg_aux(quarter:half);
s2_neg = neg_aux(half+1 : half+quarter);
s3_neg=horzcat(s1_neg,s2_neg);
else
s3_neg=neg_aux;
end
linha_neg=s3_neg(1,:);
linear_neg = detrend(linha_neg);
tendencia_neg=horzcat(tendencia_neg,linear_neg);
if num_el<numel(grouped_v_neg(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = neg_aux(1,numel(neg_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(neg_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if neg_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
neg_aux_final(counter4+counter3)=neg_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
[mu_1, sigma_1_wrong] = normfit(pos_aux_final);
[mu_0, sigma_0_wrong] = normfit(neg_aux_final);
[mu_1_wrong, sigma_1] = normfit(tendencia_pos);
[mu_0_wrong, sigma_0] = normfit(tendencia_neg);
figure;
histogram(neg_aux_final+mu_0, 'FaceColor','b');
87
hold on;
histogram(pos_aux_final+mu_1, 'FaceColor','k');
hold off;
title('Histograma de pontos próximos de 0 e 1')
% Calculo de SNR
if mu_0<0
P_avg_received_el = ((mu_1-mu_0)/2)^2
elseif mu_0>0
P_avg_received_el = ((mu_1+mu_0)/2)^2
end
Noise_avg_received_el = ((sigma_1+sigma_0)/2)^2;
Noise_avg_received_el_dbw = 10*log10(Noise_avg_received_el);
Noise_avg_received_el_dbm = Noise_avg_received_el_dbw+30;
if mu_0<0
snr = (mu_1-mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
elseif mu_0>0
snr = (mu_1+mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
end
SNR = 10*log10(snr)
Modulação 𝐿 − 𝑃𝑃𝑀
SNR_range_data;
M = csvread("C:\Users\Balda\Google Drive\IST -
Pessoal\DISSERTAÇÃO\Simulações\Matlab\Modulações\MEUS\DAQ\Analog Discovery 2\Modulacoes_teste_real_d_318cm
_NEW\fs=100khz\PPM\default.csv");
tempo = M(:,1);
emissor = M(:,2);
amplitude_emissor=max(emissor)-min(emissor);
recetor = M(:,3);
V_tot =-1*recetor;
media = (max(V_tot)+min(V_tot))/2;
counter=0;
counter_pos=0;
counter_neg=0;
v_pos=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
v_neg=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
for i=1:numel(V_tot(:,1))
counter=counter+1;
if V_tot(i,1) > media
v_pos(counter)=V_tot(i,1);
elseif V_tot(i,1)<media
v_neg(counter)=V_tot(i,1);
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_pos)
if v_pos(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_pos(counter,counter2)=v_pos(i);
elseif (counter2>0 && v_pos(i) ==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_neg)
if v_neg(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_neg(counter,counter2)=v_neg(i);
elseif (counter2>0 && v_neg(i)==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
tendencia_pos=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_pos(:,1))
pos_aux = grouped_v_pos(i,:);
pos_aux(pos_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
88
num_el = numel(1,pos_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(pos_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(pos_aux(1,:))/4);
s1_pos = pos_aux(quarter:half);
s2_pos = pos_aux(half+1 : half+quarter);
s3_pos=horzcat(s1_pos,s2_pos);
else
s3_pos=pos_aux;
end
linha_pos=s3_pos(1,:);
linear_pos = detrend(linha_pos);
tendencia_pos=horzcat(tendencia_pos,linear_pos);
if num_el<numel(grouped_v_pos(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = pos_aux(1,numel(pos_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(pos_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if pos_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
pos_aux_final(counter4+counter3)=pos_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
tendencia_neg=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_neg(:,1))
neg_aux = grouped_v_neg(i,:);
neg_aux(neg_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,neg_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(neg_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(neg_aux(1,:))/4);
s1_neg = neg_aux(quarter:half);
s2_neg = neg_aux(half+1 : half+quarter);
s3_neg=horzcat(s1_neg,s2_neg);
else
s3_neg=neg_aux;
end
linha_neg=s3_neg(1,:);
linear_neg = detrend(linha_neg);
tendencia_neg=horzcat(tendencia_neg,linear_neg);
if num_el<numel(grouped_v_neg(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = neg_aux(1,numel(neg_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(neg_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if neg_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20);
89
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
neg_aux_final(counter4+counter3)=neg_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
[mu_1, sigma_1_wrong] = normfit(pos_aux_final);
[mu_0, sigma_0_wrong] = normfit(neg_aux_final);
[mu_1_wrong, sigma_1] = normfit(tendencia_pos);
[mu_0_wrong, sigma_0] = normfit(tendencia_neg);
figure;
histogram(neg_aux_final+mu_0, 'FaceColor','b');
hold on;
histogram(pos_aux_final+mu_1, 'FaceColor','k');
hold off;
title('Histograma de pontos próximos de 0 e 1')
if mu_0<0
P_avg_received_el = ((mu_1-mu_0)/2)^2
elseif mu_0>0
P_avg_received_el = ((mu_1+mu_0)/2)^2
end
Noise_avg_received_el = ((sigma_1+sigma_0)/2)^2;
Noise_avg_received_el_dbw = 10*log10(Noise_avg_received_el);
Noise_avg_received_el_dbm = Noise_avg_received_el_dbw+30;
if mu_0<0
snr = (mu_1-mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
elseif mu_0>0
snr = (mu_1+mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
end
SNR = 10*log10(snr)
Modulação 𝐿 − 𝑃𝑊𝑀
close all
clearex('result_simul_SNR', 'result_exp_SNR', 'result_simul_p_rec', 'result_exp_p_rec',
'result_simul_noise_rec', 'result_exp_noise_rec');
SNR_range_data;
M = csvread("C:\Users\Balda\Google Drive\IST -
Pessoal\DISSERTAÇÃO\Simulações\Matlab\Modulações\MEUS\DAQ\Analog Discovery 2\Modulacoes_teste_real_d_318cm
_NEW\fs=100khz\PWM\default.csv");
tempo = M(:,1);
emissor = M(:,2);
amplitude_emissor=max(emissor)-min(emissor);
recetor = M(:,3);
V_tot =-1*recetor;
media = (max(V_tot)+min(V_tot))/2;
counter=0;
counter_pos=0;
counter_neg=0;
v_pos=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
v_neg=zeros(1,numel(V_tot(:,1)));
for i=1:numel(V_tot(:,1))
counter=counter+1;
if V_tot(i,1) > media
v_pos(counter)=V_tot(i,1);
elseif V_tot(i,1)<media
v_neg(counter)=V_tot(i,1);
end
end
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_pos)
if v_pos(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_pos(counter,counter2)=v_pos(i);
elseif (counter2>0 && v_pos(i) ==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
90
counter=1;
counter2=0;
for i=1:numel(v_neg)
if v_neg(i)~=0
counter2=counter2+1;
grouped_v_neg(counter,counter2)=v_neg(i);
elseif (counter2>0 && v_neg(i)==0)
counter=counter+1;
counter2=0;
else
end
end
tendencia_pos=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_pos(:,1))
pos_aux = grouped_v_pos(i,:);
pos_aux(pos_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,pos_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(pos_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(pos_aux(1,:))/4);
s1_pos = pos_aux(quarter:half);
s2_pos = pos_aux(half+1 : half+quarter);
s3_pos=horzcat(s1_pos,s2_pos);
else
s3_pos=pos_aux;
end
linha_pos=s3_pos(1,:);
linear_pos = detrend(linha_pos);
tendencia_pos=horzcat(tendencia_pos,linear_pos);
if num_el<numel(grouped_v_pos(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = pos_aux(1,numel(pos_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(pos_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if pos_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_pos(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
pos_aux_final(counter4+counter3)=pos_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
tendencia_neg=[];
counter3=0;
counter4=0;
coluna=0;
for i=1:numel(grouped_v_neg(:,1))
neg_aux = grouped_v_neg(i,:);
neg_aux(neg_aux==0) = []; %Remove zeros do vetor
num_el = numel(1,neg_aux);
if num_el>1
half = ceil(numel(neg_aux(1,:))/2);
quarter=ceil(numel(neg_aux(1,:))/4);
s1_neg = neg_aux(quarter:half);
s2_neg = neg_aux(half+1 : half+quarter);
s3_neg=horzcat(s1_neg,s2_neg);
else
s3_neg=neg_aux;
end
91
linha_neg=s3_neg(1,:);
linear_neg = detrend(linha_neg);
tendencia_neg=horzcat(tendencia_neg,linear_neg);
if num_el<numel(grouped_v_neg(i,:))/10
intervalo_first=1; %Seleciona parte das amostras
intervalo_second=num_el;
else
if round(num_el/2)==num_el/2
med_linha = neg_aux(1,numel(neg_aux(1,:))/2);
else
med_linha = median(neg_aux); %Valor central
end
for k=num_el:-1:1
if neg_aux(k)==med_linha
coluna = k;
end
end
intervalo_first=coluna-round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20); %Seleciona parte das amostras
if intervalo_first<=0
intervalo_first = 1;
end
intervalo_second=coluna+round(numel(grouped_v_neg(i,:))/20);
if intervalo_second>num_el
intervalo_second = num_el;
end
end
for j=intervalo_first:intervalo_second
counter3=counter3+1;
neg_aux_final(counter4+counter3)=neg_aux(j);
end
counter4=counter4+intervalo_second-intervalo_first+1;
counter3=0;
end
[mu_1, sigma_1_wrong] = normfit(pos_aux_final);
[mu_0, sigma_0_wrong] = normfit(neg_aux_final);
[mu_1_wrong, sigma_1] = normfit(tendencia_pos);
[mu_0_wrong, sigma_0] = normfit(tendencia_neg);
figure;
histogram(neg_aux_final+mu_0, 'FaceColor','b');
hold on;
histogram(pos_aux_final+mu_1, 'FaceColor','k');
hold off;
title('Histograma de pontos próximos de 0 e 1')
if mu_0<0
P_avg_received_el = ((mu_1-mu_0)/2)^2
elseif mu_0>0
P_avg_received_el = ((mu_1+mu_0)/2)^2
end
Noise_avg_received_el = ((sigma_1+sigma_0)/2)^2;
Noise_avg_received_el_dbw = 10*log10(Noise_avg_received_el);
Noise_avg_received_el_dbm = Noise_avg_received_el_dbw+30;
if mu_0<0
snr = (mu_1-mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
elseif mu_0>0
snr = (mu_1+mu_0)/(sigma_1+sigma_0);
end
SNR = 10*log10(snr)
92
Capacidade do Canal
% Obter resposta em frequencia do canal
[H,W] = freqz(n,d,1024,'whole');
f = W/(2*pi);
N = length(f); % Para f \in [0,1] o passo de discretizacao dos integrais é 1/N
msk = (f<=B/fs) | (f>=1-B/fs); % Restringir integrais de water filling a +-B
% Water filling
vec = sigma2./abs(H(msk)).^2; % Noise relative level
pcon = 1*N; % Power constraint
wline = wfill(vec,pcon,1e-4); % Nivel de corte do water filling
% Transmit power spectrum
Px = zeros(size(H));
Px(msk) = wline-vec; Px(Px<0) = 0;
disp(sum(Px)/N); % Sanity check
C = B*sum(log2(1+Px.*abs(H).^2/sigma))/N;
disp(C); % Capacidade do canal
function wline=wfill(vec, pcon, tol)
% WFILL: The Water Filling algorithm.
% WLINE = WFILL(VEC, PCON, TOL) performs the water filling algorithm
% with the given total power constrain to approach Shannon capacity
% of the channel.
% The water filling algorithm is based on an interative procedure, so the tolerance
% must be assigned to determine the end-of-loop.
%
% VEC is a noise absolute or relative level in LINEAR units at different frequencies,
% space or whatever bins. PCON is a total power constrain given in the same units as the VEC.
% TOL is an acceptable tolerance in the units of VEC.
% WLINE indicates the WATERLINE level in units of VEC so that:
%
% abs(PCON-SUM(MAX(WLINE-VEC, 0)))<=TOL
%
% The algorithm is built such a way that PCON>=SUM(MAX(WLINE-VEC, 0)) and never
% PCON<SUM(MAX(WLINE-VEC, 0)).
%
% VEC must be a row vector representing a noise level. PCON and TOL must be scalars in
% the same units as VEC.
% Example:
%
% Input: VEC=[1 3 5 4]
% PCON=7
% TOL=1e-5
%
% Output: WLINE=5
%
% The function doesn't check the formats of VEC, PCON and TOL, as well as a number of the
% input and output parameters.
%
% Author: G. Levin, May, 2003
%
% References:
% T. M. Cover and J. A. Thomas, "Elements of Information Theory", John Wiley & Sons,
% Inc, 1991.
N=length(vec);
%first step of water filling
wline=min(vec)+pcon/N; %initial waterline
ptot=sum(max(wline-vec,0)); %total power for current waterline
%gradual water filling
while abs(pcon-ptot)>tol
wline=wline+(pcon-ptot)/N;
ptot=sum(max(wline-vec,0));
end
93
7. Referências
[1] "Real GDP growth Annual percent change", Imf.org, 2017. [Online]. Available: http://www.imf.org/external/datamapper/NGDP_RPCH@WEO/WEOWORLD. [Accessed: 14- Sep- 2017].
[2] "Reviving the Ocean Economy (The case for action)", WWF - World Wildlife Fund, 2015. [Online]. Available: https://c402277.ssl.cf1.rackcdn.com/publications/790/files/original/Reviving_Ocean_Economy_REPORT_low_res.pdf?1429717323. [Accessed: 11- Apr- 2017].
[3] R. Costanza, R. de Groot, P. Sutton, S. van der Ploeg, S. Anderson, I. Kubiszewski, S. Farber and R. Turner, "Changes in the global value of ecosystem services", Global Environmental Change, vol. 26, pp. 152-158, 2014.
[4] "O Hypercluster da Economia do Mar", Ciência Viva, 2009. [Online]. Available: http://www.cienciaviva.pt/img/upload/Hypercluster%20da%20Economia%20do%20Mar(5).pdf. [Accessed: 12- Apr- 2017].
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