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Maurício Henrique Costa Dias

Estimação das respostas do canal real de propagação

rádio-móvel nos domínios espacial e temporal

Análise da supressão de ruído por decomposição wavelet como

técnica complementar de processamento

Tese de Doutorado

Tese apresentada como requisito parcial para obtenção do título de Doutor pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica da PUC-Rio.

Orientador: Gláucio Lima Siqueira

Rio de Janeiro - RJ, 11 de abril de 2003

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PUC-Rio - Certificação Digital Nº 0016247/CA


Estimação das respostas do canal real de propagação

rádio-móvel nos domínios espacial e temporal

Tese apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Doutor pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica do Departamento de Engenharia Elétrica do Centro Técnico Científico da PUC-Rio. Aprovada pela Comissão Examinadora abaixo assinada.

Dr. Gláucio Lima Siqueira Orientador

Centro de Estudos em Telecomunicações - PUC-Rio

Dr. Marco Antônio Grivet Mattoso Maia Centro de Estudos em Telecomunicações - PUC-Rio

Dr. Ernesto Leite Pinto Instituto Militar de Engenharia

Prof. Mauro Soares de Assis Instituto Militar de Engenharia

Dr. José Carlos Araújo dos Santos Instituto Militar de Engenharia

Dr. Luiz Alencar Reis da Silva Mello Centro de Estudos em Telecomunicações - PUC-Rio

Dr. Eduardo Javier Arancibia Vásquez TIM Celular

Prof. Ney Augusto Dumont Coordenador Setorial do Centro Técnico Científico - PUC-Rio

Rio de Janeiro - RJ, 11 de abril de 2003

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Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução total ou parcial do trabalho sem autorização da universidade, do autor e do orientador.


Graduou-se em Engenharia de Comunicações no IME (Instituto Militar de Engenharia) em 1992. Trabalhou na Indústria de Material Bélico (IMBEL-FMCE) de 1993 a 1996, quando retornou àquele instituto, desta vez como aluno de mestrado. Em 1998 recebeu o título de mestre em Engenharia Elétrica, na área de Eletromagnetismo Aplicado, sub-área de Propagação. De 1998 a 2000 serviu no Centro de Desenvolvimento de Sistemas, unidade técnica do Exército, na área de Tecnologia da Informação, em Brasília. Oficial da ativa do Exército Brasileiro, atualmente ocupa o posto de Capitão, e serve no IME como professor nomeado do departamento de Engenharia Elétrica.

Ficha Catalográfica

Dias, Maurício Henrique Costa

Estimação das respostas do canal real de propagação rádio-móvel nos domínios espacial e temporal: análise da supressão de ruído por decomposição wavelet como técnica complementar de processamento / Maurício Henrique Costa Dias; orientador: Gláucio Lima Siqueira. – Rio de Janeiro: PUC, Departamento de Engenharia Elétrica, 2003.

[28], 260 f. : il. ; 30 cm

Tese (doutorado) – Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Departamento de Engenharia Elétrica.

1. Engenharia elétrica – Teses. 2. Ângulo-de-chegada. 3. Perfil de potência de retardos. 4. Canal de propagação rádio-móvel. 5. Estimação espectral. 6. Teoria de wavelets. 7. Supressão de ruído. 8. Arranjo de antenas. I. Siqueira, Gláucio Lima. II. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Engenharia Elétrica. III. Título.

CDD: 621.3

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Para minha mãe Édula, e meu irmão Alexandre, por tudo que representam em minha vida.

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Agradecimentos

Ao meu orientador, professor Gláucio Lima Siqueira, por todo suporte oferecido

para a realização deste trabalho, e pela confiança em mim depositada, mesmo nos

momentos difíceis, corroborada pela disposição em continuar contando com

minha colaboração em trabalhos futuros.

Ao Exército Brasileiro e à PUC-Rio, pela oportunidade ímpar concedida para

realizar este trabalho.

Aos professores Ernesto Leite Pinto, meu supervisor, e Mauro Soares de Assis,

orientador de mestrado, ambos do IME, eternos incentivadores, que me ajudaram

a descobrir na pesquisa a minha grande vocação.

A Luiz H. Macedo, Janaína F. Macedo e Eduardo J. A. Vasquez pelos dados

fornecidos, indispensáveis para a realização deste trabalho.

A Juraci Ferreira Galdino, professor e colega de turma do IME, pela idéia de

trabalho com teoria de wavelets, e pelas referências gentilmente cedidas.

Aos demais colegas do grupo de pesquisa, em especial Robson, Leonardo e a

professora Leni (UFF), por todo apoio prestado e pelo convívio amigável.

A todos os amigos e familiares que de uma forma ou outra me estimularam ou

ajudaram.

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Resumo

Dias, Maurício Henrique Costa. Estimação das respostas do canal real de propagação rádio-móvel nos domínios espacial e temporal. Rio de Janeiro - RJ, 2003. 288p. Tese de Doutorado - Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

No cenário atual das telecomunicações móveis, os arranjos de antenas

voltaram a receber grande atenção dos pesquisadores, especialmente quando

esquemas adaptativos de modificação de seus diagramas de radiação são

utilizados. Uma das aplicações que exploram o potencial dos arranjos de antenas é

o seu uso como forma de aumentar consideravelmente a eficiência espectral dos

sistemas móveis atuais e da próxima geração. A outra aplicação em evidência está

voltada para sistemas de localização de posição, pois algumas das técnicas

conhecidas envolvem a estimação de ângulos-de-chegada usando arranjos de

antenas. Diante destas possibilidades, cresce em importância o estudo das

variações do canal de propagação rádio-móvel no domínio em que o uso dos

arranjos de antenas atua: o espacial.

O presente trabalho procura contribuir para o contexto em questão, com uma

investigação experimental do canal “real” rádio-móvel nos domínios temporal

(retardos) e espacial (ângulos-de-chegada). No que se refere ao contexto nacional,

contribuições similares baseadas em simulações já são encontradas; baseadas em

medidas não. Em particular, sondagens na faixa de 1,8 GHz em ambientes

internos típicos foram realizadas. Duas técnicas distintas de sondagem temporal-

espacial foram implementadas, tomando por base uma sonda de canal faixa-larga

montada e testada com sucesso, como contribuição principal de uma dissertação

de mestrado recentemente apresentada por um integrante do mesmo grupo de

pesquisa ao qual esta tese está vinculada. Uma das técnicas sintetiza o arranjo

realizando as sondagens com uma única antena que é sucessivamente deslocada

para ocupar as posições correspondentes às dos elementos do arranjo. A outra

técnica emprega um arranjo “real”. Em ambas, a configuração mais simples para

um arranjo foi utilizada: a linear uniforme.

As sondagens não forneciam diretamente os espectros espaciais-temporais.

As estimativas dos espectros foram processadas posteriormente, aplicando

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técnicas como o correlograma para o domínio do retardo, e quatro técnicas

distintas para o domínio espacial, que foi o foco principal deste trabalho: duas

convencionais; e duas paramétricas, com potencial de aumentar a resolução das

estimativas, assumindo hipóteses razoáveis sobre as respostas esperadas. De posse

das respostas espectrais estimadas, comparações com estimativas teóricas

permitiram uma análise de desempenho das técnicas utilizadas.

Adicionalmente à investigação experimental do canal espacial, procurou-se

verificar o potencial da aplicação da teoria de wavelets ao estudo do canal rádio-

móvel. Em especial, uma das principais aplicações daquela teoria foi testada como

técnica de pós-processamento das respostas espectrais no domínio do retardo. A

supressão de ruído por decomposição wavelet foi aplicada a um vasto conjunto de

medidas de canal disponíveis, fruto de trabalhos anteriores do grupo de pesquisa

ao qual esta tese está vinculada, com resultados expressivos.

Palavras-chave Ângulo-de-chegada; perfil de potência de retardos; canal de propagação

rádio-móvel; estimação espectral; teoria de wavelets; supressão de ruído; arranjo

de antenas.

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Abstract

Dias, Maurício Henrique Costa. Actual mobile-radio propagation channel responses estimates in the spatial and temporal domains. Rio de Janeiro - RJ, 2003. 288p. DSc. Thesis – Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro.

In the present mobile communications scenario, researchers have turned

once again special attention to antennae arrays, particularly when adaptive

schemes are employed to modify its radiation patterns. One of its main

applications results in considerable increases to the spectral efficiency of present

and next generation mobile systems. The other major application is headed

towards position location systems, since some of the known techniques comprise

angle-of-arrival estimation using antennae arrays. Under such possibilities, mobile

radio propagation channel variations studies grow in relevance, specially

regarding the antennae arrays main domain of action: the spatial domain.

The present work tries to contribute to the overstated context,

experimentally investigating the “actual” mobile-radio channel over the temporal

(delays) and spatial (angles-of-arrival) domains. Regionally speaking, similar

contributions based on simulations are already found, but none based on

measurements. In special, 1.8 GHz indoor soundings have been carried out. Two

different temporal-spatial sounding techniques have been deployed, based on an

available wideband channel sounder successfully assembled and tested as the

major contribution of a MSc. dissertation recently presented by a member of the

same research team to which this thesis belongs. One of such techniques

sinthesyzes the array carrying the sounding out with a single antenna, which is

successively moved to occupy the spots corresponding to the array elements’. The

other method employs an “actual” array. For both cases, the simplest array

configuration has been used: the uniform linear one.

Space-time spectra were not directly available in real time during the

soundings. Its estimates have been processed later, applying techniques such as

the correlogram over the delay domain, and four distinct methods over the spatial

domain, the main focus of the present work. Two conventional methods have been

used, as well as two parametric ones, potentially capable to increase the estimates

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resolution, assuming reasonable hypotheses regarding the expected responses.

With the estimated spectral responses in hands, comparisons with theoretical

estimates allowed a performance assessment of the employed methods.

In addition to the spatial channel experimental investigation, the wavelets

theory potential of application to the mobile-radio channel study has been checked

out. Notably, one of the wavelets theory major applications has been tested as a

post-processing technique to improve delay-domain spectral responses. Wavelet

decomposition based de-noising has been applied to a huge measurements

ensemble, available as the product of previous works of the research group to

which this thesis is attached, leading to remarkable results.

Keywords Angle of arrival; power delay profile; mobile-radio propagation channel;

spectral estimation; wavelets theory; de-noising; antennae array.

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Sumário

1 Introdução 29

1.1. Contexto 29

1.2. Objetivos do trabalho 32

1.3. Roteiro do trabalho 34

2 Aplicações de arranjos de antenas às comunicações móveis 35

2.1. Possibilidades de uso em sistemas de comunicações móveis 36

2.2. Melhorias e vantagens decorrentes do uso de arranjos 38

2.2.1. Redução do espalhamento de retardos e do desvanecimento por

multipercursos 38

2.2.2. Redução da interferência co-canal 39

2.2.3. Melhoria da eficiência e capacidade espectrais 40

2.2.4. Diminuição de BER e da probabilidade de interrupção 41

2.2.5. Aumento da eficiência de transmissão 41

2.2.6. Alocação dinâmica de canais 42

2.2.7. Redução da taxa de handoffs 43

3 Estimação espectral 44

3.1. Densidade espectral de potência de um sinal aleatório 45

3.2. Métodos não-paramétricos 46

3.2.1. Periodograma e correlograma 47

3.2.2. Métodos baseados no periodograma 49

3.3. Métodos paramétricos para espectros de linha 51

3.3.1. Método não-linear por mínimos quadrados 55

3.3.2. Método de Pisarenko e MUSIC 57

3.3.3. ESPRIT 61

3.4. Métodos espaciais 63

3.4.1. Modelo de arranjo 65

3.4.2. Métodos não-paramétricos 71

3.4.3. Métodos paramétricos 76

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4 Sondagem do canal de propagação rádio-móvel 82

4.1. Canal de propagação rádio-móvel 83

4.1.1. Modelo para caracterização da dispersão temporal 84

4.1.2. Modelo para estimação do espectro espacial 88

4.2. Técnicas de sondagem do canal banda larga no domínio temporal

(retardos) 93

4.2.1. Sondagem no domínio da freqüência 93

4.2.2. Sondagem no domínio do tempo 94

4.2.3. Sondagem por compressão de pulsos 95

4.3. Técnicas de sondagem do canal banda larga no domínio espacial 98

4.3.1. Varredura espacial com antena diretiva de alto-ganho 98

4.3.2. Sondagem com arranjo de antenas 99

4.4. Considerações sobre a sondagem conjunta dos espectros espacial e

temporal 100

5 Supressão de ruído por decomposição wavelet 101

5.1. Fundamentos da teoria de wavelets 102

5.1.1. Transformada contínua de wavelet 107

5.1.2. Transformada discreta de wavelet – análise de multi-resolução 110

5.1.3. Análise por pacotes wavelet 115

5.1.4. Algumas funções wavelet especiais e suas propriedades 117

5.2. Algumas aplicações da teoria de wavelets a problemas de estimação

do espectro espacial-temporal 119

5.3. Supressão de ruído usando transformada de wavelet 120

5.3.1. Conformação do limiar de supressão: limiar abrupto ou suave 124

5.3.2. Regras para seleção de limiar 125

6 Supressão de ruído aplicada à estimação do canal temporal 128

6.1. Supressão de ruído de respostas medidas em ambientes internos 129

6.1.1. Descrição das medidas disponíveis 129

6.1.2. Procedimento de cálculo para aplicação da supressão de ruído 131

6.1.3. Supressão de ruído 1D 137

6.1.4. Supressão de ruído 2D 166

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6.2. Supressão de ruído de respostas medidas em ambientes externos180

6.2.1. Descrição das medidas disponíveis 181

6.2.2. Procedimento de cálculo para aplicação da supressão de ruído 186

6.2.3. Supressão de ruído 187

6.2.4. Análise critica dos resultados 193

6.3. Análise global dos resultados obtidos 194

7 Estimação do canal espacial com uso de arranjo por abertura sintética196

7.1. Descrição dos experimentos realizados 196

7.1.1. Técnica de sondagem 196

7.1.2. Locais de teste 198

7.2. Processamento dos dados coletados 200

7.2.1. Estimação do vetor 3D de PDPs 201

7.2.2. Estimação do espectro espacial-temporal 203

7.3. Análise dos resultados 206

7.3.1. Metodologia adotada 206

7.3.2. Comparação com estimativas teóricas 207

7.3.3. Influência da supressão de ruído dos PDPs na estimação do

espectro espacial 239

8 Estimação do canal espacial com uso de arranjo linear uniforme 241

8.1. Descrição dos experimentos realizados 242

8.1.1. Técnica de sondagem 242

8.1.2. Locais de teste 244

8.2. Processamento dos dados coletados 245

8.3. Análise dos resultados 246

8.3.1. Comparação com estimativas teóricas 247

8.3.2. Influência da supressão de ruído dos PDPs na estimação do

espectro espacial 258

8.3.3. Comparação com resultados da sondagem por abertura sintética258

9 Conclusão 263

9.1. Resultados obtidos 264

9.2. Sugestões de trabalhos futuros 265

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10 Referências bibliográficas 267

Apêndice A Algoritmos utilizados na aplicação da supressão de ruído a

PDPs 272

Apêndice B Algoritmos utilizados na estimação de AOA 281

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Lista de figuras

Figura 1 ERB empregando um esquema SDMA. 41

Figura 2 Janela de Bartlett (triangular). 48

Figura 3 Efeito de suavização ou espalhamento (smearing) causado pela largura

do lobo principal da janela. 48

Figura 4 Efeito de “vazamento” espectral (spectral leakage) causado pela

presença dos lóbulos laterais da janela. 49

Figura 5 Janela utilizada no procedimento de Blackman-Tukey. 50

Figura 6 Procedimento de Bartlett: segmentação dos dados e média dos sub-

blocos resultantes. 50

Figura 7 Diagrama de blocos ilustrando o processo de estimativa espectral

paramétrica. 51

Figura 8 Exemplo de espectro de linha: sinal com 3 componentes harmônicas

contaminado por ruído branco. 53

Figura 9 Ilustração do problema da localização de fontes. 64

Figura 10 Diagrama em blocos simplificado do processamento analógico em um

elemento (sensor) receptor de um arranjo. 67

Figura 11 Exemplo de arranjo linear uniforme (ULA). 69

Figura 12 Analogia entre amostragem/filtragem temporal e as correspondentes

operações espaciais desempenhadas por um arranjo de sensores. 72

Figura 13 Condição para o uso do ESPRIT na aplicação de estimação de DOA:

sub-arranjos idênticos afastados por um vetor deslocamento conhecido. 80

Figura 14 Modelo de resposta ao impulso de canal passa-banda e sua equivalente

em banda-básica. 86

Figura 15 Exemplo de modelo de resposta ao impulso variante no tempo

discretizada para um canal rádio-móvel. 87

Figura 16 Modelo de arranjo para uma direção de chegada 3D. 88

Figura 17 Projeção dos AOA no plano azimutal para um arranjo ULA de M

elementos. 89

Figura 18 Sondagem temporal no domínio da freqüência usando analisador de

rede. 94

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Figura 19 Sondagem temporal no domínio do tempo. 95

Figura 20 Trem de pulsos utilizado na sondagem temporal no domínio do tempo.

95

Figura 21 Sistema linear alimentado por ruído branco n(t). 96

Figura 22 Autocorrelação de uma seqüência PN de n bits e relógio t0. 96

Figura 23 Diagrama de recepção na compressão de pulsos por convolução por

filtro casado. 97

Figura 24 Diagrama de recepção na compressão de pulsos usando um sliding

correlator. 98

Figura 25 Sondagem espacial por varredura angular com antena diretiva. 98

Figura 26 Transformada de Fourier de um sinal. 103

Figura 27 Transformada de Fourier em intervalos curtos (STFT) de um sinal. 104

Figura 28 Transformada de wavelet de um sinal. 105

Figura 29 Comparação entre uma senóide e uma wavelet (db10). 106

Figura 30 Decomposição de um sinal em suas componentes senoidais

constituintes por transformada de Fourier. 107

Figura 31 Decomposição de um sinal em suas componentes wavelets constituintes

por CWT. 108

Figura 32 Ilustração do escalonamento de uma wavelet. 108

Figura 33 Ilustração do deslocamento de uma wavelet. 109

Figura 34 Gráfico típico de uma CWT de um sinal, usando escala de cores para

representar a magnitude dos coeficientes wavelet. 109

Figura 35 Gráfico típico de uma CWT de um sinal, usando um terceiro eixo

ortogonal para representar a magnitude dos coeficientes wavelet. 110

Figura 36 Filtragem de um estágio para geração de aproximações (A) e detalhes

(D) de um sinal (S). 111

Figura 37 Decomposição por filtragem de um estágio: sem e com downsampling.

112

Figura 38 DWT de um estágio para um sinal senoidal com ruído. 112

Figura 39 Árvore de decomposição wavelet – um exemplo. 113

Figura 40 DWT de 3 níveis de um sinal. 116

Figura 41 Árvore de decomposição por pacotes wavelet – diagrama de níveis. 116

Figura 42 Algumas funções wavelet e suas escalonadoras associadas. 118

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Figura 43 Decomposição wavelet de um sinal com DWT em cinco níveis (wavelet

Sym4). 123

Figura 44 Supressão de ruído de um sinal tipo “Doppler”, decomposto por DWT

em cinco níveis, e o estabelecimento de limiares de corte para as

componentes de detalhes. 124

Figura 45 Diferenças entre as conformações de limiar abrupto e suave. 125

Figura 46 Ilustração da sonda banda-larga para a faixa de 1,8 GHz utilizada em

[8]. 129

Figura 47 Sinais de teste de Donoho: Blocks, Bumps, HeavySine e Doppler. 132

Figura 48 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota G9 – supressão no

domínio da freqüência, escala em dB e conformação suave. 138

Figura 49 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota C2 – supressão no

domínio da freqüência, escala em dB e conformação abrupta. 138

Figura 50 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota C1 – supressão no

domínio da freqüência, escala linear e conformação suave. 139

Figura 51 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota G3 – supressão no

domínio da freqüência, escala linear e conformação abrupta. 139

Figura 52 Estimativas de PDPs ruidosa e com ruído suprimido correspondentes à

amostra de resposta da rota G9 ilustrada na Figura 48. 141


amostra de resposta da rota C2 ilustrada na Figura 49. 141


amostra de resposta da rota C1 ilustrada na Figura 50. 142


amostra de resposta da rota G3 ilustrada na Figura 51. 142

Figura 56 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas L1-G3,

para a configuração dB-H-L4 (escala em dB – conformação abrupta – 4

níveis). 143

Figura 57 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas G4-G9,


níveis). 144



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níveis). 145



níveis). 146


para a configuração dB-S-L5 (escala em dB – conformação suave – 5 níveis).

147


para a configuração dB-S-L5 (escala em dB – conformação suave – 5 níveis).

148


para a configuração lin-H-L4 (escala linear – conformação abrupta – 4

níveis). 149


para a configuração lin-H-L4 (escala linear – conformação abrupta – 4

níveis). 150


para a configuração lin-S-L4 (escala linear – conformação suave – 4 níveis).

151



152



153



154

Figura 68 Amostra de PDPs ruidoso e com ruído suprimido da rota G6 –

supressão de ruído no domínio do retardo, escala em dB e conformação

suave. 156

Figura 69 Amostra de PDPs ruidoso e com ruído suprimido da rota C2 –

supressão de ruído no domínio do retardo, escala em dB e conformação

DBD


abrupta. 157

Figura 70 Amostra de PDPs ruidoso e com ruído suprimido da rota L1 – supressão

de ruído no domínio do retardo, escala linear e conformação suave. 157

Figura 71 Amostra de PDPs ruidoso e com ruído suprimido da rota G2 –

supressão de ruído no domínio do retardo, escala linear e conformação

abrupta. 158

Figura 72 Estimativas de PDP médio ruidoso e com ruído suprimido no domínio

do retardo da rota G2, para a configuração dB-S (escala em dB –

conformação suave). 158

Figura 73 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas L1-G3, para

a configuração lin-H-L4 (escala linear – conformação abrupta – 4 níveis). 159

Figura 74 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas G4-G9, para

a configuração lin-H-L4 (escala linear – conformação abrupta – 4 níveis). 160


a configuração lin-S-L4 (escala linear – conformação suave – 4 níveis). 161







Figura 79 Únicas estimativas de PDP médio válidas no domínio da freqüência

(rotas C3, G2, G3 e G5) para a configuração 2D dB-S-L5 (em dB –

conformação suave – 5 níveis). 168

Figura 80 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota C1 – supressão 2D no

domínio da freqüência em escala linear. 168

Figura 81 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota G3 – supressão 2D no

domínio da freqüência em escala linear. 168


para a configuração 2D lin-S-L4 (escala linear – conformação suave – 4

níveis). 170



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níveis). 171



níveis). 172



níveis). 173

Figura 86 Amostras de PDPs ruidoso e com ruído suprimido das rotas L1 e G2 –

supressão 2D no domínio do retardo. 174


a configuração 2D lin-S-L4 (escala linear – conformação suave – 4 níveis).

175



176



177



178

Figura 91 Diagrama em blocos do módulo transmissor da sonda. 181

Figura 92 Diagrama em blocos do módulo receptor da sonda MF. 182

Figura 93 Resposta típica no domínio da freqüência da sonda MF, durante uma

medida. 182

Figura 94 Diagrama em blocos do módulo receptor da sonda STDCC. 183

Figura 95 Resposta típica da sonda STDCC durante uma medida. 183

Figura 96 Um exemplo de resposta da sonda MF no qual houve flutuações tanto

do piso quanto do nível de ruído. 185

Figura 97 Exemplo de PDP médio descartável obtido da sonda MF. 187

Figura 98 PDP médio ruidoso e com ruído suprimido para as rotas mengao e

jock02 da sonda MF. 188

Figura 99 PDP médio ruidoso e com ruído suprimido para a rota 07msv da sonda

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MF. 189

Figura 100 PDP médio ruidoso e com ruído suprimido para a rota 11visc da sonda

MF. 189

Figura 101 PDP médio ruidoso e com ruído suprimido para a rota 01barata da

sonda MF. 190

Figura 102 PDP ruidoso e com ruído suprimido para a rota 21barao da sonda

STDCC – perfil que apresentou a menor faixa dinâmica (5 dB). 191

Figura 103 PDP ruidoso e com ruído suprimido para a rota 24visc da sonda

STDCC – perfil que apresentou a menor SNR (17 dB). 191

Figura 104 PDPs médios ruidosos e com ruído suprimido para as rotas ponto03 e

21pompeu da sonda STDCC. 192

Figura 105 PDPs médios ruidosos e com ruído suprimido para as rotas 21mr e

jockey01 da sonda STDCC. 193

Figura 106 PDP médio ruidoso e com ruído suprimido para a rota incuba da sonda

STDCC, com 6 e 7 níveis de decomposição wavelet. 193

Figura 107 Localização dos três pontos de medição no shopping da Gávea. 199

Figura 108 Localização dos dois pontos de medição no edifício Leme da PUC. 200

Figura 109 Frentes de onda incidentes sobre um arranjo ULA de m elementos 208

Figura 110 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALH: conformação de

feixe. 210

Figura 111 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALH, em coordenadas

polares: conformação de feixe. 210

Figura 112 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALH: MUSIC. 211


polares: MUSIC. 211

Figura 114 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALH: ESPRIT. 212


polares: ESPRIT. 212

Figura 116 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV: conformação de

feixe. 213

Figura 117 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV, em coordenadas


Figura 118 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV: Capon. 214

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polares: Capon. 214

Figura 120 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV: MUSIC. 215


polares: MUSIC. 215

Figura 122 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV: ESPRIT. 216



Figura 124 Espectro espacial em τ = 100 ns para AOALH: (a) conformação de

feixe; (b) MUSIC; (c) ESPRIT. 218

Figura 125 Espectro espacial em τ = 100 ns para AOALV: (a) conformação de

feixe; (b) Capon; (c) MUSIC; (d) ESPRIT. 219

Figura 126 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO: conformação de

feixe. 220

Figura 127 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO, em coordenadas


Figura 128 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO: Capon. 221


polares: Capon. 221

Figura 130 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO: MUSIC. 222


polares: MUSIC. 222

Figura 132 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO: ESPRIT. 223



Figura 134 Espectro espacial para AOAO nos retardos de detecção da componente

RC+RB+RD2: (a) conformação de feixe (τ = 120 ns); (b) Capon (τ = 135 ns);

(c) MUSIC (τ = 120 ns); (d) ESPRIT (τ = 120 ns). 225

Figura 135 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV: conformação de

feixe. 226

Figura 136 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV, em coordenadas


Figura 137 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV: Capon. 227

DBD



polares: Capon. 227

Figura 139 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV: MUSIC. 228


polares: MUSIC. 228

Figura 141 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV: ESPRIT. 229



Figura 143 Espectro espacial para AOASV no retardo associado à componente

C3S1 (τ = 145 ns): (a) conformação de feixe; (b) Capon; (c) MUSIC; (d)

ESPRIT. 231

Figura 144 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH: conformação de

feixe. 232

Figura 145 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH, em coordenadas


Figura 146 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH: Capon. 233


polares: Capon. 233

Figura 148 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH: MUSIC. 234


polares: MUSIC. 234

Figura 150 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH: ESPRIT. 235



Figura 152 Espectro espacial para AOASH no retardo associado à componente

C4S1 (τ = 150 ns): (a) conformação de feixe; (b) Capon; (c) MUSIC; (d)

ESPRIT. 237

Figura 153 Estimativas por conformação de feixe para AOAO, sem (STR) e com

(DPSMLNSYM8L4 e 5) processamento de ruído. 239

Figura 154 Estimativas por MUSIC, sem (STR) e com (DPSMLNSYM8L5)

processamento de ruído, para: (a) AOALH e (b) AOASV. 240

Figura 155 Esboço do esquema de montagem da base para o arranjo de antenas e

para os comutadores temporais. 243

DBD


Figura 156 Planta do CETUC, indicando a rota e a localização do receptor na

sondagem com arranjo ULA-16. 245

Figura 157 Planta do edifício Leme, indicando a rota e a localização do receptor

na sondagem com arranjo ULA-16. 245

Figura 158 Espectros espaciais-temporais por conformação de feixe para o ponto

1 do CETUC. 248

Figura 159 Espectros espaciais-temporais por MUSIC para o ponto 3 do CETUC.

249

Figura 160 Espectros espaciais-temporais por ESPRIT para o ponto 5 do CETUC.

249

Figura 161 Espectro espacial por conformação de feixe nos retardos de detecção

das componentes principais no CETUC. 251

Figura 162 Espectro espacial MUSIC nos retardos de detecção das componentes

principais no CETUC. 252

Figura 163 Espectro espacial ESPRIT nos retardos de detecção das componentes

principais no CETUC. 252

Figura 164 Espectros espaciais-temporais por conformação de feixe para o ponto

1 do edifício Leme. 253

Figura 165 Espectros espaciais-temporais por MUSIC para o ponto 5 do edifício

Leme. 253

Figura 166 Espectros espaciais-temporais por ESPRIT para o ponto 10 do edifício

Leme. 254

Figura 167 Espectro espacial por conformação de feixe nos retardos de detecção

das componentes principais no edifício Leme. 256

Figura 168 Espectro espacial MUSIC nos retardos de detecção das componentes

principais no edifício Leme. 256

Figura 169 Espectro espacial ESPRIT nos retardos de detecção das componentes

principais no edifício Leme. 257

Figura 170 Espectro espacial-temporal MUSIC sem e com supressão de ruído 2D

(sufixo “den”) para o conjunto cetuc1n. 258

Figura 171 Comparação entre AOALV e os conjuntos cetucz e lemez, para

estimação espacial por conformação de feixe. 259

Figura 172 Comparação entre AOALV e os conjuntos cetucz e lemez, para

DBD


estimação espacial por MUSIC. 260

Figura 173 Comparação entre AOALH e os conjuntos cetucn e lemen, para

estimação espacial por conformação de feixe. 261

Figura 174 Comparação entre AOALH e os conjuntos cetucn e lemen, para

estimação espacial por MUSIC. 261

DBD


Lista de tabelas

Tabela 1 SNR e DR médias das respostas STR menos as respectivas SNR e DR

médias das respostas dB-S-SLN, no domínio da freqüência. 155

Tabela 2 Diferenças entre as SNR médias das respostas STR e as respectivas SNR

médias das respostas processadas no domínio do retardo, em escala linear e

conformação de limiar suave, para 4 e 5 níveis de decomposição. 165


médias das respostas 2D no domínio da freqüência, em escala linear (lin-S-

SLN-L5). 174


médias das respostas 2D no domínio do retardo, em escala linear (lin-S-SLN-

L5). 179

Tabela 5 Resoluções angulares esperadas para as configurações de sondagem

testadas, para estimativas por conformação de feixe. 209

Tabela 6 Comparação entre as principais estimativas teóricas e as obtidas da

sondagem para AOALH. 217


sondagem para AOALV. 217


sondagem para AOAO. 224


sondagem para AOASV 230


sondagem para AOASH 236

Tabela 11 Número médio de picos na região principal (em torno do pico absoluto

do espectro). 238

Tabela 12 Estimativas teóricas dos AOAs principais na rota de sondagem no

CETUC, para a orientação do arranjo do tipo ‘Z’. 250


CETUC, para a orientação do arranjo do tipo ‘N’. 250


DBD


edifício Leme, para a orientação do arranjo do tipo ‘Z’. 254


edifício Leme, para a orientação do arranjo do tipo ‘N’. 255

DBD


Lista de abreviaturas

AOA – Angle-Of-Arrival (ângulo de chegada)

AMPS – Advanced Mobile Phone Services (serviços avançados de telefonia

móvel)

AR – Auto-Regressive (auto-regressivo)

ARMA – Auto-Regressive Moving Average (auto-regressivo de média móvel)

BER – Bit Error Rate (taxa de erros de bits)

CDMA – Code Division Multiple Access (acesso múltiplo por divisão de código)

CWT – Continuous Wavelet Transform (transformada de wavelet contínua)

DOA – Direction-Of-Arrival (direção de chegada)

DCM – Database Correlation Method (método de correlação de bancos de dados)

DEN – DENoised (sem ruído)

DR – Dynamic Range (faixa dinâmica)

DTFT – Discrete Time Fourier Transform (transformada de Fourier discreta no

tempo)

DUT – Device Under Test (dispositivo sob teste)

DWT – Discrete Wavelet Transform (transformada de wavelet discreta)

ERB – Estação Rádio-Base

ESPRIT – Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique

(estimação de parâmetros de sinais por técnica de invariância rotacional)

FDMA – Frequency Division Multiple Access (acesso múltiplo por divisão

frequencial)

FIR – Finite Impulse Response (resposta ao impulso finita)

GPIB – General Purpose Interface Bus (barramento de interface de propósito

geral)

GPRS – General Packet Radio Service (serviço rádio por pacotes genéricos)

GSM – Global System for Mobile communications (sistema global para

comunicações móveis)

HPIB – Hewlett Packard Interface Bus (barramento de interface da HP)

IS-xx – Interim Standard xx (padrão temporário número xx)

LNA – Low Noise Amplifier (amplificador de baixo ruído)

LS – Least Squares (mínimos quadrados)

DBD


MA – Moving Average (média móvel)

MF – Matched Filter (filtro casado)

ML – Maximum Likelihood (máxima verossimilhança)

MLN – Multiple-Level Noise (ruído de múltiplos níveis)

MRA – Multi-Resolution Analysis (análise de multi-resolução)

MUSIC – MUltiple SIgnal Classification (classificação de sinais múltiplos)

NLS – Nonlinear LS (LS não-linear)

PCS – Personnal Communications Systems (sistemas de comunicações pessoais)

PDP – Power Delay Profile (perfil de potência de retardos)

PN – Pseudo Noise (pseudo-ruído)

PSD – Power Spectral Density (densidade espectral de potência)

RF – Radio Frequency (rádio-freqüência)

SAW – Surface Acoustic Wave (onda acústica de superfície)

SDMA – Space Division Multiple Access (acesso múltiplo por divisão espacial)

SER – Symbol Error Rate (taxa de erros de símbolos)

SLN – Single Level Noise (ruído de nível único)

SNR – Signal-to-Noise Ratio (relação sinal-ruído)

STDCC – Sweep Time Delay Cross Correlation (correlação cruzada por varredura

de tempo de retardo)

STFA – Short Time Fourier Analysis (análise de Fourier em tempo curto)

STFT – Short Time Fourier Transform (transformada de Fourier em tempo curto)

STR – Sem Tratamento de Ruído

SURE – Stein’s Unbiased Risk Estimator (estimador de risco não-polarizado de

Stein)

SWT – Stationary Wavelet Transform (transformada de wavelet estacionária)

SVD – Singular Value Decomposition (decomposição por valor singular)

TDOA – Time-Difference-Of-Arrival (diferença de tempo de chegada)

TDMA – Time Division Multiple Access (acesso múltiplo por divisão no tempo)

TOA – Time-Of-Arrival (tempo de chegada)

TTL – Transistor-Transistor Logic (lógica transistor-transistor)

UCA – Uniform Circular Array (arranjo circular uniforme)

ULA – Uniform Linear Array (arranjo linear uniforme)

VCIR – Vector Channel Impulse Response (resposta ao impulso de canal vetorial)

WLAN – Wireless Local Area Network (rede local sem fio)

DBD


maurício henrique costa dias estimação das respostas do canal … · radio propagation channel...

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