Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC

URI Permanente para esta coleçãohttps://repositorio.ufpa.br/handle/2011/2316

O Mestrado Acadêmico inicou-se em 1986 e pertence ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica (PPGEE) do Instituto de Tecnologia (ITEC) da Universidade Federal do Pará (UFPA).

Navegar

Agora exibindo 1 - 7 de 7

Acesso aberto (Open Access)
Análise de canal para frequência de 3,5 GHz em aeroporto
(Universidade Federal do Pará, 2022-01-28) MACEDO, Alex Sanches; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609
Com a constante evolução dos sistemas de tecnologia e comunicação reforçou o aumento na troca de dados, velocidade e a confiabilidade quanto ao acesso a rede móvel. Diversas causas como a deficiência espectral, dificuldades na cobertura do sinal, problemas com antenas e rádio-enlace, são obstáculos a serem trabalhados e melhorados de forma a atender os serviços com maior qualidade dentro de uma infraestrutura da rede de comunicação móvel. Para atender o aumento vertiginoso do consumo de usuários e equipamentos conectados em rede móvel, diversos trabalhos e pesquisas estão sendo propostas e desenvolvidas. No Brasil, está prevista a chegada da tecnologia de quinta geração (5G) a partir de 2021, e que utilizará a faixa de frequência de 3, 5 GHz. Dessa forma, a necessidade de comunicação em ambientes de grande movimento de pessoas, pois o 5G promete conectividade rápida com mais usuários abrangendo serviços e aplicações que exigem altas taxas de dados em uma ampla área de cobertura. Em particular, nesta frequência que representa uma banda sub-6 GHz a ser usada para o 5G no Brasil. Quanto ao comportamento do canal, a caracterização deste canal é de importante relevância. Assim motivou-se, nesta dissertação, o estudo sobre a análise de canal para a frequência de 3, 5 GHz em um grande ambiente indoor, este cenário é em um saguão do Aeroporto Internacinal Val de Cans, em Belém do Pará. A campanha de medições foram realizadas para Line-Of-Sight (LOS) e por meio da sondagem de canal são extraídos os parâmetros de dispersão do canal de pequena escala. Estes parâmetros são o retardo médio RMS e espalhamento médio RMS, também foi verificada a banda de coerência do canal e o perfil de potência e retardos. Entender a propagação do sinal em larga escala é importante para construção de projetos de sistemas de rádio móvel. Também foi investigado o sinal através dos modelos Floating-Intercept (FI), Close-In (CI) e suas variações são aplicados e analisados para avaliar a perda de percurso para co-polarização (V-V e H-H) e polarização cruzada (V-H e H-V). Pode-se inferir que a metologia aplicada em larga escala mostrou-se adequada com os dados e, quando estes comparados a outros tipos de ambientes e outras frequências encontrados na literatura.
Acesso aberto (Open Access)
Uma Análise do uso de informacões multiescala no mapeamento da PSNR para pontuacão perceptual
(Universidade Federal do Pará, 2019-11-18) GONÇALVES, Luan Assis; ZAMPOLO, Ronaldo de Freitas; http://lattes.cnpq.br/9088524620828017; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609
A previsão da qualidade visual é crucial nos sistemas de imagem e vídeo. Métricas de qualidade de imagem com base no erro quadrático médio prevalecem em diversas aplicacões, apesar de apresentarem baixa correlacão¸ com a percepção visual humana, devido à sua simplicidade matemática. As últimas realizacões na área sustentam que o uso de redes neurais convolucionais (CNN) para avaliar a qualidade visual perceptiva é uma tendência clara. Resultados em outras aplicacões, como deteccão de desfoque e remocão de chuva, indicam que a combinacão de informacões de diferentes escalas melhora o desempenho da CNN. No entanto, até onde sabemos, a melhor maneira de incorporar informacões em várias escalas na caracterizacão da qualidade visual ainda é uma questão em aberto. Assim, neste trabalho, investigamos a influência do uso de informacões em várias escalas para prever a qualidade perceptual de imagens. Especificamente, propomos uma rede densa de fluxo único que estima um parâmetro espacialmente variável da funcão logística usada para mapear valores de métricas objetivas de qualidade visual para as notas subjetivas de qualidade visual através da imagem de referência. O método proposto alcançou uma reducão de 36,37% e 69,45% para o número de parâmetros e de operacões de ponto flutuante por segundo, respectivamente, e seu desempenho é comparado com o estado da arte, usando um banco de dados de imagens disponível publicamente.
Acesso aberto (Open Access)
Detecção e rastreamento de componentes de vagões ferroviários utilizando redes neurais convolucionais e restricões geométricas
(Universidade Federal do Pará, 2020-04-27) GONÇALVES, Camilo Lélis Assis; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609
A inspeção de componentes de trem que podem causar descarrilamento possui um papel importante na manutenção ferroviária. A fim de aumentar a produtividade e a segurança, empresas prestadoras de serviços procuram por soluções de inspeção automáticas e confiáveis. Apesar da inspeção automática baseada em visão computacional ser um conceito consolidado, tais aplicações desafiam a comunidade de desenvolvimento em razão de fatores ambientais e logísticos a serem considerados. Este trabalho propõe uma técnica de detecção e estimativa das posições das regiões de dreno presentes em vagões de trem. Nosso detector/rastreador consiste em uma rede neural convolucional e um conjunto de restrições geométricas, que levam em conta a trajetória ideal dos componentes de interesse dos vagões e as distâncias entre eles. Detalhamos os procedimentos de treinamento e validação, juntamente com as métricas utilizadas para aferir a performance do sistema proposto. Os resultados apresentados são comparados com outras duas técnicas, e exibem um bom custo‑benefício entre confiança e complexidade computacional para a detecção dos componentes de interesse.
Acesso aberto (Open Access)
Estimação de descarga de dispositivo IoT usando deep learning com otimização NSGA-II
(Universidade Federal do Pará, 2024-02-28) MACEDO, Wilson Antonio Cosmo; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609
O aumento das aplicações de redes IoT (Internet das Coisas) destaca a necessidade de otimizar a gestão de energia nestes sistemas, pois a eficiência energética é crucial para a adaptabilidade das implementações que referem-se à IoT. Este estudo analisa as curvas de descarga de uma bateria recarregável em um contexto de rede IoT que utiliza comunicação LoRa (Long Range) e vários sensores, com o objetivo de gerar múltiplas curvas de descarga para estimar o comportamento da bateria nesse cenário. Essas curvas foram utilizadas para treinar uma Rede Neural Artificial (RNA) de várias camadas, implementando técnicas de Deep Learning, na qual a arquitetura da RNA foi delineada usando o algoritmo de Otimização Multiobjetivo NSGA-II (Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II), o que resultou em modelos com capacidade de estimar o tempo de descarga da bateria ao analisar um segmento do processo de descarga observado pelo modelo com erro médio quadrático de aproximadamente dois minutos para o modelo mais eficiente encontrado. Este resultado representa uma margem muito positiva, visto que a extensão dos testes de descarga são de até aproximadamente setenta e uma horas e a taxa de amostragem de coleta dos dados é de um minuto.
Acesso aberto (Open Access)
Modelo de propagação usando dois raios com modificação de fase para mobilidade aplicado a receptor LoRa sobre rio.
(Universidade Federal do Pará, 2024-09-19) RIBEIRO, Lucian Morais; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609
Conforme previsto por especialistas, houve um crescimento exponencial no número de dispositivos IoT utilizados pela população em geral. Entre esses dispositivos, um dos grupos mais notáveis é o dos dispositivos Long Range (LoRa). A característica mais relevante da tecnologia LoRa é o baixo consumo de energia, ao mesmo tempo em que proporciona uma ampla área de cobertura. Essa tecnologia, se aplicada na região amazônica – uma área densamente arborizada, úmida, com populações afastadas dos centros urbanos e com infraestrutura muito limitada – pode oferecer uma nova gama de serviços aos habitantes da região, incluindo serviços que envolvem comunicação em movimento. Partindo do princípio de que os modelos de propagação mais conhecidos não estão ajustados às especificidades da região amazônica, nem consideram as variações de fase ocasionadas pela movimentação do receptor – o que torna os enlaces de rádio de difícil predição –, este trabalho visa apresentar soluções para esse problema, propondo ajustes no modelo de perda de propagação de Dois Raios para atender comunicações LoRa sobre os rios amazônicos, quando os dispositivos receptores estão em movimento. O modelo proposto é comparado com o Modelo de Dois Raios padrão, que serve de base, e apresenta resultados superiores. Além disso, o trabalho avalia o impacto das marés na perda de propagação dos sinais LoRa em ambientes fluviais.
Acesso aberto (Open Access)
Proposição de hardwaree software para transmissão de dados via LoRa e GSM: Estudo decaso no smart campus da UFPA
(Universidade Federal do Pará, 2023-03-16) CARVALHO, Joel Alison Ribeiro; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609
A sociedade vem passando por grandes transformações na era da indústria 5.0, com maior interação entre homem e máquina além do aumento da conectividade. Fatores esses que tem proporcionado o crescimento da internet das coisas, sobretudo em cidades, onde são construídas as Smart Cities e os Smart Campus. Neste sentoido, o desenvolvimento de hardwares possibilita maior controle sobre a integração dos dispositivos, já que atende as necessidades do projeto além de tornar o projeto escalável com o incremento de novos sensores à medida que o projeto se desenvolve. Para isto, neste trabalho são desenvolvidos hardwares e softwares para transmissão de dados via LoRa e GSM para uma plataforma de middleware, e para validar esta proposta foram realizadas transmissões de dados, considerando as aplicações do do smart campus da UFPA: Ônibus Circular, Ônibus Intermunicipal, Sistema Fotovoltáico e Sistema de Baterias. Os resultados mostraram que todos os equipamentos se comunicaram com a Dojot, já que todas as variáveis de interesse de cada aplicação puderam ser observadas no servidor.
Acesso aberto (Open Access)
Síntese de superfícies seletivas de frequência multicamadas via otimização bioinspirada
(Universidade Federal do Pará, 2019-08-23) LIMA, Wirlan Gomes; ALCÂNTARA NETO, Miércio Cardoso de; http://lattes.cnpq.br/0549389076806391; BARROS, Fabrício José Brito; http://lattes.cnpq.br/9758585938727609
A análise de dispositivos eletromagnéticos via softwares computacionais, geralmente, demanda alto custo computacional e elevado tempo de processamento. Em certas situações, para atender certos objetivos de projeto, encontrar os parâ- metros estruturais ótimos podem levar dias ou até mesmo semanas quando feitos pelo método da tentativa e erro, ao se buscar respostas precisas em estruturas de alta complexidade. Neste cenário, as ferramentas de computação bioinspiradas (Bioinspired Computation - BIC) são fortes aliadas em economia de tempo, custo computacional e, consequentemente, de dinheiro. Para intensificar o poder e a efici- ência dessas ferramentas, métodos híbridos têm sido desenvolvidos, nos quais redes neurais trabalham conjuntamente com algoritmos de otimização a fim de obter re- sultados ainda mais satisfatórios e precisos. Nesse contexto, este trabalho apresenta a utilização de dois modelos híbridos de otimização bioinspirada multiobjetivo para o projeto e síntese de superfícies seletivas de frequência (Frequency Selective Surfaces - FSS) multicamadas. Inicialmente, é feita uma investigação eletromagnética da célula unitária das estruturas do tipo patch que irão compor a FSS multicamadas, sendo elas uma espira triangular e um losango sólido impressos em substrato de fibra de vidro (FR-4). As simulações computacionais foram realizadas com o auxílio do software CST® Micro Wave Studio, cuja técnica numérica utilizada é a dasintegrais finitas (FIT). São projetados três filtros com características distintas que abrangem as bandas C, X e Ku. O processo de síntese consiste em sintonizar os objetivos das estruturas inseridos na função custo dos algoritmos de otimização. A modelagem das estruturas é realizada por uma rede neural de regressão geral (General Regression Neural Network - GRNN) e o processo de otimização é realizado pelos algoritmos. As simulações computacionais para cálculo dos dados eletromagnéticos (EM) das FSS multicamadas foram realizadas aplicando o software CST®. Os valores otimizados retornados pelos modelos híbridos também foram simulados usando o software Ansoft DesignerTM HFSS para avaliar os resultados obtidos anteriormente. Observou-se boa concordância entre os resultados simulados, evidenciando a redução no tempo de processamento das estruturas, além de mostrar que o modelo GRNN-AG Multi se sobressaiu em relação ao GRNN-MOCS, apresentando erros em relação aos objetivos de projeto para as simulações em CST® de 0,44%, 0,254% e 0,387% para os filtro 1, 2 e 3, respectivamente, sendo este o modelo híbrido mais eficiente para a otimização de FSS multicamadas.

Navegar

Navegando Dissertações em Engenharia Elétrica (Mestrado) - PPGEE/ITEC por Orientadores "BARROS, Fabrício José Brito"