Contribuições para a simulação de canais desvanecidos modelados com as distribuições -- e --
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Data de Publicação: | 2021 |
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Resumo: | A modelagem estatística de sinais rádio móvel requer a estimação dos parâmetros que descrevem a distribuição de probabilidade que, hipoteticamente, modela o canal, de sorte que este modelo probabilístico garanta um bom ajuste aos dados experimentais. O método de estimativa de máxima verossimilhança (MLE), tradicionalmente usado para a estimação dos parâmetros dos canais desvanecidos -- e --, usa métodos numéricos não lineares, e a solução, se encontrada, pode ser o valor ótimo, uma aproximação do valor ótimo, ou um máximo local. A proposta deste trabalho é inovar alguns dos algoritmos evolucionários (EAs) existentes incorporando uma abordagem adaptativa, uma nova estratégia de mutação e uma função de aptidão adequada para a estimativa dos parâmetros de desvanecimento dos canais -- e --. É proposto o uso dos seguintes EAs para a construção dos estimadores: algoritmos genéticos, algoritmos de evolução diferencial e algoritmos de evolução diferencial com mecanismo de guia adaptativo baseado em regras heurísticas. Resultados experimentais são apresentados para confirmar que os parâmetros estimados pelos EAs propostos são todos fisicamente aceitáveis. Esses experimentos mostram que os EAs superam os resultados da estimativa MLE. Outras contribuições deste trabalho são os simuladores de desvanecimento -- e - – baseados no modelo de atenuação de Clarke e Gans, que expandem a faixa de geração dos atuais simuladores de múltiplos inteiros de 1 e 0,5 para múltiplos inteiros de 0, 5 e 0,25, respectivamente. |
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2021-05-14T12:24:15Z2021-05-14T12:24:15Z2021-04-23LEMOS, Carlos Paula. Contribuições para a simulação de canais desvanecidos modelados com as distribuições α-η-μ e α-κ-μ. 2021. 257 f. Tese (Doutorado em Engenharia Elétrica) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2021. Disponível em: http://doi.org/10.14393/ufu.te.2021.6018.https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/31750https://doi.org/10.14393/ufu.te.2021.6018A modelagem estatística de sinais rádio móvel requer a estimação dos parâmetros que descrevem a distribuição de probabilidade que, hipoteticamente, modela o canal, de sorte que este modelo probabilístico garanta um bom ajuste aos dados experimentais. O método de estimativa de máxima verossimilhança (MLE), tradicionalmente usado para a estimação dos parâmetros dos canais desvanecidos -- e --, usa métodos numéricos não lineares, e a solução, se encontrada, pode ser o valor ótimo, uma aproximação do valor ótimo, ou um máximo local. A proposta deste trabalho é inovar alguns dos algoritmos evolucionários (EAs) existentes incorporando uma abordagem adaptativa, uma nova estratégia de mutação e uma função de aptidão adequada para a estimativa dos parâmetros de desvanecimento dos canais -- e --. É proposto o uso dos seguintes EAs para a construção dos estimadores: algoritmos genéticos, algoritmos de evolução diferencial e algoritmos de evolução diferencial com mecanismo de guia adaptativo baseado em regras heurísticas. Resultados experimentais são apresentados para confirmar que os parâmetros estimados pelos EAs propostos são todos fisicamente aceitáveis. Esses experimentos mostram que os EAs superam os resultados da estimativa MLE. Outras contribuições deste trabalho são os simuladores de desvanecimento -- e - – baseados no modelo de atenuação de Clarke e Gans, que expandem a faixa de geração dos atuais simuladores de múltiplos inteiros de 1 e 0,5 para múltiplos inteiros de 0, 5 e 0,25, respectivamente.The statistical modeling of mobile radio signals requires the estimation of parameters that describe the probability distribution that hypothetically models this channel so that this probabilistic model guarantees a good adjustment to the experimental data. The maximum likelihood estimation (MLE) method that is traditionally used for estimating the parameters for the fading channels − − and − − use nonlinear numerical methods, and the solution, if found, maybe the optimal value, an approximation of the optimal value, or a local maximum. The purpose of this work is to innovate some of the existing evolutionary algorithms (EAs) incorporating an adaptive approach, a new mutation strategy, and an adequate aptitude function for the estimation of the fading parameters of the channels −− and − −. It is proposed to use the following EAs for the construction of the estimators: genetic algorithms, differential evolution algorithms, and differential evolution algorithms with an adaptive guiding mechanism. Experimental results are presented to confirm that parameters estimated by the proposed EAs are all physically acceptable. These experiments show that the EAs outperform MLE estimation results. Another contribution of this study is the − − and the − − fading simulator based on the Clarke and Gans fading model, which expands the generation range of current simulators, from integer multiples of 1 and 0.5 to integer multiples of 0.5 and 0.25 respectively.CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorTese (Doutorado)porUniversidade Federal de UberlândiaPrograma de Pós-graduação em Engenharia ElétricaBrasilhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/info:eu-repo/semantics/openAccessCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA::TELECOMUNICACOESAlgoritmosEstimativa de parâmetrosCanal com desvanecimento -- − − fading channelCanal com desvanecimento -- − − fading channelAlgoritmos evolutivosEvolutionary algorithmsEstimador de máxima verossimilhançaMaximum likelihood estimationGeradores aleatóriosRandom generatorsEstimação de parâmetrosParameter estimationModelo de atenuação de Clarke e GansClarke and Gans fading modelContribuições para a simulação de canais desvanecidos modelados com as distribuições -- e --Contributions for the simulation of fading channels modeled with the -- and -- distributionsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisFasolo, Sandro Adrianohttp://lattes.cnpq.br/3997284163467407Veiga, Antônio Cláudio Paschoarellihttp://lattes.cnpq.br/2835416571685218Carrijo, Gilberto Aranteshttp://lattes.cnpq.br/1358511937659656Carneiro, Milena Bueno Pereirahttp://lattes.cnpq.br/4071349511490099Marins, Carlos Nazareth Mottahttp://lattes.cnpq.br/1017511698822128Silva Junior, Edgarhttp://lattes.cnpq.br/4668488266463689http://lattes.cnpq.br/9847134693578242Lemos, Carlos Paula25793859776898f91cf-e7f2-4654-b746-28173253d3e2reponame:Repositório Institucional da UFUinstname:Universidade Federal de Uberlândia (UFU)instacron:UFUCC-LICENSElicense_rdflicense_rdfapplication/rdf+xml; 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