Modelagem em larga escala utilizando técnicas multi-declive em ambientes urbanos arborizados / Large-scale modeling using multi-declive techniques in urban wooded environments
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Data de Publicação: | 2021 |
Outros Autores: | , , , |
Tipo de documento: | Artigo |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Revista Veras |
Texto Completo: | https://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/27366 |
Resumo: | Há inúmeros desafios no planejamento de redes sem fio, visto que a predição da perda no percurso e consequentemente da potência recebida em um dado instante e local é complexo. Desse modo o sistema tem que ser projetado para funcionar sob condições de grande variabilidade, considerando as atenuações e interferências. E assim, a modelagem matemática do canal torna-se uma ferramenta eficiente nesse processo, uma vez que ela é prediz o nível médio do sinal recebido e as variabilidades em torno dele. Sabendo que o ambiente influencia diretamente a propagação do sinal e que modelos com vários expoentes de atenuação podem ser mais precisos frente aos modelos com apenas um expoente de atenuação (log-distance). Este trabalho propõe um modelo em larga escala ajustado com técnicas de multi-declive para ambientes urbanos arborizados, utilizando a cidade de Belém/Pa como cenário, com vias públicas potencialmente arborizadas como cidades amazônicas. Os resultados obtidos demonstram que o modelo proposto foi satisfatório para representar o ambiente em estudo, com RMSE no valor 2,93. |
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Modelagem em larga escala utilizando técnicas multi-declive em ambientes urbanos arborizados / Large-scale modeling using multi-declive techniques in urban wooded environmentsModelagem de Canal Sem FioModelo de Atenuação Multi-DeclivePredição de Perda de PercursoAmbiente Urbano ArborizadoRMSE.Há inúmeros desafios no planejamento de redes sem fio, visto que a predição da perda no percurso e consequentemente da potência recebida em um dado instante e local é complexo. Desse modo o sistema tem que ser projetado para funcionar sob condições de grande variabilidade, considerando as atenuações e interferências. E assim, a modelagem matemática do canal torna-se uma ferramenta eficiente nesse processo, uma vez que ela é prediz o nível médio do sinal recebido e as variabilidades em torno dele. Sabendo que o ambiente influencia diretamente a propagação do sinal e que modelos com vários expoentes de atenuação podem ser mais precisos frente aos modelos com apenas um expoente de atenuação (log-distance). Este trabalho propõe um modelo em larga escala ajustado com técnicas de multi-declive para ambientes urbanos arborizados, utilizando a cidade de Belém/Pa como cenário, com vias públicas potencialmente arborizadas como cidades amazônicas. Os resultados obtidos demonstram que o modelo proposto foi satisfatório para representar o ambiente em estudo, com RMSE no valor 2,93.Brazilian Journals Publicações de Periódicos e Editora Ltda.2021-03-31info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/2736610.34117/bjdv7n3-817Brazilian Journal of Development; Vol. 7 No. 3 (2021); 32737-32742Brazilian Journal of Development; Vol. 7 Núm. 3 (2021); 32737-32742Brazilian Journal of Development; v. 7 n. 3 (2021); 32737-327422525-8761reponame:Revista Verasinstname:Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)instacron:VERACRUZporhttps://ojs.brazilianjournals.com.br/ojs/index.php/BRJD/article/view/27366/21663Copyright (c) 2021 Brazilian Journal of Developmentinfo:eu-repo/semantics/openAccessSilva, Flaviane L.Lima, Wirlan G.Carvalho, André A. P.Barros, Fabrício J. B.Araújo, Jasmine P. L.2022-03-29T12:16:02Zoai:ojs2.ojs.brazilianjournals.com.br:article/27366Revistahttp://site.veracruz.edu.br:8087/instituto/revistaveras/index.php/revistaveras/PRIhttp://site.veracruz.edu.br:8087/instituto/revistaveras/index.php/revistaveras/oai||revistaveras@veracruz.edu.br2236-57292236-5729opendoar:2024-10-15T16:14:44.622609Revista Veras - Instituto Superior de Educação Vera Cruz (VeraCruz)false |
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