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Title: Melhoria de modelos de predição de path loss para sinais da quinta geração (5G) na faixa de 3,5 GHz
Authors: Silva, Gustavo Nabuco Santos da
metadata.dc.contributor.advisor: Ferreira, Tadeu Nagashima
metadata.dc.contributor.advisorco: Castellanos, Pedro Vladimir Gonzalez
metadata.dc.contributor.members: Matos, Leni Joaquim de
Silva, Mauricio Weber Benjó da
Issue Date: 2020
Publisher: Universidade Federal Fluminense
Citation: SILVA, Gustavo Nabuco Santos da. Melhoria de modelos de predição de path loss para sinais da quinta geração (5G) na faixa de 3,5 GHz. 2020. 80f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia de Telecomunicações) - Universidade Federal Fluminense, 2020.
Abstract: Os sistemas móveis estão em constante evolução desde seu surgimento nos anos 1950 e, face à enorme demanda da sociedade atual por informação e meios para se comunicar, chegam ao seu ápice com o desenvolvimento dos sistemas da quinta geração, popularmente conhecidos como 5G. Estima-se uma melhora significativa nas trocas de dados entre usuários destes sistemas, sejam eles pessoas ou máquinas. Utilizando esta inovação como cenário, este trabalho propõe a melhoria de determinados modelos de predição de path loss que serão utilizados nas previsões de cobertura de sinais na frequência de 3,5 GHz, os quais figuram nas principais projeções como os que terão maior utilização no 5G, visto a maior facilidade de implementação aproveitando-se a infraestrutura utilizada pelos sistemas móveis atuais, além do maior alcance nesta faixa do que as mais altas propostas para o 5G. São definidos conceitos básicos dos sistemas 5G, bem como os principais atributos que proporcionaram a chegada da nova tecnologia móvel, além de um panorama geral do 5G em âmbito nacional. São elucidados, ao longo deste trabalho, os modelos de predição de perda de percurso utilizados, os quais servirão como base para o método de melhoria pretendido. Para que houvesse dados confiáveis a serem estudados, um procedimento experimental foi detalhadamente definido, destacando os setups de transmissão e recepção do sinal, o ambiente de propagação onde ocorreram as medições de potência recebida e as rotas percorridas pela antena receptora. De posse dessas informações, os cálculos são realizados de acordo com as definições dos modelos de predição, para, posteriormente, ocorrer a melhoria destes resultados e a comparação entre os resultados obtidos, de modo a confirmar a eficácia do método proposto.
metadata.dc.description.abstractother: Mobile systems have been constantly evolving since their emergence in the 1950s and, given the enormous demand of today’s society for information and means to communicate, they reach their peak with the development of the fifth generation systems, popularly known as 5G. It is estimated a significant improvement in data exchanges between users of these systems, whether they are people or machines. Using this innovation as a scenario, this work proposes the improvement of certain path loss prediction models that will be used in signal coverage forecasts at the frequency of 3.5 GHz, which are included in the main projections as those that will have greater use in 5G, given the greater ease of implementation taking advantage of the infrastructure used by current mobile systems, in addition to the greater reach in this range than the highest proposals for 5G. Basic concepts of 5G systems are defined, as well as the main attributes that provided the arrival of the new mobile technology, in addition to an overview of 5G at the national level. Throughout this work, the models used to predict path loss are elucidated, which will serve as a basis for the intended improvement method. In order to have reliable data to be studied, an experimental procedure was defined in detail, highlighting the transmission and reception setups, the propagation environment where the received power measurements took place and the routes taken by the receiving antenna. With this information in mind, calculations are performed according to the definitions of the prediction models, so that these results can be improved and the results obtained compared, in order to confirm the effectiveness of the proposed method.
URI: https://app.uff.br/riuff/handle/1/14621
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