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http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/21874
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
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dc.creator.ID | LEAL, I. A. C. | pt_BR |
dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/7054209255136056 | pt_BR |
dc.contributor.advisor1 | ALENCAR, Marcelo Sampaio de. | |
dc.contributor.advisor1ID | ALENCAR, M. S. | pt_BR |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0946722048975388 | pt_BR |
dc.contributor.advisor2 | LOPES, Waslon Terllizzie Araújo. | |
dc.contributor.advisor2ID | LOPES, W. T. A. | pt_BR |
dc.contributor.advisor2Lattes | http://lattes.cnpq.br/5041048659000127 | pt_BR |
dc.contributor.referee1 | QUEIROZ, Wamberto José Lira de. | |
dc.contributor.referee2 | FONTGALLAND, Glauco. | |
dc.contributor.referee3 | PIMENTEL, Cecílio José Lins. | |
dc.contributor.referee4 | ESQUERRE, Vitaly Félix Rodrigues. | |
dc.description.resumo | Esta tese apresenta uma metodologia, que usa algoritmos de otimização bio-inspirados, para aumento da capacidade de canal em Sistemas de Múltiplas Entradas e Múltiplas Saídas (MIMO), considerando o acoplamento mútuo (AM) para promover uma redução na distância entre os elementos do arranjo. A modelagem do sistema inicia com o projeto de uma antena em microfita, na frequência de 26 GHz, que é usada como protótipo para teste do sistema MIMO e análise de seu desempenho. A antena é simulada no software CST Studio Suite® e são utilizados Algoritmos Genéticos (GA) para otimização, construção dos parâmetros físicos da antena e melhorias em seu desempenho. O método considera o AM entre elementos dos arranjo de antenas na transmissão e recepção do sinal. Para tanto, o Método de Impedância Mútua Convencional (CMIM) e o Método de Impedância Mútua na Recepção (RMIM) foram escolhidos para representação e avaliação do AM por sua característica de aproximação com modelos reais. Para otimização da capacidade de canal e redução da distância entre os elemento é usado o algoritmo Otimização por Enxame de Partículas (PSO) com proposta de uma modificação específica para o problema que utiliza de estratégia de aceleração das partículas em uma determinada parte do espaço de busca. Esta tese apresenta um método da análise dos resultados no modo de recepção em função da capacidade do canal. Resultados de simulação mostram que se pode conseguir uma melhoria de desempenho do sistema MIMO de 11,1 % na capacidade do canal e redução da distância entre os elementos de 23,7 %, considerando o AM. | pt_BR |
dc.publisher.country | Brasil | pt_BR |
dc.publisher.department | Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI | pt_BR |
dc.publisher.program | PÓS-GRADUAÇÃO EM LETRAS EM REDE PROFLETRAS (UFRN) | pt_BR |
dc.publisher.initials | UFCG | pt_BR |
dc.subject.cnpq | Engenharia Elétrica. | pt_BR |
dc.title | Utilização de inteligência artificial no controle do acoplamento mútuo em projetos de sistemas MIMO. | pt_BR |
dc.date.issued | 2020-02-27 | |
dc.description.abstract | This thesis presents a methodology that uses bio-inspired optimization algorithms to increase the channel capacity in Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems considering mutual coupling (MC) to promote a reduction in the distance among the array elements. The method starts with the microstrip antenna design, at the frequency of 26 GHz, that is used as a prototype for MIMO system testing and peformance analyses. The antenna is simulated using the CST Studio Suite® software, and Genetic Algorithms (GA) are used to optimize, to determine the antenna’s physical parameters and to improve its performance. The method considers the MC among antenna array elements in the signal transmission and reception. The Conventional Mutual Impedance Method (CMIM) and the Receiving Mutual Impedance Method (RMIM) were chosen to be used in the simulation, because of their adherence to real situations. The Particle Swarm Optimization algorithm (PSO) is used to optimize the channel capacity and to reduce the distance among the elements with a specific modification for the problem that uses particle in acceleration strategy in a specific part of the search space. This thesis presents a method of analyzing the results in reception mode as a function of channel capacity. Simulation results show that it is possible to obtain a MIMO system performance improvement of 11.1% in channel capacity, and the distance between elements can be reduced by 23.7%, considering the MC. | pt_BR |
dc.identifier.uri | http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/21874 | |
dc.date.accessioned | 2021-11-08T11:25:46Z | |
dc.date.available | 2021-11-08 | |
dc.date.available | 2021-11-08T11:25:46Z | |
dc.type | Tese | pt_BR |
dc.subject | Inteligência artificial | pt_BR |
dc.subject | Controle de acoplamento mútuo | pt_BR |
dc.subject | Acoplamento mútuo | pt_BR |
dc.subject | Sistemas MIMO | pt_BR |
dc.subject | Algoritmos bio-inspirados | pt_BR |
dc.subject | Capacidade de canal | pt_BR |
dc.subject | Otimização por enxame de partículas | pt_BR |
dc.subject | Particle swarm optimization | pt_BR |
dc.subject | Canais MIMO | pt_BR |
dc.subject | Múltiplas entradas e múltiplas saídas | pt_BR |
dc.subject | Multiple Input Multiple Output - MIMO | pt_BR |
dc.subject | Projeto de antena | pt_BR |
dc.subject | Projeto de sistema MIMO | pt_BR |
dc.subject | Artificial intelligence | pt_BR |
dc.subject | Mutual Coupling Control | pt_BR |
dc.subject | Mutual coupling | pt_BR |
dc.subject | MIMO Systems | pt_BR |
dc.subject | Bio-inspired algorithms | pt_BR |
dc.subject | Channel capacity | pt_BR |
dc.subject | Particle Swarm Optimization | pt_BR |
dc.subject | MIMO channels | pt_BR |
dc.subject | Multiple Inputs and Multiple Outputs | pt_BR |
dc.subject | Multiple Input Multiple Output - MIMO | pt_BR |
dc.subject | Antenna Project | pt_BR |
dc.subject | MIMO system design | pt_BR |
dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
dc.creator | LEAL, Israel Aires Costa. | |
dc.publisher | Universidade Federal de Campina Grande | pt_BR |
dc.language | por | pt_BR |
dc.title.alternative | Use of artificial intelligence to control mutual coupling in MIMO system designs. | pt_BR |
dc.identifier.citation | LEAL, Israel Aires Costa. Utilização de inteligência artificial no controle do acoplamento mútuo em projetos de sistemas MIMO. 2020. 139f. (Tese de Doutorado) Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Centro de Engenharia Elétrica e Informática, Universidade Federal de Campina Grande - Paraíba - Brasil, 2020. Disponível em: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/21874 | pt_BR |
Appears in Collections: | Doutorado em Engenharia Elétrica. |
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