Estimação das respostas do canal real de propagação rádio-móvel nos domínios espacial e temporal

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1 Maurício Henrique Costa Dias Estimação das respostas do canal real de propagação rádio-móvel nos domínios espacial e temporal Análise da supressão de ruído por decomposição wavelet como técnica complementar de processamento Tese de Doutorado Tese apresentada como requisito parcial para obtenção do título de Doutor pelo Programa de Pós- Graduação em Engenharia Elétrica da PUC-Rio. Orientador: Gláucio Lima Siqueira Rio de Janeiro - RJ, 11 de abril de 2003

2 Maurício Henrique Costa Dias Estimação das respostas do canal real de propagação rádio-móvel nos domínios espacial e temporal Tese apresentada como requisito parcial para obtenção do grau de Doutor pelo Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica do Departamento de Engenharia Elétrica do Centro Técnico Científico da PUC-Rio. Aprovada pela Comissão Examinadora abaixo assinada. Dr. Gláucio Lima Siqueira Orientador Centro de Estudos em Telecomunicações - PUC-Rio Dr. Marco Antônio Grivet Mattoso Maia Centro de Estudos em Telecomunicações - PUC-Rio Dr. Ernesto Leite Pinto Instituto Militar de Engenharia Prof. Mauro Soares de Assis Instituto Militar de Engenharia Dr. José Carlos Araújo dos Santos Instituto Militar de Engenharia Dr. Luiz Alencar Reis da Silva Mello Centro de Estudos em Telecomunicações - PUC-Rio Dr. Eduardo Javier Arancibia Vásquez TIM Celular Prof. Ney Augusto Dumont Coordenador Setorial do Centro Técnico Científico - PUC-Rio Rio de Janeiro - RJ, 11 de abril de 2003

3 Todos os direitos reservados. É proibida a reprodução total ou parcial do trabalho sem autorização da universidade, do autor e do orientador. Maurício Henrique Costa Dias Graduou-se em Engenharia de Comunicações no IME (Instituto Militar de Engenharia) em Trabalhou na Indústria de Material Bélico (IMBEL-FMCE) de 1993 a 1996, quando retornou àquele instituto, desta vez como aluno de mestrado. Em 1998 recebeu o título de mestre em Engenharia Elétrica, na área de Eletromagnetismo Aplicado, sub-área de Propagação. De 1998 a 2000 serviu no Centro de Desenvolvimento de Sistemas, unidade técnica do Exército, na área de Tecnologia da Informação, em Brasília. Oficial da ativa do Exército Brasileiro, atualmente ocupa o posto de Capitão, e serve no IME como professor nomeado do departamento de Engenharia Elétrica. Dias, Maurício Henrique Costa Ficha Catalográfica Estimação das respostas do canal real de propagação rádio-móvel nos domínios espacial e temporal: análise da supressão de ruído por decomposição wavelet como técnica complementar de processamento / Maurício Henrique Costa Dias; orientador: Gláucio Lima Siqueira. Rio de Janeiro: PUC, Departamento de Engenharia Elétrica, [28], 260 f. : il. ; 30 cm Tese (doutorado) Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro, Departamento de Engenharia Elétrica. 1. Engenharia elétrica Teses. 2. Ângulo-de-chegada. 3. Perfil de potência de retardos. 4. Canal de propagação rádio-móvel. 5. Estimação espectral. 6. Teoria de wavelets. 7. Supressão de ruído. 8. Arranjo de antenas. I. Siqueira, Gláucio Lima. II. Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. Departamento de Engenharia Elétrica. III. Título. CDD: 621.3

4 Para minha mãe Édula, e meu irmão Alexandre, por tudo que representam em minha vida.

5 Agradecimentos Ao meu orientador, professor Gláucio Lima Siqueira, por todo suporte oferecido para a realização deste trabalho, e pela confiança em mim depositada, mesmo nos momentos difíceis, corroborada pela disposição em continuar contando com minha colaboração em trabalhos futuros. Ao Exército Brasileiro e à PUC-Rio, pela oportunidade ímpar concedida para realizar este trabalho. Aos professores Ernesto Leite Pinto, meu supervisor, e Mauro Soares de Assis, orientador de mestrado, ambos do IME, eternos incentivadores, que me ajudaram a descobrir na pesquisa a minha grande vocação. A Luiz H. Macedo, Janaína F. Macedo e Eduardo J. A. Vasquez pelos dados fornecidos, indispensáveis para a realização deste trabalho. A Juraci Ferreira Galdino, professor e colega de turma do IME, pela idéia de trabalho com teoria de wavelets, e pelas referências gentilmente cedidas. Aos demais colegas do grupo de pesquisa, em especial Robson, Leonardo e a professora Leni (UFF), por todo apoio prestado e pelo convívio amigável. A todos os amigos e familiares que de uma forma ou outra me estimularam ou ajudaram.

6 Resumo Dias, Maurício Henrique Costa. Estimação das respostas do canal real de propagação rádio-móvel nos domínios espacial e temporal. Rio de Janeiro - RJ, p. Tese de Doutorado - Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. No cenário atual das telecomunicações móveis, os arranjos de antenas voltaram a receber grande atenção dos pesquisadores, especialmente quando esquemas adaptativos de modificação de seus diagramas de radiação são utilizados. Uma das aplicações que exploram o potencial dos arranjos de antenas é o seu uso como forma de aumentar consideravelmente a eficiência espectral dos sistemas móveis atuais e da próxima geração. A outra aplicação em evidência está voltada para sistemas de localização de posição, pois algumas das técnicas conhecidas envolvem a estimação de ângulos-de-chegada usando arranjos de antenas. Diante destas possibilidades, cresce em importância o estudo das variações do canal de propagação rádio-móvel no domínio em que o uso dos arranjos de antenas atua: o espacial. O presente trabalho procura contribuir para o contexto em questão, com uma investigação experimental do canal real rádio-móvel nos domínios temporal (retardos) e espacial (ângulos-de-chegada). No que se refere ao contexto nacional, contribuições similares baseadas em simulações já são encontradas; baseadas em medidas não. Em particular, sondagens na faixa de 1,8 GHz em ambientes internos típicos foram realizadas. Duas técnicas distintas de sondagem temporalespacial foram implementadas, tomando por base uma sonda de canal faixa-larga montada e testada com sucesso, como contribuição principal de uma dissertação de mestrado recentemente apresentada por um integrante do mesmo grupo de pesquisa ao qual esta tese está vinculada. Uma das técnicas sintetiza o arranjo realizando as sondagens com uma única antena que é sucessivamente deslocada para ocupar as posições correspondentes às dos elementos do arranjo. A outra técnica emprega um arranjo real. Em ambas, a configuração mais simples para um arranjo foi utilizada: a linear uniforme. As sondagens não forneciam diretamente os espectros espaciais-temporais. As estimativas dos espectros foram processadas posteriormente, aplicando

7 técnicas como o correlograma para o domínio do retardo, e quatro técnicas distintas para o domínio espacial, que foi o foco principal deste trabalho: duas convencionais; e duas paramétricas, com potencial de aumentar a resolução das estimativas, assumindo hipóteses razoáveis sobre as respostas esperadas. De posse das respostas espectrais estimadas, comparações com estimativas teóricas permitiram uma análise de desempenho das técnicas utilizadas. Adicionalmente à investigação experimental do canal espacial, procurou-se verificar o potencial da aplicação da teoria de wavelets ao estudo do canal rádiomóvel. Em especial, uma das principais aplicações daquela teoria foi testada como técnica de pós-processamento das respostas espectrais no domínio do retardo. A supressão de ruído por decomposição wavelet foi aplicada a um vasto conjunto de medidas de canal disponíveis, fruto de trabalhos anteriores do grupo de pesquisa ao qual esta tese está vinculada, com resultados expressivos. Palavras-chave Ângulo-de-chegada; perfil de potência de retardos; canal de propagação rádio-móvel; estimação espectral; teoria de wavelets; supressão de ruído; arranjo de antenas.

8 Abstract Dias, Maurício Henrique Costa. Actual mobile-radio propagation channel responses estimates in the spatial and temporal domains. Rio de Janeiro - RJ, p. DSc. Thesis Departamento de Engenharia Elétrica, Pontifícia Universidade Católica do Rio de Janeiro. In the present mobile communications scenario, researchers have turned once again special attention to antennae arrays, particularly when adaptive schemes are employed to modify its radiation patterns. One of its main applications results in considerable increases to the spectral efficiency of present and next generation mobile systems. The other major application is headed towards position location systems, since some of the known techniques comprise angle-of-arrival estimation using antennae arrays. Under such possibilities, mobile radio propagation channel variations studies grow in relevance, specially regarding the antennae arrays main domain of action: the spatial domain. The present work tries to contribute to the overstated context, experimentally investigating the actual mobile-radio channel over the temporal (delays) and spatial (angles-of-arrival) domains. Regionally speaking, similar contributions based on simulations are already found, but none based on measurements. In special, 1.8 GHz indoor soundings have been carried out. Two different temporal-spatial sounding techniques have been deployed, based on an available wideband channel sounder successfully assembled and tested as the major contribution of a MSc. dissertation recently presented by a member of the same research team to which this thesis belongs. One of such techniques sinthesyzes the array carrying the sounding out with a single antenna, which is successively moved to occupy the spots corresponding to the array elements. The other method employs an actual array. For both cases, the simplest array configuration has been used: the uniform linear one. Space-time spectra were not directly available in real time during the soundings. Its estimates have been processed later, applying techniques such as the correlogram over the delay domain, and four distinct methods over the spatial domain, the main focus of the present work. Two conventional methods have been used, as well as two parametric ones, potentially capable to increase the estimates

9 resolution, assuming reasonable hypotheses regarding the expected responses. With the estimated spectral responses in hands, comparisons with theoretical estimates allowed a performance assessment of the employed methods. In addition to the spatial channel experimental investigation, the wavelets theory potential of application to the mobile-radio channel study has been checked out. Notably, one of the wavelets theory major applications has been tested as a post-processing technique to improve delay-domain spectral responses. Wavelet decomposition based de-noising has been applied to a huge measurements ensemble, available as the product of previous works of the research group to which this thesis is attached, leading to remarkable results. Keywords Angle of arrival; power delay profile; mobile-radio propagation channel; spectral estimation; wavelets theory; de-noising; antennae array.

10 Sumário 1 Introdução Contexto Objetivos do trabalho Roteiro do trabalho 34 2 Aplicações de arranjos de antenas às comunicações móveis Possibilidades de uso em sistemas de comunicações móveis Melhorias e vantagens decorrentes do uso de arranjos Redução do espalhamento de retardos e do desvanecimento por multipercursos Redução da interferência co-canal Melhoria da eficiência e capacidade espectrais Diminuição de BER e da probabilidade de interrupção Aumento da eficiência de transmissão Alocação dinâmica de canais Redução da taxa de handoffs 43 3 Estimação espectral Densidade espectral de potência de um sinal aleatório Métodos não-paramétricos Periodograma e correlograma Métodos baseados no periodograma Métodos paramétricos para espectros de linha Método não-linear por mínimos quadrados Método de Pisarenko e MUSIC ESPRIT Métodos espaciais Modelo de arranjo Métodos não-paramétricos Métodos paramétricos 76

11 4 Sondagem do canal de propagação rádio-móvel Canal de propagação rádio-móvel Modelo para caracterização da dispersão temporal Modelo para estimação do espectro espacial Técnicas de sondagem do canal banda larga no domínio temporal (retardos) Sondagem no domínio da freqüência Sondagem no domínio do tempo Sondagem por compressão de pulsos Técnicas de sondagem do canal banda larga no domínio espacial Varredura espacial com antena diretiva de alto-ganho Sondagem com arranjo de antenas Considerações sobre a sondagem conjunta dos espectros espacial e temporal Supressão de ruído por decomposição wavelet Fundamentos da teoria de wavelets Transformada contínua de wavelet Transformada discreta de wavelet análise de multi-resolução Análise por pacotes wavelet Algumas funções wavelet especiais e suas propriedades Algumas aplicações da teoria de wavelets a problemas de estimação do espectro espacial-temporal Supressão de ruído usando transformada de wavelet Conformação do limiar de supressão: limiar abrupto ou suave Regras para seleção de limiar Supressão de ruído aplicada à estimação do canal temporal Supressão de ruído de respostas medidas em ambientes internos Descrição das medidas disponíveis Procedimento de cálculo para aplicação da supressão de ruído Supressão de ruído 1D Supressão de ruído 2D 166

12 6.2. Supressão de ruído de respostas medidas em ambientes externos Descrição das medidas disponíveis Procedimento de cálculo para aplicação da supressão de ruído Supressão de ruído Análise critica dos resultados Análise global dos resultados obtidos Estimação do canal espacial com uso de arranjo por abertura sintética Descrição dos experimentos realizados Técnica de sondagem Locais de teste Processamento dos dados coletados Estimação do vetor 3D de PDPs Estimação do espectro espacial-temporal Análise dos resultados Metodologia adotada Comparação com estimativas teóricas Influência da supressão de ruído dos PDPs na estimação do espectro espacial Estimação do canal espacial com uso de arranjo linear uniforme Descrição dos experimentos realizados Técnica de sondagem Locais de teste Processamento dos dados coletados Análise dos resultados Comparação com estimativas teóricas Influência da supressão de ruído dos PDPs na estimação do espectro espacial Comparação com resultados da sondagem por abertura sintética258 9 Conclusão Resultados obtidos Sugestões de trabalhos futuros 265

13 10 Referências bibliográficas 267 Apêndice A Algoritmos utilizados na aplicação da supressão de ruído a PDPs 272 Apêndice B Algoritmos utilizados na estimação de AOA 281

14 Lista de figuras Figura 1 ERB empregando um esquema SDMA. 41 Figura 2 Janela de Bartlett (triangular). 48 Figura 3 Efeito de suavização ou espalhamento (smearing) causado pela largura do lobo principal da janela. 48 Figura 4 Efeito de vazamento espectral (spectral leakage) causado pela presença dos lóbulos laterais da janela. 49 Figura 5 Janela utilizada no procedimento de Blackman-Tukey. 50 Figura 6 Procedimento de Bartlett: segmentação dos dados e média dos subblocos resultantes. 50 Figura 7 Diagrama de blocos ilustrando o processo de estimativa espectral paramétrica. 51 Figura 8 Exemplo de espectro de linha: sinal com 3 componentes harmônicas contaminado por ruído branco. 53 Figura 9 Ilustração do problema da localização de fontes. 64 Figura 10 Diagrama em blocos simplificado do processamento analógico em um elemento (sensor) receptor de um arranjo. 67 Figura 11 Exemplo de arranjo linear uniforme (ULA). 69 Figura 12 Analogia entre amostragem/filtragem temporal e as correspondentes operações espaciais desempenhadas por um arranjo de sensores. 72 Figura 13 Condição para o uso do ESPRIT na aplicação de estimação de DOA: sub-arranjos idênticos afastados por um vetor deslocamento conhecido. 80 Figura 14 Modelo de resposta ao impulso de canal passa-banda e sua equivalente em banda-básica. 86 Figura 15 Exemplo de modelo de resposta ao impulso variante no tempo discretizada para um canal rádio-móvel. 87 Figura 16 Modelo de arranjo para uma direção de chegada 3D. 88 Figura 17 Projeção dos AOA no plano azimutal para um arranjo ULA de M elementos. 89 Figura 18 Sondagem temporal no domínio da freqüência usando analisador de rede. 94

15 Figura 19 Sondagem temporal no domínio do tempo. 95 Figura 20 Trem de pulsos utilizado na sondagem temporal no domínio do tempo. 95 Figura 21 Sistema linear alimentado por ruído branco n(t). 96 Figura 22 Autocorrelação de uma seqüência PN de n bits e relógio t Figura 23 Diagrama de recepção na compressão de pulsos por convolução por filtro casado. 97 Figura 24 Diagrama de recepção na compressão de pulsos usando um sliding correlator. 98 Figura 25 Sondagem espacial por varredura angular com antena diretiva. 98 Figura 26 Transformada de Fourier de um sinal. 103 Figura 27 Transformada de Fourier em intervalos curtos (STFT) de um sinal. 104 Figura 28 Transformada de wavelet de um sinal. 105 Figura 29 Comparação entre uma senóide e uma wavelet (db10). 106 Figura 30 Decomposição de um sinal em suas componentes senoidais constituintes por transformada de Fourier. 107 Figura 31 Decomposição de um sinal em suas componentes wavelets constituintes por CWT. 108 Figura 32 Ilustração do escalonamento de uma wavelet. 108 Figura 33 Ilustração do deslocamento de uma wavelet. 109 Figura 34 Gráfico típico de uma CWT de um sinal, usando escala de cores para representar a magnitude dos coeficientes wavelet. 109 Figura 35 Gráfico típico de uma CWT de um sinal, usando um terceiro eixo ortogonal para representar a magnitude dos coeficientes wavelet. 110 Figura 36 Filtragem de um estágio para geração de aproximações (A) e detalhes (D) de um sinal (S). 111 Figura 37 Decomposição por filtragem de um estágio: sem e com downsampling. 112 Figura 38 DWT de um estágio para um sinal senoidal com ruído. 112 Figura 39 Árvore de decomposição wavelet um exemplo. 113 Figura 40 DWT de 3 níveis de um sinal. 116 Figura 41 Árvore de decomposição por pacotes wavelet diagrama de níveis. 116 Figura 42 Algumas funções wavelet e suas escalonadoras associadas. 118

16 Figura 43 Decomposição wavelet de um sinal com DWT em cinco níveis (wavelet Sym4). 123 Figura 44 Supressão de ruído de um sinal tipo Doppler, decomposto por DWT em cinco níveis, e o estabelecimento de limiares de corte para as componentes de detalhes. 124 Figura 45 Diferenças entre as conformações de limiar abrupto e suave. 125 Figura 46 Ilustração da sonda banda-larga para a faixa de 1,8 GHz utilizada em [8]. 129 Figura 47 Sinais de teste de Donoho: Blocks, Bumps, HeavySine e Doppler. 132 Figura 48 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota G9 supressão no domínio da freqüência, escala em db e conformação suave. 138 Figura 49 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota C2 supressão no domínio da freqüência, escala em db e conformação abrupta. 138 Figura 50 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota C1 supressão no domínio da freqüência, escala linear e conformação suave. 139 Figura 51 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota G3 supressão no domínio da freqüência, escala linear e conformação abrupta. 139 Figura 52 Estimativas de PDPs ruidosa e com ruído suprimido correspondentes à amostra de resposta da rota G9 ilustrada na Figura Figura 53 Estimativas de PDPs ruidosa e com ruído suprimido correspondentes à amostra de resposta da rota C2 ilustrada na Figura Figura 54 Estimativas de PDPs ruidosa e com ruído suprimido correspondentes à amostra de resposta da rota C1 ilustrada na Figura Figura 55 Estimativas de PDPs ruidosa e com ruído suprimido correspondentes à amostra de resposta da rota G3 ilustrada na Figura Figura 56 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas L1-G3, para a configuração db-h-l4 (escala em db conformação abrupta 4 níveis). 143 Figura 57 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas G4-G9, para a configuração db-h-l4 (escala em db conformação abrupta 4 níveis). 144 Figura 58 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas L1-G3, para a configuração db-h-l5 (escala em db conformação abrupta 5

17 níveis). 145 Figura 59 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas G4-G9, para a configuração db-h-l5 (escala em db conformação abrupta 5 níveis). 146 Figura 60 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas L1-G3, para a configuração db-s-l5 (escala em db conformação suave 5 níveis). 147 Figura 61 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas G4-G9, para a configuração db-s-l5 (escala em db conformação suave 5 níveis). 148 Figura 62 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas L1-G3, para a configuração lin-h-l4 (escala linear conformação abrupta 4 níveis). 149 Figura 63 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas G4-G9, para a configuração lin-h-l4 (escala linear conformação abrupta 4 níveis). 150 Figura 64 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas L1-G3, para a configuração lin-s-l4 (escala linear conformação suave 4 níveis). 151 Figura 65 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas G4-G9, para a configuração lin-s-l4 (escala linear conformação suave 4 níveis). 152 Figura 66 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas L1-G3, para a configuração lin-s-l5 (escala linear conformação suave 5 níveis). 153 Figura 67 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas G4-G9, para a configuração lin-s-l5 (escala linear conformação suave 5 níveis). 154 Figura 68 Amostra de PDPs ruidoso e com ruído suprimido da rota G6 supressão de ruído no domínio do retardo, escala em db e conformação suave. 156 Figura 69 Amostra de PDPs ruidoso e com ruído suprimido da rota C2 supressão de ruído no domínio do retardo, escala em db e conformação

18 abrupta. 157 Figura 70 Amostra de PDPs ruidoso e com ruído suprimido da rota L1 supressão de ruído no domínio do retardo, escala linear e conformação suave. 157 Figura 71 Amostra de PDPs ruidoso e com ruído suprimido da rota G2 supressão de ruído no domínio do retardo, escala linear e conformação abrupta. 158 Figura 72 Estimativas de PDP médio ruidoso e com ruído suprimido no domínio do retardo da rota G2, para a configuração db-s (escala em db conformação suave). 158 Figura 73 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas L1-G3, para a configuração lin-h-l4 (escala linear conformação abrupta 4 níveis). 159 Figura 74 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas G4-G9, para a configuração lin-h-l4 (escala linear conformação abrupta 4 níveis). 160 Figura 75 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas L1-G3, para a configuração lin-s-l4 (escala linear conformação suave 4 níveis). 161 Figura 76 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas G4-G9, para a configuração lin-s-l4 (escala linear conformação suave 4 níveis). 162 Figura 77 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas L1-G3, para a configuração lin-s-l5 (escala linear conformação suave 5 níveis). 163 Figura 78 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas G4-G9, para a configuração lin-s-l5 (escala linear conformação suave 5 níveis). 164 Figura 79 Únicas estimativas de PDP médio válidas no domínio da freqüência (rotas C3, G2, G3 e G5) para a configuração 2D db-s-l5 (em db conformação suave 5 níveis). 168 Figura 80 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota C1 supressão 2D no domínio da freqüência em escala linear. 168 Figura 81 Amostra ruidosa e com ruído suprimido da rota G3 supressão 2D no domínio da freqüência em escala linear. 168 Figura 82 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas L1-G3, para a configuração 2D lin-s-l4 (escala linear conformação suave 4 níveis). 170 Figura 83 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas G4-G9, para a configuração 2D lin-s-l4 (escala linear conformação suave 4

19 níveis). 171 Figura 84 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas L1-G3, para a configuração 2D lin-s-l5 (escala linear conformação suave 5 níveis). 172 Figura 85 Estimativas de PDP médio no domínio da freqüência das rotas G4-G9, para a configuração 2D lin-s-l5 (escala linear conformação suave 5 níveis). 173 Figura 86 Amostras de PDPs ruidoso e com ruído suprimido das rotas L1 e G2 supressão 2D no domínio do retardo. 174 Figura 87 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas L1-G3, para a configuração 2D lin-s-l4 (escala linear conformação suave 4 níveis). 175 Figura 88 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas G4-G9, para a configuração 2D lin-s-l4 (escala linear conformação suave 4 níveis). 176 Figura 89 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas L1-G3, para a configuração 2D lin-s-l5 (escala linear conformação suave 5 níveis). 177 Figura 90 Estimativas de PDP médio no domínio do retardo das rotas G4-G9, para a configuração 2D lin-s-l5 (escala linear conformação suave 5 níveis). 178 Figura 91 Diagrama em blocos do módulo transmissor da sonda. 181 Figura 92 Diagrama em blocos do módulo receptor da sonda MF. 182 Figura 93 Resposta típica no domínio da freqüência da sonda MF, durante uma medida. 182 Figura 94 Diagrama em blocos do módulo receptor da sonda STDCC. 183 Figura 95 Resposta típica da sonda STDCC durante uma medida. 183 Figura 96 Um exemplo de resposta da sonda MF no qual houve flutuações tanto do piso quanto do nível de ruído. 185 Figura 97 Exemplo de PDP médio descartável obtido da sonda MF. 187 Figura 98 PDP médio ruidoso e com ruído suprimido para as rotas mengao e jock02 da sonda MF. 188 Figura 99 PDP médio ruidoso e com ruído suprimido para a rota 07msv da sonda

20 MF. 189 Figura 100 PDP médio ruidoso e com ruído suprimido para a rota 11visc da sonda MF. 189 Figura 101 PDP médio ruidoso e com ruído suprimido para a rota 01barata da sonda MF. 190 Figura 102 PDP ruidoso e com ruído suprimido para a rota 21barao da sonda STDCC perfil que apresentou a menor faixa dinâmica (5 db). 191 Figura 103 PDP ruidoso e com ruído suprimido para a rota 24visc da sonda STDCC perfil que apresentou a menor SNR (17 db). 191 Figura 104 PDPs médios ruidosos e com ruído suprimido para as rotas ponto03 e 21pompeu da sonda STDCC. 192 Figura 105 PDPs médios ruidosos e com ruído suprimido para as rotas 21mr e jockey01 da sonda STDCC. 193 Figura 106 PDP médio ruidoso e com ruído suprimido para a rota incuba da sonda STDCC, com 6 e 7 níveis de decomposição wavelet. 193 Figura 107 Localização dos três pontos de medição no shopping da Gávea. 199 Figura 108 Localização dos dois pontos de medição no edifício Leme da PUC. 200 Figura 109 Frentes de onda incidentes sobre um arranjo ULA de m elementos 208 Figura 110 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALH: conformação de feixe. 210 Figura 111 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALH, em coordenadas polares: conformação de feixe. 210 Figura 112 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALH: MUSIC. 211 Figura 113 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALH, em coordenadas polares: MUSIC. 211 Figura 114 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALH: ESPRIT. 212 Figura 115 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALH, em coordenadas polares: ESPRIT. 212 Figura 116 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV: conformação de feixe. 213 Figura 117 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV, em coordenadas polares: conformação de feixe. 213 Figura 118 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV: Capon. 214

21 Figura 119 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV, em coordenadas polares: Capon. 214 Figura 120 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV: MUSIC. 215 Figura 121 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV, em coordenadas polares: MUSIC. 215 Figura 122 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV: ESPRIT. 216 Figura 123 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOALV, em coordenadas polares: ESPRIT. 216 Figura 124 Espectro espacial em τ = 100 ns para AOALH: (a) conformação de feixe; (b) MUSIC; (c) ESPRIT. 218 Figura 125 Espectro espacial em τ = 100 ns para AOALV: (a) conformação de feixe; (b) Capon; (c) MUSIC; (d) ESPRIT. 219 Figura 126 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO: conformação de feixe. 220 Figura 127 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO, em coordenadas polares: conformação de feixe. 220 Figura 128 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO: Capon. 221 Figura 129 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO, em coordenadas polares: Capon. 221 Figura 130 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO: MUSIC. 222 Figura 131 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO, em coordenadas polares: MUSIC. 222 Figura 132 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO: ESPRIT. 223 Figura 133 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOAO, em coordenadas polares: ESPRIT. 223 Figura 134 Espectro espacial para AOAO nos retardos de detecção da componente RC+RB+RD 2 : (a) conformação de feixe (τ = 120 ns); (b) Capon (τ = 135 ns); (c) MUSIC (τ = 120 ns); (d) ESPRIT (τ = 120 ns). 225 Figura 135 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV: conformação de feixe. 226 Figura 136 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV, em coordenadas polares: conformação de feixe. 226 Figura 137 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV: Capon. 227

22 Figura 138 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV, em coordenadas polares: Capon. 227 Figura 139 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV: MUSIC. 228 Figura 140 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV, em coordenadas polares: MUSIC. 228 Figura 141 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV: ESPRIT. 229 Figura 142 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASV, em coordenadas polares: ESPRIT. 229 Figura 143 Espectro espacial para AOASV no retardo associado à componente C 3 S 1 (τ = 145 ns): (a) conformação de feixe; (b) Capon; (c) MUSIC; (d) ESPRIT. 231 Figura 144 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH: conformação de feixe. 232 Figura 145 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH, em coordenadas polares: conformação de feixe. 232 Figura 146 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH: Capon. 233 Figura 147 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH, em coordenadas polares: Capon. 233 Figura 148 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH: MUSIC. 234 Figura 149 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH, em coordenadas polares: MUSIC. 234 Figura 150 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH: ESPRIT. 235 Figura 151 Espectro espacial-temporal para o conjunto AOASH, em coordenadas polares: ESPRIT. 235 Figura 152 Espectro espacial para AOASH no retardo associado à componente C 4 S 1 (τ = 150 ns): (a) conformação de feixe; (b) Capon; (c) MUSIC; (d) ESPRIT. 237 Figura 153 Estimativas por conformação de feixe para AOAO, sem (STR) e com (DPSMLNSYM8L4 e 5) processamento de ruído. 239 Figura 154 Estimativas por MUSIC, sem (STR) e com (DPSMLNSYM8L5) processamento de ruído, para: (a) AOALH e (b) AOASV. 240 Figura 155 Esboço do esquema de montagem da base para o arranjo de antenas e para os comutadores temporais. 243

23 Figura 156 Planta do CETUC, indicando a rota e a localização do receptor na sondagem com arranjo ULA Figura 157 Planta do edifício Leme, indicando a rota e a localização do receptor na sondagem com arranjo ULA Figura 158 Espectros espaciais-temporais por conformação de feixe para o ponto 1 do CETUC. 248 Figura 159 Espectros espaciais-temporais por MUSIC para o ponto 3 do CETUC. 249 Figura 160 Espectros espaciais-temporais por ESPRIT para o ponto 5 do CETUC. 249 Figura 161 Espectro espacial por conformação de feixe nos retardos de detecção das componentes principais no CETUC. 251 Figura 162 Espectro espacial MUSIC nos retardos de detecção das componentes principais no CETUC. 252 Figura 163 Espectro espacial ESPRIT nos retardos de detecção das componentes principais no CETUC. 252 Figura 164 Espectros espaciais-temporais por conformação de feixe para o ponto 1 do edifício Leme. 253 Figura 165 Espectros espaciais-temporais por MUSIC para o ponto 5 do edifício Leme. 253 Figura 166 Espectros espaciais-temporais por ESPRIT para o ponto 10 do edifício Leme. 254 Figura 167 Espectro espacial por conformação de feixe nos retardos de detecção das componentes principais no edifício Leme. 256 Figura 168 Espectro espacial MUSIC nos retardos de detecção das componentes principais no edifício Leme. 256 Figura 169 Espectro espacial ESPRIT nos retardos de detecção das componentes principais no edifício Leme. 257 Figura 170 Espectro espacial-temporal MUSIC sem e com supressão de ruído 2D (sufixo den ) para o conjunto cetuc1n. 258 Figura 171 Comparação entre AOALV e os conjuntos cetucz e lemez, para estimação espacial por conformação de feixe. 259 Figura 172 Comparação entre AOALV e os conjuntos cetucz e lemez, para

24 estimação espacial por MUSIC. 260 Figura 173 Comparação entre AOALH e os conjuntos cetucn e lemen, para estimação espacial por conformação de feixe. 261 Figura 174 Comparação entre AOALH e os conjuntos cetucn e lemen, para estimação espacial por MUSIC. 261

25 Lista de tabelas Tabela 1 SNR e DR médias das respostas STR menos as respectivas SNR e DR médias das respostas db-s-sln, no domínio da freqüência. 155 Tabela 2 Diferenças entre as SNR médias das respostas STR e as respectivas SNR médias das respostas processadas no domínio do retardo, em escala linear e conformação de limiar suave, para 4 e 5 níveis de decomposição. 165 Tabela 3 SNR e DR médias das respostas STR menos as respectivas SNR e DR médias das respostas 2D no domínio da freqüência, em escala linear (lin-s- SLN-L5). 174 Tabela 4 SNR e DR médias das respostas STR menos as respectivas SNR e DR médias das respostas 2D no domínio do retardo, em escala linear (lin-s-sln- L5). 179 Tabela 5 Resoluções angulares esperadas para as configurações de sondagem testadas, para estimativas por conformação de feixe. 209 Tabela 6 Comparação entre as principais estimativas teóricas e as obtidas da sondagem para AOALH. 217 Tabela 7 Comparação entre as principais estimativas teóricas e as obtidas da sondagem para AOALV. 217 Tabela 8 Comparação entre as principais estimativas teóricas e as obtidas da sondagem para AOAO. 224 Tabela 9 Comparação entre as principais estimativas teóricas e as obtidas da sondagem para AOASV 230 Tabela 10 Comparação entre as principais estimativas teóricas e as obtidas da sondagem para AOASH 236 Tabela 11 Número médio de picos na região principal (em torno do pico absoluto do espectro). 238 Tabela 12 Estimativas teóricas dos AOAs principais na rota de sondagem no CETUC, para a orientação do arranjo do tipo Z. 250 Tabela 13 Estimativas teóricas dos AOAs principais na rota de sondagem no CETUC, para a orientação do arranjo do tipo N. 250 Tabela 14 Estimativas teóricas dos AOAs principais na rota de sondagem no

26 edifício Leme, para a orientação do arranjo do tipo Z. 254 Tabela 15 Estimativas teóricas dos AOAs principais na rota de sondagem no edifício Leme, para a orientação do arranjo do tipo N. 255

27 Lista de abreviaturas AOA Angle-Of-Arrival (ângulo de chegada) AMPS Advanced Mobile Phone Services (serviços avançados de telefonia móvel) AR Auto-Regressive (auto-regressivo) ARMA Auto-Regressive Moving Average (auto-regressivo de média móvel) BER Bit Error Rate (taxa de erros de bits) CDMA Code Division Multiple Access (acesso múltiplo por divisão de código) CWT Continuous Wavelet Transform (transformada de wavelet contínua) DOA Direction-Of-Arrival (direção de chegada) DCM Database Correlation Method (método de correlação de bancos de dados) DEN DENoised (sem ruído) DR Dynamic Range (faixa dinâmica) DTFT Discrete Time Fourier Transform (transformada de Fourier discreta no tempo) DUT Device Under Test (dispositivo sob teste) DWT Discrete Wavelet Transform (transformada de wavelet discreta) ERB Estação Rádio-Base ESPRIT Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Technique (estimação de parâmetros de sinais por técnica de invariância rotacional) FDMA Frequency Division Multiple Access (acesso múltiplo por divisão frequencial) FIR Finite Impulse Response (resposta ao impulso finita) GPIB General Purpose Interface Bus (barramento de interface de propósito geral) GPRS General Packet Radio Service (serviço rádio por pacotes genéricos) GSM Global System for Mobile communications (sistema global para comunicações móveis) HPIB Hewlett Packard Interface Bus (barramento de interface da HP) IS-xx Interim Standard xx (padrão temporário número xx) LNA Low Noise Amplifier (amplificador de baixo ruído) LS Least Squares (mínimos quadrados)

28 MA Moving Average (média móvel) MF Matched Filter (filtro casado) ML Maximum Likelihood (máxima verossimilhança) MLN Multiple-Level Noise (ruído de múltiplos níveis) MRA Multi-Resolution Analysis (análise de multi-resolução) MUSIC MUltiple SIgnal Classification (classificação de sinais múltiplos) NLS Nonlinear LS (LS não-linear) PCS Personnal Communications Systems (sistemas de comunicações pessoais) PDP Power Delay Profile (perfil de potência de retardos) PN Pseudo Noise (pseudo-ruído) PSD Power Spectral Density (densidade espectral de potência) RF Radio Frequency (rádio-freqüência) SAW Surface Acoustic Wave (onda acústica de superfície) SDMA Space Division Multiple Access (acesso múltiplo por divisão espacial) SER Symbol Error Rate (taxa de erros de símbolos) SLN Single Level Noise (ruído de nível único) SNR Signal-to-Noise Ratio (relação sinal-ruído) STDCC Sweep Time Delay Cross Correlation (correlação cruzada por varredura de tempo de retardo) STFA Short Time Fourier Analysis (análise de Fourier em tempo curto) STFT Short Time Fourier Transform (transformada de Fourier em tempo curto) STR Sem Tratamento de Ruído SURE Stein s Unbiased Risk Estimator (estimador de risco não-polarizado de Stein) SWT Stationary Wavelet Transform (transformada de wavelet estacionária) SVD Singular Value Decomposition (decomposição por valor singular) TDOA Time-Difference-Of-Arrival (diferença de tempo de chegada) TDMA Time Division Multiple Access (acesso múltiplo por divisão no tempo) TOA Time-Of-Arrival (tempo de chegada) TTL Transistor-Transistor Logic (lógica transistor-transistor) UCA Uniform Circular Array (arranjo circular uniforme) ULA Uniform Linear Array (arranjo linear uniforme) VCIR Vector Channel Impulse Response (resposta ao impulso de canal vetorial) WLAN Wireless Local Area Network (rede local sem fio)