Nova Concepção na Modelagem da Não Linearidade do Canal de Desvanecimento

• Processo: 24/20097-3
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado
• Data de Início da vigência: 01 de março de 2025
• Data de Término da vigência: 29 de fevereiro de 2028
• Área de conhecimento: Engenharias - Engenharia Elétrica - Telecomunicações
• Pesquisador responsável: Michel Daoud Yacoub
• Beneficiário: Godfred Kumi Tenkorang
• Instituição Sede: Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação (FEEC). Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Campinas , SP, Brasil
• Assunto(s): Comunicações sem fio
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: Canal de comunicação sem fio | Desvanecimento de Pequena Escala | Modelo de Desvanecimento | Comunicação sem fio

Resumo

O canal de propagação em sistemas de comunicações sem fio desempenha um papel crucial na transmissão e recepção de sinais, o que torna o seu estudo imperativo. A compreensão detalhada do seu comportamento é determinante para o desenvolvimento de sistemas mais eficientes e confiáveis, permitindo a otimização de tecnologias e o enfrentamento adequado dos desafios impostos pelas diferentes condições de propagação. Diversos fenômenos podem limitar a propagação do sinal, frequentemente resultando na degradação da qualidade das comunicações. Entre esses fenômenos, destacam-se o desvanecimento de larga escala e o desvanecimento de pequena escala. O desvanecimento de larga escala, também conhecido como sombreamento, ocorre quando obstáculos bloqueiam o caminho das ondas de rádio, resultando em uma flutuação lenta do sinal. É amplamente aceito na literatura que o comportamento estatístico desse tipo de desvanecimento pode ser descrito pela distribuição Lognormal. O desvanecimento de pequena escala é causado pelo multipercurso, que surge devido a fenômenos como difração, reflexão, e espalhamento do sinal. A literatura é farta na descrição de distribuições utilizadas para modelar esse tipo de desvanecimento. Entre as principais destacam-se as distribuições de Rayleigh, Rice, Nakagami-m, alfa-mu, kappa-mu, e eta-mu. Com a evolução dos sistemas de comunicação sem fio para gerações avançadas (5G, 6G, e além), a acomodação de múltiplos serviços e variadas aplicações, exigentes de altas taxas de transmissão, requer a utilização de bandas mais largas, disponíveis em faixas superiores do espectro (gigahertz - GHz - e terahertz - THz). Embora o canal de propagação seja razoavelmente bem caracterizado nas porções mais baixas do espectro, onde os sistemas de comunicação sem fio normalmente operam, o uso de frequências mais altas, como na faixa de GHz e THz, pode introduzir fenômenos diversos, que em frequências mais baixas pouco afetam o sinal propagado. Nesses cenários, os modelos de desvanecimento clássicos, muitas vezes, mostram-se inadequados para capturar as características específicas das comunicações em altas frequências, o que demanda novas abordagens capazes de contemplar as particularidades desses ambientes emergentes. Uma forma de satisfazer esse quesito é incluir novos parâmetros que modelem os diversos fenômenos presentes no ambiente de propagação. Dentre as modelagens complexas (fase e quadratura) de pequena escala mais abrangentes do ambiente de comunicações sem fio, destaca-se a alfa-eta-kappa-mu. Esse modelo contempla fenômenos diversos e relevantes, como a não linearidade do ambiente, a potência das ondas espalhadas, a potência das componentes dominantes, e a clusterização de multipercurso, os três últimos definidos tanto para a componente em fase quanto em quadratura. Essa granularidade proporciona uma enorme flexibilidade ao modelo, tornando-o adequado para aplicações em uma faixa estendida do espectro. Contudo, ainda é necessário desenvolver outras abordagens que, assim como o alfa-eta-kappa-mu, melhor abarquem os fenômenos relevantes do desvanecimento. Especificamente, são necessários modelos que explorem diferentes perspectivas para a não linearidade do meio, possibilitando a criação de modelos de desvanecimento que, apesar de terem um grau de complexidade similar ao do alfa-eta-kappa-mu, e de seus casos particulares, mantenham viabilidade matemática nas estatísticas de primeira e segunda ordens. Devido ao tratamento alternativo da não linearidade do meio, conjectura-se que, para certas aplicações de comunicações sem fio, esses novos modelos possam se adaptar melhor do que os existentes na literatura.