Aplicação de Modelos Teóricos

Antes de realizar mais alguma operação, vamos usar o modelo teórico mais básico de propagação para ter alguma ideia do que espera-se dos dados coletados.

Iremos aplicar o modelo de propagação em espaço livre para o cenário estudado, ainda utilizando o exemplo da SBT.

Para a geração do gráfico da figura 5.2, será usada a equação 3.4, que descreve o modelo em questão, associado com os dados da tabela 4.1 e as distâncias dos pontos descritas no anexo A.

Figura 5.2: Previsão do modelo de espaço livre para o cenário estudado

Como pode ser visto na figura 5.2, o modelo de propagação em espaço livre prevê uma potência de recepção entre -32 dBm e -33 dBm, com uma queda de potência constante proporcional ao quadrado da distância percorrida.

Podemos agora comparar a previsão de espaço livre com os dados coletados expe- rimentalmente antes de qualquer alteração significativa.

Figura 5.3: Comparação dos dados coletados com o modelo de espaço livre

As figuras 5.3 a e 5.3 b mostram que os dados coletados não se aproximam nem um pouco da previsão de espaço livre. Os dados coletados possuem uma variação de intensi- dade tão grande, que quando comparados ao modelo de espaço livre, cria a impressão dos pontos do modelo terem intensidade constante.

Enquanto o modelo de espaço livre possui um decrescimento constante de -32 dBm a -33 dBm, os dados coletados possuem valores de máximo da ordem de -5 dBm e valores de mínimo da ordem de -45 dBm.

44 delo mais adequado para todos os pontos medidos. Como dito algumas vezes no decorrer desse trabalho, os pontos medidos estão localizados em ambientes distintos. Alguns se lo- calizam em ambientes abertos, outros em ambientes de baixa e de alta densidade urbana. Então outros modelos de predição que levam esses arredores em consideração são mais apropriados.

Além disso, existem inúmeros fatores que influenciam o valor medido. Alguns deles são listados na subseção 3.3.1 e muitos desses fatores não são levados em consideração nem nos mais robustos modelos de propagação. Entre esses fatores estão a presença de ruído de vento, interferência de outros sinais, variações de clima, entre outros. Por isso, mesmo usando modelos apropriados, ainda precisaremos lidar com a presença de erro.

Para lidar com esses erros, primeiramente aplicaremos uma média móvel para tentar suavizar a curva e tornar seu decrescimento algo um pouco mais próximo de um decrescimento característico de propagação de sinais.

Além disso, os dados serão divididos em três grupos, em vez dos dois grupos iniciais. Eles serão divididos, além por bairro, também por característica dos seus arredores.

Nos gráficos da figura 5.4, veremos que ainda estamos distantes de uma curva bem comportada, com decaimento constante. Temos inclusive nos 6 pontos localizados em espaço livre, a formação de um gráfico piramidal. Porém, enfatiza-se o fato de ser um gráfico formado por apenas 6 medições. Isso faz com que esses dados tenham um alto grau de imprecisão.

Já nas figuras 5.4 b e 5.4 c, vemos algo que se aproxima um pouco mais ao previsto teoricamente. É possível começar a ver o padrão que a base teórica indica, porém com uma tendência de, nos primeiro valores, haver uma enorme variação nos valores, seguido de uma estabilização.

Além disso, percebe-se como a média móvel de fato suaviza as curvas. O valor máximo de potência, que inicialmente alcançava mais de 160 uW, agora não ultrapassa de 50 uW. Vemos também a tendência do gráfico que antes oscilava entre crescente e decrescente a todo momento, agora possui uma tendência muito mais constante, com menos alterações.

46 Agora que os dados estão agrupados dessa forma, será usado o modelo de propaga- ção de Okumura. Esse modelo é bem próximo ao modelo de propagação no espaço livre, com a diferença de adicionar alguns fatores de correção referentes a cada tipo de ambiente e altura de antenas. Logo, ele ainda é um modelo simples e se aproxima mais do caso estudado.

Para a criação do gráfico na figura 5.5, usaremos as equações da subseção 3.4.3 e os valores de distância do anexo A, lembrando que continuamos analisando apenas os dados da emissora SBT.

Nele, perceberemos que existe uma grande diferença de potência esperada quando se aplica os fatores de correção de Okumura. Temos a potência no espaço livre dezenas de vezes superior à potência de recepção em um ambiente denso urbano, mesmo todos os pontos dos dois gráficos estando a uma distância similar do transmissor. Vemos também o gráfico (c), referente ao ambiente de recepção suburbano, naturalmente se encontrando com valores entre os dois gráficos antecessores.

Assim como fizemos no caso do modelo de propagação em espaço livre, iremos também comparar o modelo de Okumura com os resultados obtidos. Tal comparação estará na Figura 5.6.

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Em comparação, ao analisar-se a figura 5.6, percebe-se uma aproximação maior dos valores medidos e o modelo de Okumura do que os valores da figura 5.3, comparados com o modelo de propagação em Espaço Livre. Logo, podemos confirmar empiricamente como o modelo de Okumura é mais adequado que o de Espaço Livre para esse caso.

Porém, ainda existe uma discrepância enorme entre os valores medidos e os va- lores previstos pelo modelo de Okumura. E tais discrepâncias continuarão existindo, independentemente do modelo teórico utilizado. Isso se dá pois os modelos mais utili- zados preveem um decaimento constante próximo ao da fórmula de Friis, a equação 3.1, onde podemos ver que o decaimento da potência do sinal é proporcional ao quadrado da distância.