Modelo Log-Distância - Modelos de Previsão em Propagação

3.4 Modelos de Previsão em Propagação

3.4.2 Modelo Log-Distância

O modelo log-distância é um modelo empírico, que utiliza de forma recursiva valores obtidos experimentalmente para estimar os próximos. Nesse modelo, utiliza-se uma medida de referência. Baseada nessa medida, estimam-se as próximas assumindo um decaimento logaritmico.

Esse modelo também passa a levar em consideração características do ambiente de propagação, via parâmetro n que será apresentado no decorrer dessa subseção.

A fórmula do modelo log-distância é a que segue:

P r(d) = P r(d0) − 10nlog

d d0

(3.5) Onde,

P r(d) é a potência de recepção no ponto d

P r(d0) é a potência de recepção no ponto de referência d0

n é a variável de expoente de trajeto, referente ao tipo de ambiente

Como pode ser visto, esse modelo desconsidera a grande maioria das informações sobre a propagação. Uma vez tendo um valor de potência na distância de referência d0, tudo o que é necessário é a informação sobre o tipo de ambiente de propagação para fazer a previsão.

Esse modelo é muito útil para situações aonde não se possui informação quase nenhuma sobre o sistema de transmissão. Tendo conhecimento sobre a posição da transmissora, uma medida já basta para realizar a estimativa para vários outros pontos.

A variável n varia de acordo com a seguinte tabela:

Tabela 3.1: Valores de n no Modelo Log-Distância [11] Tipo de Ambiente Valor de n

Espaço Livre 2 Área urbana 2,7 a 3,5 Área urbana pouco obstruída 3 a 5

Indoor com linha de visada 1,6 a 1,8 Indoor com obstrução 4 a 6

3.4.3 Modelo de Okumura

Esse modelo é um modelo construído empiricamente por Okumura, que também leva em consideração características do meio de transmissão, como se o ambiente é rural, suburbano ou urbano. Para cada uma dessas três características do ambiente, e para uma determinada faixa de frequência, o modelo prevê uma curva de atenuação para o sinal.

O modelo de Okumura é um modelo amplamente utilizado pela sua simplicidade e eficiência. Como é um modelo empírico, a sua aplicação não depende do cálculo de funções complexas, mas ao mesmo tempo, o modelo apresenta resultados que em vários casos se mostram satisfatórios.

O modelo de Okumura foi desenvolvido com um grande volume de medições re- alizados nos anos 60 no Japão. As frequências medidas no desenvolvimento do modelo foram de 150 a 2000 MHz para a maioria dos casos, mas com algumas situações que frequências foram medidas até 3000 MHz. Foram usadas também antenas de recepção e transmissão a uma altura de 10 m até 1000 m e separadas por até 100 km. Se o cenário para o qual se pretende aplicar o modelo estiver dentro desses parâmetros de frequência, altura e distância, a predição será muito mais acurada.

A fórmula do modelo de Okumura é a seguinte:

L = L0+ A(f, d) − Garea− G(ht) − G(hr) (3.6)

Onde,

L é a perda total de potência

L0 é a perda prevista pelo modelo de propagação em espaço livre

A(f, d) é a atenuação adicional para ambientes urbanos Garea é a fator de correção para ambientes abertos

G(ht) e G(hr) são os fatores de correção alturas de antenas diferentes de ht = 200 m e hr = 3 m

Figura 3.13: Parâmetros Garea e A(f, d) do modelo de Okumura [11]

Na figura 3.13 a, vemos os três casos nos quais o parâmetro Garea possui valor diferente de zero. São os casos de ambiente espaço livre, quase espaço livre e suburbano. Caso o modelo seja aplicado em um ambiente com um desses três fatores, associa-se o valor da frequência de transmissão para definir o valor do fator Garea.

Já na figura 3.13 b, vemos o fator de correção para áreas urbanas. Dado uma área urbana, associando as informações de distância e frequência de transmissão, é possível definir o fator de correção A(f, d).

Além disso, percebe-se que o gráfico especifica que seus valores são válidos para ht = 200 m e hr = 3 m. Para valores diferentes disso, usamos o fator de correção G(ht) e G(hr), dado pelas equações:

G(ht) = 20log( ht 200), ∀ ht > 10m (3.7) G(hr) = 10log(hr 3 ), ∀ hr > 10m (3.8) G(hr) = 20log(hr 3 ), ∀ 3m < hr < 10m (3.9)

Capítulo 4

O Experimento

O objetivo desse capítulo é descrever o experimento no qual esse trabalho se baseia. O experimento em questão foi realizado pelo pesquisador Daniel da C. Vidal e tinha como objetivo mapear a utilização de espectro eletromagnético de televisão digital em dois bairros da cidade de Niterói. Para isso, ele usou um aparelho de detecção que possibilitava mapear a potência de sinal recebida para diferentes faixas de frequência e em diferentes pontos da cidade.

Para que seja possível realizar o trabalho proposto, será inicialmente descrito em detalhe o experimento em que o trabalho é baseado. Serão abordadas as características das antenas transmissoras, receptoras e do ambiente em que o sinal será propagado. Portanto, esse capítulo será fortemente baseado no artigo12_{escrito por Daniel Vidal sobre}

seu experimento.

4.1 Características de transmissão

A transmissão do sinal medido nesse experimento é realizado por um conjunto de antenas na Estação Rádio Base do Parque de Transmissão do Morro do Sumaré, RJ. Essas antenas são localizadas a cerca de 740 metros de altura e possuem uma potência média de 30 quilowatts. Dado que a forma de recepção do sinal é por detecção de energia, as únicas informações do sinal necessárias são a posição e a potência de origem.

Para a recepção, foram escolhidos 50 pontos espalhados no bairro de Icaraí e 30 pontos espalhados no bairro de São Francisco, em Niterói. Os pontos de Icaraí estão a

32 uma distância média de 13,5 quilômetros e os de São Francisco estão a uma distância média de 15 quilômetros da ERB do Morro do Sumaré.

Entre os pontos de recepção, 6 deles se localizam na Avenida Alberto Francisco Torres de Icaraí, que por estar na orla da praia de Icaraí, não possui qualquer obstrução na linha de visada com a ERB. Por isso, consideramos a transmissão para esses pontos como propagação em espaço livre.

Os demais 44 pontos de Icaraí se encontram em áreas consideradas de alta densidade urbana, dado o número e altura dos edifícios próximos.

Por fim, os 30 pontos de São Francisco são considerados como localizados em área suburbana, dada a presença majoritária de esparsas residências com poucos andares na região.

Por 7 quilômetros, aproximadamente metade do trajeto, a transmissão é realizada sobre o território da cidade do Rio de Janeiro. Quase todo o resto do trajeto é feito pela Baía de Guanabara e os metros finais são sobre o solo dos dois bairros de Niterói estudados.

Porém, como dito anteriormente, a transmissora se encontra a uma altura média de 740 metros, enquanto a receptora se encontrava a cerca de 3 metros acima do nível do mar. Graças a isso, ao se traçar o elipsóide de Fresnel pela área de transmissão, percebe-se que obstáculos como prédios e pequenas elevações de terreno possuem muito menos impacto na potência do sinal quando esses se encontram na primeira metade do trajeto. Por isso, considera-se a transmissão por cima do território do Rio de Janeiro como transmissão pelo espaço livre.

Quanto à propagação na outra parte do percurso, a Baía de Guanabara, temos a peculiaridade da propagação em água salgada. A relação de sinal absorvido e refletido quando em contato com uma superfície depende da condutividade elétrica de tal superfície. Em comparação ao solo, a água salgada possui uma condutividade consideravelmente maior. Por isso, um sinal que se propaga por cima do mar possui uma reflexão maior e um alcance maior. Além disso, naturalmente temos praticamente nenhuma obstrução de linha de visada pela baía. Logo, podemos esperar que a perda do sinal durante essa parte do percurso seja ainda menor do que a estimada pela propagação pelo espaço livre.

Figura 4.1: Esboço da Zona de Fresnel do experimento estudado

Como descrito anteriormente, a figura 4.1 apresenta um esboço da Zona de Fresnel do cenário do experimento. Por mais que seja apenas um esboço, ela representa visual- mente como, dada a altitude da antena transmissora, o território urbano do Rio de Janeiro possui pouco efeito sob o sinal.

Por outro lado, a Baía de Guanabara e a densidade urbana próxima à antena de recepção, localizada no carro de passeio, possui um grande impacto na Zona de Fresnel. Isso se dá pelo fato de que a antena receptora se encontra a apenas 3 metros do solo.

4.2 Metodologia de recepção

Para a recepção do sinal, foi instalado em um carro de passeio há 3 metros do solo, a antena omnidirecional Discone AH-8000, da fabricante ICOM. Tal antena é capaz de captar sinais de 100 a 3300 MHz, além de possuir uma boa resistência a ruído proveniente de vento e adicionar um ganho ao sinal de 3 dBi.

A antena foi conectada ao analisador de espectros MS2034A da ANRITSU, dispositivo capaz de registrar com precisão os sinais obtidos pela antena receptora. Os dois dispositivos foram ligados por um cabo RG213, que adiciona uma atenuação ao sinal de 1 dB.

Por fim, para obter a posição exata de cada medida, foi utilizado o dispositivo GPS GARMIN GSX60, concluindo assim a lista dos aparelhos utilizados para as medições do experimento.

34 Como já foi mencionado antes, as medições foram feitas em 80 pontos distintos. Para cada um desses pontos, dividiu-se o espectro de frequência destinada a Televisão Digital em 4 subfaixas com banda igual a 57 MHz cada. Nesse caso, as quatro subfaixas terão frequência central de 498,5 MHz, 555,5 MHz, 612,5 MHz e 669,5 MHz. Assim abrangendo toda a faixa destinada à TV Digital, que vai de 470 MHz a 698 MHz.

Para cada subfaixa, foram obtidas 551 amostras, sendo o intervalo entre as amostras de 103,45 kHz, e cada amostra foi obtida três vezes, para então fazer uma média simples entre as potências obtidas. Assim, foi possível mapear as potências recebidas por todo o espectro da TV Digital em cada um dos 80 pontos medidos.

4.3 Resultados

Em seu experimento, Vidal conseguiu demonstrar como o espectro da TV Digital é subutilizado nos bairros medidos, tendo várias partes do espectro ausentes de qualquer transmissão do sinal para pontos específicos da região medida. Em seu trabalho, ele su- gere como resolver tal má utilização do espectro. Porém, no trabalho atual, o foco não é a utilização do espectro, e sim o estudo da potência de sinal que chega a essas regiões em alguns canais de TV.

Dado esse foco, serão expostos nas tabelas 4.1 e 4.2 alguns dos dados que serão utilizados nesse trabalho como base para o estudo da potência de recepção de sinal nos bairros de Icaraí e São Francisco.

Tabela 4.1: Características das Antenas Transmissoras de TV Potência de Transmissão Frequência Altura Rede TV 70,4 dBm 515 MHz 698 m SBT 77,0 dBm 533 MHz 730 m Globo 75,3 dBm 563 MHz 765 m Band 71,2 dBm 599 MHz 757 m Record 74,1 dBm 623 MHz 756 m

Tabela 4.2: Característica dos pontos de Icaraí

Rede TV SBT Globo Band Record Distância Média em Icaraí 13,2 km 12,9 km 13,7 km 13,6 km 13,7 km Distância Média em São F. 14,6 km 14,4 km 15,1 km 15,0 km 15,1 km Potência Média em Icaraí -10,8 dBm -9,4 dBm -0,3 dBm -2,5 dBm -8,3 dBm Potência Média em São F. 1,1 dBm -2,0 dBm 3,5 dBm 2,7 dBm -1,6 dBm

Figura 4.2: Pontos medidos em Icaraí

Na tabela 4.1, vemos algumas características dos transmissores, como potência de transmissão, frequência e altura de transmissão. A altura de transmissão é relativamente próxima, dado que todas as transmissoras se encontram no Morro do Sumaré. A frequência de transmissão, também próxima, dado que todas as transmissões estudadas são de sinal de TV Digital, variando de acordo com a distribuição de canais como abordado na seção 2.2.3.

Além disso, vemos também a potência de transmissão das antenas transmissoras estudadas. Vemos uma variação considerável de potência entre elas, chegando a uma diferença máxima de 7 dB. Associado a isso, temos a longa distância de transmissão da situação em questão e características físicas do ambiente de transmissão que podem causar efeitos atenuadores de sinal. Graças a esses fatores, mesmo com potências de transmissões na casa de quilowatts, gera algumas áreas aonde o sinal não pode ser detectado. Tal fato é justamente o tema abordado por Daniel Vidal em sua pesquisa, como dito anteriormente. Já na tabela 4.2, é possível ver informações sobre distância média e potência média de recepção do sinal. Como dito antes, as transmissoras se encontram no mesmo parque de antenas, o que justifica a proximidade entre elas. Já quando se trata da potência de recepção, temos um valor médio que varia entre -10 dBm e 4 dBm, incluindo o ganho das antenas transmissoras e receptoras. Dependendo da sensibilidade das antenas de recepção utilizada, essa média de potência pode ou não ser um obstáculo para a recepção de sinal. Além disso, o desvio padrão da potência apresenta-se bem alto, evidenciando mais uma vez as pequenas áreas aonde a recepção do sinal é inviável, havendo parte do espectro de frequências subutilizado.

Nas figuras 4.1 e 4.2 vemos representados todos os 80 pontos de medida do experimento. Como indica a legenda na figura 4.2, temos seis pontos próximos à praia de Icaraí que são considerados como em ambiente de espaço livre, enquanto os demais são considerados em ambiente denso urbano. Essa diferença se reflete de forma clara nas potências medidas, tendo uma recepção muito mais forte nos seis pontos citados. Quanto aos pontos de São Francisco, quatro dos pontos se encontram mais próximos da praia que os demais, mas ainda foi medido próximo de outras construções, não tendo a mesma diferença de potência se comparado aos demais.

Capítulo 5

Estudo dos Resultados

O principal objetivo do trabalho atual é estudar os dados coletados no experimento descrito pelo capítulo anterior. Para isso, aplicaremos diferentes modelos teóricos pré- estabelecidos nos dados coletados, além de buscar um modelo empírico baseado nos dados. Dado que em situações reais existem inúmeras variáveis, sendo muitas delas não levadas em consideração em cálculos mais simples, iremos também realizar um proces- samento dos dados, no intuito de aproximá-los dos cenários previstos nos modelos mais simples de propagação de sinais.

Um vez realizadas as adequações aos dados, poderemos estudar com mais detalhe o cenário de recepção de sinal de TV Digital nos bairros Icaraí e São Francisco.

Para atingir esse objetivo, é necessário apresentar alguns conceitos de análise de dados. Logo, esses serão os tópicos iniciamente discutidos nesse capítulo.

5.1 Conceitos de Análise de Dados

Quando estuda-se um fenômeno natural por meios científicos, normalmente busca-se um modelo matemático que melhor o representa. O modelo matemático pode ser empírico ou teórico. Quando teórico, ele parte de um conjunto de conhecimentos da área para prever matematicamente quais valores essas medições deveriam assumir. Quando empírico, ele parte de um conjunto de medidas para uma equação matemática que melhor descreve tais medidas.

Em ambos os casos, algo a se levar em consideração é a complexidade do modelo. Um modelo complexo é um modelo que possui uma alta complexidade matemática, com

um grande número de variáveis para acomodar um grande número de fatores que podem afetar o valor da medida de diferentes formas. Quanto maior a complexidade do modelo, maior é a exatidão dele.

Porém, para fins práticos, é desejável que os modelos sejam os mais simples possí- veis. O quão simples esse modelo pode ser dependerá da aplicação. E quanto mais simples é o modelo utilizado, maior vai ser a presença de erros de medida.

Um erro de medida é a discrepância entre o valor previsto em um determinado modelo e o valor medido. Essa discrepância se dá por fatores que afetaram a medição e não foram previstos pelo modelo. No caso de medição de potência de sinal, esses fatores imprevistos podem incluir variações de clima, obstáculos móveis que ocasionalmente obstruíram o sinal, erro humano ou um dos vários fatores que afetam a potência do sinal, como os citados no capítulo 3.

Dado que esses erros inevitavelmente vão existir, seja por uma simplificidade do modelo ou pela natureza intrinsecamente aleatória do fator que afetou a medida, existe uma série de mecanismos que podem ser utilizados para contorná-los e tornar possível o estudo de um conjunto de dados, mesmo na presença de erros de medição.

Em casos onde existe um erro muito grande, tornando difícil identificar qualquer tendência que possibilite a criação de uma relação matemática entre os dados, existem alguns artifícios que podem ser usados. O mais comum é o uso de diferentes tipos de médias.

Uma boa prática em uma coleta de dados é realizar várias medições em um mesmo ponto. Então, se o que é medido é a intensidade do sinal em um momento de tempo, é aconselhável medir-se o sinal simultaneamente em diferentes locais próximos. Se o que é medido é a intensidade do sinal em um local, é aconselhável medir-se o sinal múltiplas vezes no mesmo local em um curto intervalo de tempo. Com o uso dessa redundância em medições, é possível usar um dos tipos de média para definir um valor central, podendo retirar-se também o desvio padrão do valor. Algumas das médias mais utilizadas são:

• Média Aritmética [13]

É o tipo de média mais utilizada em aplicações gerais. Nela, cada valor utilizado na média possui o mesmo grau de confiabilidade. Todos os valores possuem o mesmo peso para o resultado final.

40 • Média Ponderada [13]

Nesse tipo de média, identificam-se valores que possuem um grau de confiabilidade maior que outros. Caso um grupo de medições tenham sido feitas em um contexto em que sabe-se que existia uma menor influência de erro, pode-se atribuir a tais valores um peso maior na média, fazendo com que a média se aproxime mais desses valores do que dos demais.

• Média Geométrica [13]

A média geométrica é um tipo de média usado para situações onde os elementos comparados possuem escalas numéricas diferentes. Nesse tipo de média, em vez de soma, o resultado é gerado pela raiz do produto dos fatores. Assim, garante-se que uma mudança percentual em qualquer um dos fatores comparados possuem o mesmo impacto na média, independente da escala dos mesmos.

Além disso, uma vez estabelecidos os valores dos pontos de um grupo de dados, é possível que ainda não seja clara uma tendência dos valores obtidos. Outro recurso é o uso da média móvel, que faz com que uma curva se suavize. Ela é ideal para situações aonde existe uma grande presença de erro e busca-se uma curva mais bem comportada.

• Média Móvel Simples [13]

A média móvel simples consiste em uma série de médias simples calculadas em um intervalo de dados. O resultado da média substituirá o valor do dado, movendo o intervalo para que seja calculada a média que substituirá o valor de cada dado, de forma recursiva. Essa técnica permite que uma curva de dados seja suavizada, amenizando grandes variações de valores em um curto período de tempo. Assim, torna-se possível melhor comparar medidas com alta influência de ruído com modelos teóricos.

• Média Móvel Exponencial [13]

A média móvel exponencial possui aplicação muito similar à média móvel simples, com a diferença de que a aplicação de um peso maior para valores considerados mais recentes, numa situação de um gráfico temporal. Ele considera que os valores mais recentes possuem um grau maior de importância para o resultado final, dando então mais peso a eles.

No documento Estudo de recepção de sinal de TV digital em Niterói (páginas 41-54)