Perspectivas Futuras

Em vista dos bons resultados apresentados pelo processo de filtragem adaptável, algumas sugestões e perspectivas futuras para a continuidade deste trabalho são apresentadas a seguir.

Primeiramente, o BSSData, um dos programas utilizados para analisar os dados do BSS, está sendo aperfeiçoado com a inclusão de uma biblioteca de rotinas vetorizadas para filtragem de dados (Martinon et al., 2002b). O procedimento de filtragem adaptável poderia ser incluído nesta biblioteca, devidamente convertido para a linguagem C++ e otimizado utilizando-se instruções MMX - Multimedia Extensions, um conjunto de instruções utilizadas para otimização de programas críticos (Martinon et al., 2002a). O protótipo para a nova versão do programa BSSData já existe (Martinon, 2003). E como o mesmo será implementado seguindo um esquema modular, a inclusão do filtro

adaptável seria relativamente simples. A Figura 7.1 exibe o diagrama esquemático da nova versão do BSSData.

O filtro adaptável também poderia ser implementado em hardware para operar, em tempo real ou quasi-real, junto à aquisição e registro de dados do instrumento BSS utilizando microprocessadores ou equipamentos similares.

FIGURA 7.1 – Diagrama de blocos representando o protótipo do novo programa BSSData, com a inclusão do filtro adaptável.

FONTE: Modificada de Martinon (2003, p. 92).

Além disto, o Grupo FMI está construindo um novo instrumento para recepção de sinais de rádio. Tal qual o instrumento BSS, este novo instrumento poderá ser afetado por IRF proveniente de diversas fontes. Uma vez que este instrumento será constituído por um conjunto de antenas, poderemos testar a utilização de uma ou mais antenas com a finalidade de adquirir apenas os sinais de IRF, permitindo assim a aplicação do método de filtragem adaptável em tempo real ou quasi-real durante o processo de aquisição de dados. Neste caso, devido à maior quantidade de dados e existência de múltiplas antenas, um computador IBM PC poderá não ter capacidade suficiente de processamento para esta tarefa. Uma solução para este problema de capacidade de

processamento seria a utilização de chips com matriz de portas programáveis no campo (FPGA - Field Programmable Gate Arrays), um chip lógico programável, capaz de implementar o algoritmo de filtragem adaptável diretamente em hardware (Blake et al.,1998; Girau, 2001; Edwards, Forrest e Whelan, 1997; Lim, Rajapakse e Omondi, 2002).

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