Banca de QUALIFICAÇÃO: ARTHUR DIEGO DE LIRA LIMA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : ARTHUR DIEGO DE LIRA LIMA
DATA : 30/06/2017
HORA: 14:30
LOCAL: Auditório da SINFO/UFRN
TÍTULO:

Transformação Não-linear de Dados Aplicada à Análise Cicloestacionária de Sinais em Ambientes com Ruído Não-gaussiano

PALAVRAS-CHAVES:

Cicloestacionariedade, ruído alfa-estável, transformação de dados, sensoriamento espectral.

PÁGINAS: 60
RESUMO:

A escassez espectral representa um dos principais fatores que limitam a oferta de altas taxas de dados aos usuários de sistemas de comunicação sem fio. Técnicas como acesso oportunista ao espectro e o rádio cognitivo estão entre as potenciais soluções para aumentar a eficiência no uso do espectro de rádio. Entretanto, essas alternativas dependem de algoritmos robustos para sensoriamento espectral. Um dos métodos mais utilizados para o sensoriamento espectral baseia-se na detecção de características cicloestacionárias, por ser capaz de altas taxas de detecção em ambientes muito ruidosos, mas com a desvantagem do custo computacional significativo. Contudo, a análise cicloestacionária de segunda-ordem, apesar de resistente ao ruído aditivo gaussiano branco (AWGN), é muito sensível à contaminação de sinais por ruído impulsivo. Como os ruídos impulsivos apresentam variância ilimitada, tipicamente sua análise baseia-se na substituição das estatísticas de segunda ordem por estatísticas fracionárias de ordem inferior. Neste trabalho, propomos a adoção de uma transformação não-linear de dados a sinais modulados corrompidos por ruído alfa-estável não-gaussiano simétrico. O sinal transformado mantém suas características cicloestacionárias originais e passa a apresentar uma distribuição gaussiana, podendo, dessa forma, ser examinado com as ferramentas de análise cicloestacionária de segunda ordem. Adicionalmente, o algoritmo de extração de características cicloestacionárias foi paralelizado para uma arquitetura "manycore" Xeon Phi com 59 processadores. Com a abordagem proposta, os resultados do sensoriamento de sinais contaminados por ruído alfa-estável mostram uma probabilidade de detecção semelhante ao caso gaussiano, atingindo taxa de 100% para sinais BPSK a partir de níveis de relação geométrica sinal-ruído de -13 dB e para sinais QPSK a partir de -6 dB. Os resultados da paralelização indicam uma eficiência paralela superior a 90%, quando utilizados até 25 núcleos de processamento; e de 70% quando utilizados todos os 59 núcleos disponíveis.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1543191 - LUIZ FELIPE DE QUEIROZ SILVEIRA
Interno - 1673543 - SAMUEL XAVIER DE SOUZA
Externo à Instituição - EDMAR CANDEIA GURJÃO - UFCG