Repositório UNIFEI UNIFEI - Campus 1: Itajubá PPG - Programas de Pós Graduação Dissertações
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Tipo: Dissertação
Título: Análise de Desempenho de Sistemas GFDM Considerando Erros de Sincronização.
Autor(es): GASPAR, Danilo Simões
Abstract: As redes 5G serão empregadas, dentre diversas outras aplicações, como gateway para IoT (Internet of Things). Os dispositivos IoT têm no baixo consumo de energia um dos seus principais requisitos, visando atingir autonomia de bateria de dez anos de operação. Assim sendo, os dispositivos IoT não podem gastar energia em esquemas complexos de sincronismo. Neste sentido, a demanda por um baixo consumo de energia e um esquema de sincronização mais relaxado pode resultar em deslocamentos residuais no tempo de símbolo e na frequência de portadora, reduzindo o desempenho do sistema. Sendo o GFDM (Generalized Frequency Division Multiplexing) uma das formas de onda candidatas para a interface aérea da 5a geração de redes móveis, é relevante analisar o seu desempenho sob influência de desalinhamentos de tempo e frequência. O objetivo principal deste trabalho é apresentar um modelo analítico para avaliar a degradação de desempenho em termos da probabilidade de erro de bit do GFDM quando o sincronismo é imperfeito. Os resultados analíticos são corroborados através de simulação computacional. A conformidade entre a simulação e as curvas teóricas demonstra que o modelo apresentado neste trabalho pode ser usado para predizer o desempenho do GFDM em termos da taxa de erro de bit sob a presença de erros de sincronismo.
metadata.dc.publisher.department: IESTI - Instituto de Engenharia de Sistemas e Tecnologia da Informação
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação: Mestrado - Engenharia Elétrica
Citação: GASPAR, Danilo Simões. Análise de Desempenho de Sistemas GFDM Considerando Erros de Sincronização. 2017. 50 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) – Universidade Federal de Itajubá, Itajubá, 2017.
URI: https://repositorio.unifei.edu.br/jspui/handle/123456789/1046
Data do documento: Dez-2017
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