Otimização de um modelo de propagação com múltiplos obstáculos na troposfera utilizando algoritmo genético

• Main Author: Vilanova, Antonio Carlos
• Other Authors: Carrijo, Gilberto Arantes
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal de Uberlândia 2016
• Subjects: Algoritmos genéticos; Equações parabólicas; Divisor de passos de Fourier; Custo computacional; Ondas eletromagnéticas; Genetic algorithms; Parabolic equations; Split-step Fourier; Computational cost; CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Online Access: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/14317

Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior === This thesis presents an evaluation methodology to optimize parameters in a model of propagation of electromagnetic waves in the troposphere. The propagation model is based on parabolic equations solved by Split-Step Fourier. This propagation model shows good efficiency and rough terrain situations where the refractivity varies with distance. The search for optimal parameters in models involving electromagnetic waves requires a large computational cost, especially in large search spaces. Aiming to reduce the computational cost in determining the parameter values that maximize the field strength at a given position of the observer was developed an application called EP-AG. The application has two main modules. The first is the propagation module that estimates the value of the electric field in the area of a given terrain irregularities and varying with the refractivity with distance. The second is the optimization module which finds the optimum antenna height and frequency of operation that lead the field to the maximum value of the land in a certain position. Initially performed only the propagation module using different profiles of land and refractivity. The results shown by contours and profile field shown the efficiency of the model. Subsequently to evaluate the optimization by genetic algorithms were used two different settings as well as the irregularity of the terrain, refractivity profile and size of the search space. In each of these settings picked up a point observation in which the value of the electric field served as a metric for comparison. At this point, we determined the optimal values of the parameters by the brute force method and the genetic algorithm optimization. The results showed that for small search spaces virtually no reduction of the computational cost, however for large search spaces, the decrease was very significant and relative errors much smaller than those obtained by the method of brute force. === Esta tese apresenta uma avaliação metodológica para otimizar parâmetros em um modelo de propagação de ondas eletromagnéticas na troposfera. O modelo de propagação é baseado em equações parabólicas resolvidas pelo Divisor de Passos de Fourier. Esse modelo de propagação apresenta boa eficiência em terrenos irregulares e situações em que a refratividade varia com a distância. A busca de parâmetros ótimos em modelos que envolvem ondas eletromagnéticas demanda um grande custo computacional, principalmente em grandes espaços de busca. Com o objetivo de diminuir o custo computacional na determinação dos valores dos parâmetros que maximizem a intensidade de campo em uma determinada posição do observador, foi desenvolvido um aplicativo denominado EP-AG. O aplicativo possui dois módulos principais. O primeiro é o módulo de propagação, que estima o valor do campo elétrico na área de um determinado terreno com irregularidades e com a refratividade variando com a distância. O segundo é o módulo de otimização, que encontra o valor ótimo da altura da antena e da frequência de operação que levam o campo ao valor máximo em determinada posição do terreno. Inicialmente, executou-se apenas o módulo de propagação utilizando diferentes perfis de terrenos e de refratividade. Os resultados apresentados através de contornos e de perfis de campo mostraram a eficiência do modelo. Posteriormente, para avaliar a otimização por algoritmos genéticos, foram utilizadas duas configurações bem diferentes quanto à irregularidade do terreno, perfil de refratividade e tamanho de espaço de busca. Em cada uma dessas configurações, escolheu-se um ponto observação no qual o valor do campo elétrico serviu de métrica para comparação. Nesse ponto, determinou-se os valores ótimos dos parâmetros pelo método da força bruta e pela otimização por algoritmo genético. Os resultados mostraram que, para pequenos espaços de busca, praticamente não houve redução do custo computacional, porém, para grandes espaços de busca, a redução foi muito significativa e com erros relativos bem menores do que os obtidos pelo método da força bruta. === Doutor em Ciências