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dc.creatorSilva Júnior, Jaime-
dc.contributor.advisor1Fasolo, Sandro Adriano-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3997284163467407por
dc.contributor.referee1Fasolo, Sandro Adriano-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3997284163467407por
dc.contributor.referee2Vasconcellos, Marcos Trevisan-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/8594586550786361por
dc.contributor.referee3Gomes, Geraldo Gil Ramundo-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/4252672977912311por
dc.date.accessioned2016-09-15T17:45:02Z-
dc.date.issued2006-12-08-
dc.identifier.citationSilva Júnior, Jaime. Análise de estimadores para canais com desvanecimento rápido e não seletivo em freqüência modelados de acordo com as distribuições K-µ e n-µ. 2006. [80]. dissertação( Mestrado em Engenharia de Telecomunicações) - Instituto Nacional de Telecomunicações, [Santa Rita do Sapucaí] .por
dc.identifier.urihttp://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/49-
dc.description.resumoNesta dissertação realizou-se o desenvolvimento e análise de estimadores baseados no Método dos Momentos Estatísticos e na Minimização do Erro Quadrático Médio para os parâmetros das distribuições estatísticas µ e µ. Estas distribuições são modelos gerais para caracterização de canais com desvanecimento rápido devido aos múltiplos percursos e incluem algumas das tradicionais distribuições como casos especiais. As estimativas foram realizadas usando variáveis aleatórias e sinais gerados através da definição matemática, Método da Aceitação-Rejeição e Método do Espectro de Smith. Os testes também utilizaram sinais oriundos de um simulador de canal. Os resultados mostraram que os dois métodos de estimação possuem ótimo desempenho, se for empregado um grande espaço amostral.por
dc.description.abstractThis dissertation presents the development and analysis of the Method of Moments and Minimum Mean Square Error Method to parameter estimation of ·?µ and '?µ statistical distributions. These distributions are general models that characterize fast fading channels and include some of traditional distributions as special cases. The estimatives were carried out using random numbers and signals generated by mathematical definition, Acceptance- Rejection and Smith spectrum methods. The analysis also used signals from a channel simulator. The results showed that both estimation methods have a good performance if a large sample space is used.eng
dc.description.provenanceSubmitted by Tede Dspace (tede@inatel.br) on 2016-09-15T17:45:02Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação Jaime Silva Júnior.pdf: 1567198 bytes, checksum: 32360a22cf45b949f027a1fb9b6ddd12 (MD5)eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-09-15T17:45:02Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 0 bytes, checksum: d41d8cd98f00b204e9800998ecf8427e (MD5) Dissertação Jaime Silva Júnior.pdf: 1567198 bytes, checksum: 32360a22cf45b949f027a1fb9b6ddd12 (MD5) Previous issue date: 2006-12-08eng
dc.formatapplication/pdf*
dc.thumbnail.urlhttp://tede.inatel.br:8080/jspui/retrieve/496/Disserta%c3%a7%c3%a3o%20Jaime%20Silva%20J%c3%banior.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherInstituto Nacional de Telecomunicaçõespor
dc.publisher.departmentInstituto Nacional de Telecomunicaçõespor
dc.publisher.countryBrasilpor
dc.publisher.initialsINATELpor
dc.publisher.programMestrado em Engenharia de Telecomunicaçõespor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nd/4.0/-
dc.subjectDesvanecimento rápido; distribuição K-µ; distribuição n-µ; distribuição de Rayleigh; distribuição de Rice; distribuição de Nakagami-m; estimação de parâmetrospor
dc.subject.cnpqEngenharia - Telecomunicaçõespor
dc.titleAnálise de estimadores para canais com desvanecimento rápido e não seletivo em freqüência modelados de acordo com as distribuições K-µ e n-µpor
dc.typeDissertaçãopor
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Dissertação Jaime Silva Júnior.pdfAnálise de estimadores para canais com desvanecimento rápido e não seletivo em freqüência modelados de acordo com as distribuições K-µ e n-µ1.53 MBAdobe PDFThumbnail

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