@MASTERSTHESIS{ 2015:1512451277,
 	title = {Estima??o de par?metros por m?xima verossimilhan?a para ambientes generalizados do canal sem fio},
 	year = {2015},
 	url = "http://tede.inatel.br:8080/tede/handle/tede/8",
 	abstract = "Nesta disserta??o, estimadores obtidos pelo m?todo de estima??o de M?xima Verossimilhan?a
 (ML - Maximum Likelihood) para os par?metros das distribui??es a-k-u e a-n-u s?o propostos . Estas distribui??es generalizadas t?m sido usadas para modelar
 a envolt?ria do sinal recebido em diferentes cen?rios e demonstram-se aplic?veis
 do ponto de vista pr?tico. As distribui??es a-k-u e a-n-u possuem par?metros que
 caracterizam especificamente o comportamento da envolt?ria do sinal que se propaga
 por canais de comunica??o que s?o modelados pelas mesmas. Por este motivo, na
 modelagem de sistemas de comunica??o que operam em ambientes a-k-u e a-n-u, ?
 necess?rio conhecer os valores dos par?metros das distribui??es. Portanto, estimadores
 eficientes s?o usados para inferi-los a partir de amostras colhidas com o objetivo
 de prover a troca de informa??o de maneira eficiente e com qualidade. Os estimadores
 ML para as distribui??es a-k-u e a-n-u s?o propostos e verificados em rela??o aos
 verdadeiros valores dos par?metros por meio de simula??es. As amostras utilizadas na
 estima??o s?o geradas por tr?s diferentes m?todos de gera??o de n?meros aleat?rios, e
 uma compara??o do desempenho dos estimadores para as amostras geradas por diferentes
 m?todos ? feita. Al?m disso, este trabalho apresenta uma compara??o das fun??es
 densidade de probabilidade das envolt?rias te?rica e estimada e uma an?lise das
 vari?ncias dos estimadores considerando um limitante inferior. Como resultados, os
 estimadores obtidos foram capazes de prever com bom desempenho o comportamento
 da envolt?ria do sinal que se propaga no ambiente r?dio-m?vel. Como contribui??o
 original deste trabalho foram encontradas as express?es simplificadas para as fun??es
 de log-verossimilhan?a das distribui??es a-k-u e a-n-u e suas derivadas em rela??o
 aos par?metros das distribui??es. Al?m disso, o m?todo do Espectro de Smith para
 gera??o de n?meros aleat?rios foi adaptado para gerar amostras aleat?rias que seguem
 as distribui??es que s?o foco deste trabalho.",
 	publisher = {Instituto Nacional de Telecomunica??es},
 	scholl = {Mestrado em Engenharia de Telecomunica??es},
 	note = {Instituto Nacional de Telecomunica??es}
}