7.º Congresso do Comité Português da URSI – “Um mar sem fronteiras: desafios tecnológicos”
1
Modelos de Propagação Terra-Satélite e
Separação das Contribuições para a
Despolarização
Flávio Jorge
Armando Rocha, Membro IEEE
Instituto de Telecomunicações
Universidade de Aveiro, Portugal
Departamento de Electrónica e Telecomunicações e Informática
Instituto de Telecomunicações
Universidade de Aveiro, Portugal
Abstract— A caracterização do canal de propagação TerraSatélite nas microondas ganha um interesse crescente dada a
elevada largura de banda oferecida e o desenvolvimento
tecnológico que potencia o desenvolvimento de equipamento
terminal a preços razoáveis. Abordam-se alguns fenómenos de
propagação e os respectivos modelos ITU cujo desempenho é
comparado com dados experimentais medidos em Aveiro na
banda Ka usando o satélite HotBird-6. Uma abordagem à
identificação e separação de contribuições para o fenómeno de
despolarização é apresentado e o respectivo desempenho
avaliado.
Index Terms— atenuação, despolarização, discriminação da
polarização cruzada, modelos de propagação, medidas de beacon,
propagação Terra-Satélite
40.63º N, -8.66ºE, num ângulo de elevação de 39º e ângulo de
inclinação da polarização de 23º, polarização horizontal e
frequência 19.7 GHz.
Apresentam-se a seguir os fenómenos de propagação
principais, os respectivos modelos de propagação ITU e a
análise do seu desempenho na previsão da atenuação e da
discriminação da polarização cruzada com dados recolhidos
monitorizando um padrão de frequência na banda Ka.
Finalmente será exposta uma técnica para tentar obter as
contribuições para despolarização e nomeadamente a
contribuição de nuvens de gelo a qual, por impossibilidade de
ser modelada por medidas à superfície terrestre, tem sido
considerada de forma empírica no respectivo modelo ITU.
I. INTRODUÇÃO
II. NATUREZA DO CANAL TERRA-SATÉLITE NAS MICROONDAS
Terra-Satélite nas microondas está
condicionada pela troposfera. A precipitação, nuvens e
nevoeiros e ainda a turbulência troposférica traduzem-se em
impactos no sinal recebido que se agravam com o aumento de
frequência e limitam os sistemas de comunicação.
A prestação de serviços de qualidade exigirá a adopção de
medidas que combatam os efeitos do canal o qual deverá ser
suficientemente caracterizado, tanto em aspectos estáticos
como dinâmicos, para implementar as denominadas
Propagation Impairement Mitigation Techniques (PIMTs).
Atendendo à variabilidade geográfica dos fenómenos
meteorológicos é de suma importância levar a cabo quer
exaustivas campanhas experimentais para recolha de dados em
zonas do globo não constantes das bases de dados existentes
(zonas cuja latitude é muito elevada, onde se observa uma
reduzida taxa de precipitação e onde os links incorrem em
ângulos de elevação muito baixos, zonas tropicais e no Sul da
Europa), quer trabalho de investigação que conduza à
avaliação dos modelos existentes, a propostas de alteração dos
modelos sempre que necessário e à submissão de dados para
servirem de teste.
Neste sentido, o Instituto de Telecomunicações e a
Universidade de Aveiro têm desempenhado um papel
importante, contribuindo ativamente para o enriquecimento
das bases de dados do ITU pela realização de uma campanha
experimental realizada com o satélite Eutelsat HotBird-6
(rebatizado Hot Bird 13A) durante quase 9 anos que permitiu
recolher dados de atenuação e despolarização. A experiência
foi realizada no DETI/IT em Aveiro, cujas coordenadas são
Abaixo de 3 GHz a Ionosfera desempenha um papel
importante na propagação do sinal observando-se vários
fenómenos relacionados, por exemplo, com a atividade solar.
Acima desta frequência, embora a cintilação ionosférica possa
ser observada a frequências bem mais elevadas, a
variabilidade dos fenómenos passa a ser condicionada pela
dinâmica da Troposfera[1]. O canal de radiopropagação
apresenta uma dinâmica espácio-temporal complexa e o clima
local desempenha papel de relevo.
A Troposfera é a região da atmosfera terrestre na qual se
encontra a maior massa da atmosfera e na qual ocorre parte
dos fenómenos meteorológicos responsáveis por condicionar
as comunicações espaciais especialmente na banda Ku e
superiores. Gases atmosféricos, nevoeiros e nuvens de chuva
(hidrometeoros) ou nuvens de gelo (cristais), condicionam em
maior ou menor intensidade, a propagação no sistema de
telecomunicações por satélite.
Os fenómenos de propagação Terra-Satélite mais
importantes no contexto do presente estudo são a atenuação e
a despolarização.
A
PROPAGAÇÃO
A. Atenuação
A atenuação é o processo através do qual a onda perde parte
da sua potência no meio de propagação dispersivo.
O nevoeiro e as nuvens introduzem atenuação, esta muito
reduzida em virtude da baixa densidade da água, mas ainda
substancial o suficiente para condicionar alguns sistemas com
margem de atenuação limitada[2].
Os gases atmosféricos, principalmente o oxigénio e o vapor
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de água (o qual apresenta elevada variabilidade espáciotemporal), são responsáveis por introduzir picos de atenuação
a determinadas frequências estando as bandas atribuídas a
comunicações por satélite razoavelmente afastadas destas. A
absorção molecular, traduzida em atenuação, observa-se
primeiramente em torno dos 22.2 GHz devido à ressonância
da molécula de água e depois em torno dos 60 GHz devido à
molécula de oxigénio. A atenuação provocada por gases é
normalmente inferior à introduzida pela precipitação, mas
deve ser tomada em consideração em sistemas com reduzida
margem de atenuação e baixo ângulo de elevação[3].
A precipitação é o principal fenómeno meteorológico
condicionante das comunicações acima de 10 GHz. A
precipitação diz-se estratiforme quando contempla uma vasta
extensão horizontal e incorre em precipitações de intensidade
reduzida mas de longa duração. Por outro lado, tendo origem
em nuvens de desenvolvimento vertical e apresentando um
perfil horizontal limitado, diz-se convectiva e apresenta-se
intensa mas de curta duração. Entretanto, a sua extensão
vertical está dependente da latitude[4].
A distribuição do tamanho das gotas de chuva é fundamental
no estudo da atenuação e depende do tipo de chuva e do clima.
A distribuição de tamanho de gotas de chuva descreve o
número de gotas de diâmetro D por unidade de volume e faixa
de diâmetro dD. Existem diversos modelos caracterizadores
deste parâmetro N(D) em função da taxa de precipitação R
(mm/h) como sejam os modelos exponenciais de Marshall e
Palmer (MP) e de Joss et al. As distribuições de Joss et al
assumem contudo uma grande importância, principalmente
porque diferenciam três tipos de chuva: chuviscos, chuva
estratiforme e chuva convectiva. Como se pode observar na
Fig. 1, o modelo para chuviscos privilegia as gotas de menor
dimensão em detrimento das gotas maiores, podendo-se
observar a mesma relação para o caso da chuva convectiva,
mas agora contemplando um número muito maior de gotas de
dimensão superior. As gotas de dimensão intermédia são mais
importantes que as gotas maiores: as gotas maiores impõem
uma atenuação mais elevada, mas são menos numerosas do
que as que assumem uma dimensão mais modesta.
Para o caso da chuva estratiforme, os modelos de Joss et al e
de MP evidenciam características similares. Ainda na Fig. 1 é
possível avaliar outras distribuições, como sejam as de Sekine
e Lind e de Atlas e Ulbrich.
2
Ainda que as dimensões, formas e orientações das gotas de
chuva possam variar no contexto de um mesmo fenómeno de
chuva, pode assumir-se que o espectro de dimensões é
relativamente estável, variando fundamentalmente com a
intensidade da precipitação[5].
O tamanho e a forma das gotas estão intrinsecamente
relacionados. As gotas de chuva evoluem desde pequenas
esferas, quando as suas dimensões são reduzidas, até
esferoides oblatos desenvolvendo uma depressão inferior, para
dimensões maiores. Uma vez que a forma não altera o volume
de água presente, a atenuação para uma polarização linear será
dependente da orientação relativa do vetor campo elétrico com
o eixo principal da gota. Na Fig. 2 podem-se observar as
formas de uma gota em função do raio da esfera
equivolumétrica segundo Pruppacher e Pitter[6].
Fig. 2. Forma das gotas em função do raio da esfera equivolumétrica segundo
Pruppacher e Pitter.
Adicionalmente, em virtude do gradiente da velocidade do
vento com a altitude, as gotas de dimensão mais reduzida em
queda exibem uma inclinação em relação à vertical que é tanto
maior quanto maior é o raio. O ângulo de inclinação é tanto
maior quanto menor é a altitude e por isso, este factor é
especialmente importante em ligações cujo ângulo de elevação
é reduzido. No que concerne às gotas maiores, a inclinação é
essencialmente constante, e depende unicamente da altitude.
Na Fig. 3 podem observar-se estas relações obtidas por
Brussaard[7].
Finalmente, também a turbulência atmosférica pode
contribuir para a alteração da forma das gotas aumentando a
isotropia do meio de propagação.
Fig. 3. Ângulo de inclinação das gotas em função do raio e da altitude
segundo Brussaard.
Um último parâmetro microfísico descritivo do meio
chuvoso é a velocidade de queda das gotas que, em conjunto
com a distribuição de dimensões das gotas, permite derivar a
Fig. 1. Distribuição de tamanho de gotas de chuva segundo vários autores.
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taxa de precipitação. A velocidade de queda das gotas
aumenta com a sua dimensão, até se atingir a velocidade
terminal de aproximadamente 9 m/s quando as forças gravítica
e de atrito se equilibram. A existência deste limite é
consequência da deformação a que as gotas estão sujeitas,
sendo que a velocidade de queda é função da pressão
atmosférica, da humidade, da temperatura e do diâmetro das
gotas.
Na Fig. 4 pode-se observar a dependência da velocidade
terminal com o diâmetro das gotas segundo vários autores.
Fig. 4. Velocidade terminal de queda das gotas de chuva de acordo com
vários autores.
B. Despolarização
A despolarização é o processo pelo qual a onda vê o seu
estado de polarização alterado tal que parte da potência na
polarização original (copolar) é transferida para a polarização
ortogonal (crosspolar), dando origem a interferência entre dois
canais polarizados ortogonalmente, quando se faz reuso de
frequência para duplicar a capacidade de transmissão.
A despolarização deve-se ao facto de as partículas do meio
de propagação não serem esféricas e assumirem uma
orientação preferencial. Assim, gotas de chuva maiores, que
apresentam maior distorção com respeito à forma esférica,
cristais de gelo das nuvens a elevadas altitudes que não
originam precipitação (cirriformes) e o gelo quer no topo das
nuvens a baixa altitude mas de extensão vertical
(cumuliformes) que originam chuva convectiva quer presente
nas nuvens estratiformes, impõem despolarização. As
primeiras devem provocar uma despolarização residual
comparativamente aos dois últimos casos. Nuvens
cumuliformes, muitas vezes em ambientes com atividade
eléctrica, originam forte despolarização num período de tempo
relativamente curto e no contexto de um evento complexo.
Nuvens estratiformes originam despolarização de longa
duração e o evento sucede-se de forma ordenada[8].
Uma medida da despolarização consiste na discriminação da
polarização cruzada (XPD) que relaciona as amplitudes dos
sinais crosspolar e copolar. O XPD, normalmente apresentado
em dB, é definido pela equação
(
)
(1)
onde ACx é amplitude do sinal recebido na polarização
3
ortogonal e ACo a amplitude recebida na polarização original.
A despolarização devido a chuva deve-se à atenuação
diferencial e à diferença de fase diferencial ao longo dos
planos principais –eixo rotacional das gotas e o eixo
perpendicular- enquanto a despolarização devido a gelo devese exclusivamente à diferença de fase diferencial, observandose muitas vezes neste caso a quase ausência de atenuação em
simultâneo, uma vez que a permitividade eléctrica do gelo é
essencialmente real.
As propriedades micro e macrofísicas da chuva foram já
descritas. Os cristais de gelo assumem um espectro de
dimensões até 2 mm apresentando formas extremamente
diversificadas, dependentes da temperatura e da humidade,
mas são modeladas em propagação por agulhas e discos. As
agulhas em queda tendem a alinhar-se com o eixo maior no
plano horizontal mas com orientação aleatória neste plano. A
presença de campos eléctricos atmosféricos (trovoadas) pode
provocar um alinhamento preferencial o qual se desfaz
rapidamente após a descarga eléctrica. O fenómeno, observado
várias vezes em Aveiro, traduz-se em rápidas e sucessivas
variações do XPD com possibilidade de mudança de fase
como se observa na Fig. 5. Entretanto, à semelhança das gotas
de chuva, fatores como o gradiente do vento e a turbulência
atmosférica podem também influenciar a orientação do
gelo[9].
Fig. 5. XPD causado por gelo durante uma tempestade.
III. MODELOS ITU
O ITU (International Telecommunications Union) é o
organismo das Nações Unidas responsável por produzir
normas padrão globais para sistemas de radiocomunicações
que tornem o uso do espectro electromagnético optimizado,
sendo os seus modelos largamente utilizados pelos operadores.
Os modelos ITU são o ponto de partida no planeamento e no
estudo do desempenho de qualquer sistema de
radiocomunicações.
Em virtude da dinâmica da atmosfera terrestre, a modelação
do canal rádio não é trivial. Apenas a descrição física
longitudinal do meio de propagação, o que exige a
identificação das características dos hidrometeoros no que
concerne à sua dimensão, forma, orientação, temperatura,
velocidade de queda e respectivo estado físico permitiria uma
descrição completa do canal. Além destes dados relativos à
microestrutura, é ainda fundamental o conhecimento da
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macroestrutura do meio, salientando-se os perfis vertical e
horizontal dos agentes intervenientes dos fenómenos, assim
como a sua distribuição ao longo do caminho de propagação.
Em resultado da complexidade supracitada, os modelos são
construídos em sucessivas aproximações, sendo as primeiras
modelações essencialmente empíricas e obtidas pela recolha
local e processamento estatístico de dados de propagação e
meteorológicos que podem ser submetidos ao ITU. Hoje, a
grande parte dos dados submetidos são oriundos dos nortes da
Europa e da América.
Com o progressivo conhecimento que se vai obtendo por
meio dos modelos empíricos e novos dados relativos à
macroestrutura do canal, é possível o desenvolvimento de
modelos cada vez mais físicos e melhor descritivos da
realidade. Estes modelos permitem optimizar os sistemas de
telecomunicações por satélite e nomeadamente dimensionar as
malhas de controlo subjacentes à utilização dos PIMTs.
Relativamente às condicionantes apresentadas e a título de
exemplo, o modelo ITU-R P.618-10 permite a determinação
da distribuição cumulativa da atenuação devido a chuva numa
gama de frequências até 55 GHz, assim como a determinação
do XPD condicionado à atenuação[10]. Um dos parâmetros
necessários a estes modelos é a taxa de precipitação a qual
pode ser obtida da recomendação ITU-R P.837-6[11].
Fig. 6. Distribuição cumulativa da taxa de precipitação medida e proposta
pelo modelo ITU.
Na Fig. 6 pode-se observar a distribuição cumulativa da
taxa de precipitação obtida pelo modelo ITU e a mesma obtida
por meio de medições locais nos anos de 2004/2005 e de
2005/2006, ao mesmo tempo que se sobrepõe o total dos dois
anos. Como se pode constatar, existe uma diferença
significativa entre as duas. Por exemplo para 0.01 % do ano a
diferença atinge 18.65 mm/h.
Sendo este parâmetro um valor de entrada no modelo da
atenuação é de esperar que exista alguma discrepância entre as
previsões e os dados experimentais. Uma diferença de 6.5 dB
pode ser confirmada por consulta da Fig. 7 onde se apresenta a
distribuição cumulativa da atenuação proposta pelo modelo
ITU e as medidas efetuadas nos anos de 2004/2005 e
2005/2006, sobrepondo-se ao mesmo tempo o total dos dois
anos e as previsões do ITU usando a taxa de precipitação
medida localmente.
4
Fig. 7. Distribuição cumulativa da atenuação medida e proposta pelo modelo
ITU.
O uso da taxa de precipitação local no modelo de atenuação,
em vez da proposta pelo ITU (aliás o ITU recomenda usar os
dados de precipitação locais sempre que existam) permite
obter melhores resultados. Alguma discrepância nos resultados
é comum e não se deverá inteiramente à sobrestimação da taxa
de precipitação mas sim à variabilidade anual dos fenómenos
meteorológicos. É assim essencial possuir dados de bastantes
anos.
Entretanto, também a atenuação é um parâmetro de entrada
no modelo proposto para a determinação do XPD, esperandose uma discrepância entre resultados a qual pode ser observada
na Fig. 8.
Fig. 8. Distribuição cumulativa do XPD medido e proposto pelo modelo
ITU.
Como se pode depreender, usando a atenuação obtida
recorrendo à taxa de precipitação local na obtenção das
previsões do ITU para o XPD consegue-se obter também aqui
uma boa concordância entre os valores medidos e propostos.
Ainda relativamente ao XPD, o modelo ITU propõe o uso
de uma expressão empírica para tomar em conta a
contribuição do gelo que resulta numa degradação adicional
da despolarização, principalmente para atenuações mais
baixas, onde o gelo assume maior preponderância.
Posto isto, torna-se necessária a modelação do XPD de
forma mais direta, principalmente no que concerne às
contribuições individuais da chuva e do gelo. O XPD pode ser
uma porta de acesso às propriedades físicas do meio,
permitindo a identificação dos hidrometeoros mas apenas se se
encontrar bem caracterizado. Esta caracterização é ao mesmo
tempo fundamental para o escalonamento em frequência do
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XPD e da atenuação.
5
V. APLICAÇÃO DO MÉTODO
IV. SEPARAÇÃO DAS CONTRIBUIÇÕES DE GELO E CHUVA
O meio de propagação é bastante complexo e, apesar de
nem ser longitudinalmente homogéneo nem possuir planos
principais, pode ser modelado de forma simples como a
cascata de duas camadas longitudinalmente homogéneas com
planos principais: gelo no topo da chuva. Mesmo nesta
aproximação é necessário ter conhecimento de cinco
parâmetros para caracterizar o canal: anisotropia complexa da
chuva, ângulo de inclinação das gotas, anisotropia
(imaginária) e ângulo de inclinação do gelo.
A determinação completa da matriz de transmissão foi
levada a cabo por vários investigadores [12, 13] que fizeram
uso da dupla polarização disponibilizada pelo satélite
Olympus a 20 GHz, campanha que originou contudo um
conjunto de dados limitados. O método que se propõe é
baseado numa única polarização (horizontal) e concretizado a
19.7 GHz com os dados recolhidos da campanha referida. Os
dados experimentais permitem apenas medir três parâmetros
do canal: atenuação e XPD complexo.
Primeiramente determinou-se a anisotropia de chuva usando
a teoria de scattering para as seguintes distribuições: MP, JossDrizzle (JD) e Joss-Thunderstorm (JT). De seguida
determinou-se relação da anisotropia de chuva com a
atenuação para cada distribuição e assumiu-se que o ângulo de
inclinação das mesmas era nulo. O XPD para a polarização
horizontal, num meio longitudinalmente homogéneo com
planos principais, inclinação da polarização de θ e anisotropia
D é dado por:
( )
(2)
( )
O método de separação das contribuições de chuva e gelo
foi aplicado sucessivamente evento a evento, procurando-se
atribuir a origem da despolarização a uma das quatro
populações padrão: chuviscos, chuva estratiforme, chuva
convectiva e gelo. Claramente este é um ponto crítico, já que
dificilmente uma única distribuição de tamanho de gotas de
chuva consegue modelar o evento, sendo necessário dividi-lo
em subeventos (os 265 eventos analisados foram subdivididos
em 1035 subeventos). Também a ocorrência simultânea ou
sucessiva de chuva e gelo não é incomum, o que dificulta
ainda mais o processo de análise e justificando a subdivisão do
evento.
Desta forma, é imperativo avaliar o evento com base em
todas as informações disponíveis. Para isso, numa análise
evento a evento, subevento a subevento, fez-se uso quer de
representações do XPD, em fase e em quadratura, em função
da atenuação, quer de representações polares do XPD, todas
sobrepostas às previsões teóricas para cada distribuição de
tamanho de gotas, e de séries temporais da atenuação e do
XPD, este absoluto, em fase e em quadratura.
Por fim, procurou-se reconstruir cada parte do evento
processado usando (3), onde já se descartou a componente
residual em fase determinada para o gelo (originária em erros
de medida, limitações do modelo ou da descrição do canal),
procurando-se assim confirmar o sucesso de cada
classificação.
A Fig. 9 representa um troço de um evento simples, medido
no dia 20 de Janeiro de 2009, onde se representa a série
temporal da atenuação sobreposta pelas componentes
cartesianas do XPD e pelo XPD em dB, onde se observa desde
logo a existência das duas componentes do XPD associada a
uma atenuação modesta.
Á custa da atenuação medida é obtida a previsão da
anisotropia de chuva, o que permite escrever a matriz de
transmissão de chuva parcial, e assim determinar o
para
cada distribuição de tamanho de gotas em cada evento.
Resolvendo a matriz cascateada de chuva e gelo, e
efetuando aproximações de primeira ordem, pode-se escrever:
(3)
onde se observa a soma da contribuição da chuva, a segunda
população atravessada, com a contribuição do gelo, a primeira
população a ser atravessada, afectada pela transmissão no
meio de chuva. Resolvendo (3) isolando
é possível
obter a contribuição do gelo, cuja anisotropia assume-se ser
puramente imaginária, com base nas medidas efetuadas do
XPD e em estimativas para o XPD de chuva obtidas pelo
método descrito acima.
Esta metodologia foi aplicada a um ano completo de dados
recolhidos à frequência de amostragem de 1 S/s na referida
campanha. As séries temporais foram previamente filtradas
passa-baixo com frequência de corte de 0.025 Hz para
remover o ruído e a cintilação.
Fig. 9. Séries temporais da atenuação e do XPD.
Entretanto, também cada componente do XPD é
representada em função da atenuação, sendo que a distribuição
que melhor se adequa aos dados é ainda inconclusiva, como se
pode observar na Fig. 10. Certo é que o XPD é melhor do que
o previsto e por isso espera-se que o uso de um correto factor
de redução da anisotropia possa justificar os resultados
experimentais.
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Fig. 12. Factor de redução da anisotropia em função da atenuação.
Fig. 10. Representação do XPD em função da atenuação.
A justificação para o uso deste factor recai no facto de o
meio ser mais complexo do que aquilo que é realmente
assumido pelo modelo, esperando-se desta forma que o meio
seja mais isotrópico comparativamente àquilo que se estima.
A expressão usada no cálculo deste factor é dada por:
[(
)
]
Entretanto o modelo provou funcionar adequadamente não
só nas situações em que o meio era composto por apenas
chuva, como no caso apresentado. Também nos casos em que
foi fisicamente possível separar o gelo da chuva e nos casos
em que o gelo se imiscuiu com a chuva sendo a separação
efectuada exclusivamente pelo método se obtiveram bons
resultados.
(4)
onde XPDmIn representa o XPD medido em fase e XPDtIn a
estimativa para o XPD teórico em fase.
Finalmente, a análise da representação polar do XPD
medido e das respectivas previsões teóricas da Fig. 11 sugere
que o troço do evento é dominado por chuva MP.
Fig. 13. XPD medido e modelado com chuva MP, original e reconstruido.
Fig. 11. Representação polar do XPD e das previsões teóricas.
Aplicando o factor de redução da anisotropia de chuva
sugerido para a distribuição MP, vide Fig. 12, é possível
reconstruir o troço como se pode observar na Fig. 13 onde se
apresenta adicionalmente o XPD original. Como se pode
constatar, atribuir a chuva como causa da despolarização
observada que é modelada pela distribuição MP permite
reconstruir os dados, provando ser a escolha mais adequada.
Tal evidência é dada pela análise da Fig. 14 que escrutina a
qualidade da reconstrução dos dados. Nesta figura observa-se
o XPD medido versus XPD reconstruído, constatando-se uma
linha recta confirmando que a modelação de um evento de
despolarização usando a distribuição de tamanho de gotas
mais adequada associada a um factor de redução da
anisotropia sensato é capaz de descrever os dados medidos
usando o método proposto.
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Fig. 14. Distribuição conjunta do XPD medido com o XPD reconstruído.
Finalmente, uma representação do XPD medido em
quadratura conjunto com o XPD medido em fase durante todo
o ano pode ser observada na Fig. 15, onde se pode observar
que tiveram lugar várias distribuições para o tamanho das
gotas, ao mesmo tempo que se observa a ocorrência de gelo,
esta também associada a fenómenos de atividade elétrica na
atmosfera traduzidos em inversões de fase do vector XPD que
se manifesta significativa. Também é observável uma
componente em fase negativa, provavelmente devida à
turbulência atmosférica que tornou as gotas de alguns eventos
prolatas, como se apresentou acima.
segurança quantificar estatisticamente cada uma das
contribuições.
Finalmente prova-se desta maneira que a extração das
contribuições individuais da chuva e do gelo não é passível de
ser obtida exclusivamente resolvendo completamente a matriz
de transmissão, o que implica o recurso a dupla polarização
ortogonal. Por isso, este é desde já um método promissor, uma
vez que é um meio económico de acesso às propriedades do
canal rádio pois faz uso de apenas uma polarização.
Por outro lado, na óptica tecnológica, e portanto de
sistemas, espera-se que o volume de tráfego continue a
aumentar de forma expressiva, tanto que a optimização do uso
do espectro é um assunto em debate atual. O uso inteligente do
espectro, porém, não será suficiente para colmatar as
necessidades dos avanços tecnológicos e do número crescente
de clientes, devendo a tecnologia de raiz procurar ser
económica na utilização deste recurso importante, mas
limitado. A caracterização do XPD permite avaliar o
desempenho de sistemas de cancelamento de interferência
quando se faz o uso de duas polarizações ortogonais na mesma
frequência que duplicam a capacidade de tráfego.
REFERÊNCIAS
[1]
[2]
[3]
[4]
[5]
[6]
[7]
[8]
[9]
[10]
Fig. 15. Distribuição conjunta do XPD em quadratura com o XPD em fase.
[11]
[12]
VI. CONCLUSÃO
Foi desenvolvido um método simples que se mostra capaz
de separar as contribuições individuais da chuva e do gelo
para o XPD na banda Ka, recorrendo apenas a uma única
polarização. O método foi aplicado evento a evento a um ano
completo de dados provando conseguir reconstruir os dados
com base nas contribuições extraídas anteriormente. Foi
também apresentada a importância deste estudo e a inerente
dificuldade em modelar o meio em virtude da sua dinâmica.
Entretanto, o volume de dados analisado é ainda limitado,
pelo que o método carece da análise de mais dados com vista à
estabilização dos resultados, podendo-se depois com maior
7
[13]
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