Projeto de antenas utilizando sensitividade calculada pela transformada da incerteza

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.Esse trabalho analisa a sensitividade estatística como uma ferramenta de projeto para a antena Yagi Uda usando o software HFSS (High Frequency Structure Simulator) e a Transformada da Incerteza, Unscented Transform (UT). O estudo se baseia na análise da correlação, covariância e análise de regressão linear simples entre os parâmetros das variáveis de entrada e saída envolvidas no processo. Para tal foi montado um cenário usando uma antena Yagi com quatro elementos, a partir do qual os testes foram desenvolvidos. O alimentador da antena Yagi foi cortado para meio comprimento de onda. Os dados foram obtidos por meio de simulação usando o software HFSS. Após aplicar a UT nos dados do problema, fez-se um estudo da correlação entre as variáveis envolvidas no processo, sendo elas as distâncias entre os elementos, e o impacto disso nos parâmetros de saída, VSWR (Voltage Standing Wave Ratio) e Ganho Total. A busca era por combinações com melhor desempenho e que tornasse a antena mais robusta, menos suscetível a pequenas variações da entrada. O objetivo era desenvolver um método matemático/estatístico para a otimização da antena. A posição inicial dos elementos da antena foi determinada por uma distribuição uniforme de probabilidade normalizada e adaptada aos intervalos considerados. Foram realizados testes de ganho e VSWR em diversas situações diferentes. As novidades nesse trabalho estão na aplicação da Transformada da Incerteza para determinar a posição inicial dos elementos da antena e para a obtenção das métricas, e também na aplicação do método de regressão linear simples para otimização do projeto. Com o estudo da correlação entre as variáveis é possível identificar as combinações que dão os melhores resultados, permitindo fixar algumas variáveis e calcular a posição exata da outra, produzindo os resultados esperados.This work analyses the statistic sensibility as a project tool for Yagi Uda antenna using the HFSS (High Frequency Structure Simulator) software and the Unscented Transform (UT). The study is based on the correlation, covariance and simple linear regression analysis among the input and output variables parameters involved in the process. For so it was mounted a scenario using one Yagi antenna with four elements, from which the tests were developed. The Yagi antenna feeder was calculated to half wavelength. The data were obtained by means of simulation using the HFSS software. After apply the UT in the problem data, it was made a correlation study among the variables involved in the process, been they the distances among the elements, and the impact of this in the output parameters, VSWR (Voltage Standing Wave Ratio) and Total Gain. The idea was to seek the combinations with better performance and that have been turned it more robust, less susceptible to small input variations. The objective was to develop a mathematical/statistical method to the antenna optimization. The initial position of the antenna elements was determined by a uniform normalised probability distribution and adapted to the considered intervals. Gain and VSWR tests were realised in diverse different situations. The novels in this work are in the application of the Unscented Transform to determine the initial position of the antenna elements and to the metrics acquisition, and also in the simple linear regression method application to the project optimization. With the correlation study among variables it’s possible to identify the combinations that give the better results, permitting to fix some variables and to calculate the exact position of the other, yielding the expected results

Unscented transform framework for quantization modeling in data conversion systems

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2017.Esta tese apresenta uma abordagem para o projeto de quantizadores para sinais específicos baseada na Transformada da Incerteza — Unscented Transform (UT) — visando o projeto de conversores de dados. É apresentada uma definição formal da UT em termos da quadratura interpolatória, é demonstrada que a quadratura Gaussiana representa a escolha ótima para maximizar a ordem da transformada e é apresentado um algoritmo para o cálculo eficiente da UT. A UT é apresentada como uma alternativa a métodos de Monte Carlo e é introduzida a Transformada da Incerteza Extendida no contexto do problema de estimação de funções de probabilidade. É apresentado um método para abstrair sinais definidos no tempo em funções de probabilidade e como utilizar a UT para o projeto de quantizadores para sinais específicos.This thesis presents a framework for the design of signal specific quantizers based on the Unscented Transform — UT — for the design of data converters. We formally define the UT in terms of the interpolatory quadrature and we choose the Gaussian quadrature as the optimal scheme for maximizing the order of the transformation. We present an efficient method for computing the UT. The UT is presented as an alternative to Monte Carlo methods in which we introduce an Extended UT for the probability function estimation problem. We show how to abstract a time signal into a probability function and use the UT to design signal specific quantizers

Projeto de quantizadores não lineares para conversores analógico-digitais com base na transformada da incerteza

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2017.No caso de sistemas de quantização lineares ou uniformes, pode haver grandes erros de quantização para sinais pequenos. Esses erros podem ser tão grandes que a relação sinalruído (\u1d446\u1d441\u1d445) não será suficiente para recuperar toda a informação do sinal. Como alternativa para esse problema pode-se utilizar quantizadores não lineares. O objetivo deste trabalho é a modelagem de um quantizador não linear, que utiliza uma distribuição arcoseno, para aplicação em um conversor analógico-digital com arquitetura Σ-Δ. O projeto foi desenvolvido com auxílio das ferramentas Cadence seguindo a metodologia de projetos \u1d447\u1d45c\u1d45d-\u1d437\u1d45c\u1d464\u1d45b. Na modelagem foi utilizada a linguagem de descrição de ℎ\u1d44e\u1d45f\u1d451\u1d464\u1d44e\u1d45f\u1d452 Verilog-A, que possibilita a análise comportamental e simulação mista. Este trabalho foi dividido em duas partes: modelagem dos quantizadores linear e não linear com distribuição arco-seno e modelagem do modulador Σ-Δ com aplicação dos quantizadores. Na primeira parte modelou-se todos os blocos em Verilog-A e implementou-se um quantizador linear e um quantizador não linear utilizando-se topologia do tipo \u1d453\u1d459\u1d44e\u1d460ℎ. Na segunda parte modelouse todos os blocos do modulador Σ-Δ, aplicando-se os quantizadores projetados anteriormente e fazendo uma comparação de desempenho entre o modulador com quantizador linear e o modulador com quantizador arco-seno.In case of linear or uniform quantization systems, there may be large quantization errors for small signals. These errors can be so large that the signal-to-noise ratio (\u1d446\u1d441\u1d445) will not be sufficient to recover all the signal information. Alternatively to this problem can be used non-linear quantizers. The objective of this work is the modeling of a non-linear quantizer, which uses an arcsine distribution, for application in an analog-digital converter with Σ-Δ architecture. The project was developed with the help of Cadence tools following the \u1d447\u1d45c\u1d45d-\u1d437\u1d45c\u1d464\u1d45b project methodology. In the modeling, the hardware description language, \u1d449 \u1d452\u1d45f\u1d456\u1d459\u1d45c\u1d454 − \u1d434, was used, which allows behavior analysis and mixed simulation. This work was divided in two parts: modeling of linear and non-linear quantizers with arcsine distribution and modeling of the modulator Σ-Δ with application of the quantizers. In the first part, all the blocks were modeled in Verilog-A, implementing a linear quantizer and a non-linear quantizer using a \u1d453\u1d459\u1d44e\u1d460ℎ topology. In the second part all the modulator blocks Σ-Δ were modeled by applying the previously designed quantizers and performing a performance comparison between the linear quantizer modulator and the arcsine modulator

Análise de propagação em vegetação utilizando Bayes e UT

Tese (doutorado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2018.A vegetação é considerada um ambiente complexo para análise de espalhamento e atenuação dentro do fenômeno de propagação de ondas rádio. Esta tese apresenta um preditor bayesiano de atenuação de propagação de ondas de rádio em vegetação baseado na sua correlação com pixels de vegetação de uma imagem e utilizando as vantagens computacionais da transformada da incerteza (UT). O processamento de imagens de satélite pode refinar o planejamento de sistemas de rádio usando a vegetação como preditor de atenuação. Neste trabalho a predição é baseada na correlação de mais de 56% entre valores de pixel RGB e valores de atenuação na vegetação obtida de três grupos de medições de potência em testes de campo em ondas centimétricas em duas regiões distintas do Brasil: Belo Horizonte, na região sudeste com medições em 18 GHz, e Manaus em 24 GHz na região norte. Esta predição aplicada nos dois grupos de medições em Manaus apresentou correlações de 0,59 e 0,56 respectivamente enquanto que em Belo Horizonte apresentou correlação de 0,57. As análises estatísticas mostraram que mais de 30% da variância da atenuação nestes três grupos de medições podem ser explicadas pelos valores de pixel RGB. Utilizando este modelo linear correlacionado entre pixels RGB de vegetação e valores geolocalizados de atenuação, este trabalho combina a Transformada da Incerteza (UT) e a inferência de Bayes para refinar a distribuição de atenuação em vegetação. Como a necessária multiplicação das distribuições prior e amostral de Bayes não está facilmente disponível na UT, este trabalho apresenta um método que calcula novos pontos sigma comuns, mas com diferentes pesos para as distribuições prior e amostral da UT, desta forma permitindo a multiplicação de Bayes.The vegetation is considered a complex environment for analysis of scattering and attenuation in radio propagation phenomena. This thesis presents a bayesian predictor for radio propagation attenuation through vegetation based on the its correlation with vegetation pixels from an image and utilizing the computational advantages of the unscented transform (UT). The satellite image processing can improve planning of radio systems with a vegetation attenuation predictor. In this research, the prediction is based on the correlation of more than 56% between RGB pixel values and vegetation attenuation taken from three groups of power measurements at centimeter waves at two distinct regions of Brazil: Belo Horizonte, in the southeast region measured at 18 GHz, and Manaus at 24 GHz in the north region. This prediction applied at two groups of power measurements at Manaus showed correlation 0.62 and 0.56 respectively, while at Belo Horizonte showed correlation of 0.57. The statistical analysis showed that more than 30% of the attenuation variance at these three measurements groups was due to the RGB pixel values. Using this linear correlated model between vegetation pixel RGB values and geolocated attenuation values, this work combined the unscented transform (UT) and bayesian inference to refine the vegetation attenuation distribution. Since the necessary multiplication of bayes prior and sampling distributions is not easily available in the UT, this research presents a method that calculates new common sigma points and different new weights for the prior and sampling UT distributions, thus allowing the Bayes multiplication

The unscented transform as a method to assess circuit variability for emergent technologies

Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.O presente trabalho propõe a transformada da incerteza (UT) como uma alternativa ao método de Monte Carlo (MC) para avaliar o funcionamento sob variabilidade de circuitos elétricos baseados em tecnologias emergentes. É mostrado que a aproximação discreta pela UT de funções de distribuição de probabilidade de variáveis aleatórias pode ser realizada a partir da quadratura Gaussiana. A tecnologia de nanotubos de carbono (CNT) possibilita a criação de circuitos de rádio frequência de comprimento moderado do canal e densidade de nanotubos. Como exemplo de aplicação, são comparadas as previsões de rendimento utilizando os métodos MC e UT de osciladores em anel construídos a partir de buffers de lógica em modo corrente. Apesar do escalonamento exponencial, este trabalho mostra evidências de sua aplicabilidade para a análise de circuitos menores de benchmark. Para circuitos maiores, a natureza determinística da UT permite a exploração de redundâncias inerentes ao circuito. Por fim, são apontados parâmetros da tecnologia com distribuição não-normais, que requerem novos algoritmos para computar a discretização utilizando a UT.The unscented transform (UT) is proposed as an alternative to the Monte Carlo (MC) method for assessing performance variability of electronic circuits based on emergent technologies. We show that the discrete UT approximation of a continuous probability distribution of random variables can be solved by Gaussian quadrature. Carbon nanotube (CNT) technology enables radio frequency circuits at moderate channel length and semiconducting tube density. As an application example, we compare UT and MC yield predictions for CNTFET current-mode-logic ring oscillators. Despite of the exponential scaling of the computational effort with system size, the UT proves to be a powerful tool for the analysis of small benchmark circuits. For larger circuits the deterministic nature of the UT allows to explore redundancies. Finally, we point out that technology parameters are not necessarily normal distributed, which calls for new algorithms to compute the UT discretization

Application of the Unscented Transform to Time-Difference of Arrival Estimation of Signals of Global Navigation Satellite Systems (GNSS)

Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016.O presente trabalho apresenta uma aplicação da Transformada da Incerteza na estimativa do tempo de atraso entre um sinal enviado pelo satélite de sistema GNSS, e o mesmo sinal no momento em que é recebido pela antena de um receptor. O processo de identificação e posterior tracking do sinal recebido é necessário para a leitura dos dados codificados no sinal enviado pelo satélite. A partir disso, o sistema de navegação por satélites (destes o mais conhecido o GPS) se torna a ferramenta indispensável que é hoje. Através das informações contidas no código do sinal é possível ter conhecimento de localização, tempo e velocidade de pessoas e objetos no espaço. Para que isso ocorra, ao ser recebido, o receptor gera cópias atrasadas desse sinal e as correlaciona com o sinal que chega. A função correlação do sinal é feita de maneira discreta e em pontos escolhidos arbitrariamente. Esse procedimento é padrão e necessário para a sincronização com o sinal sendo enviado pelo satélite. Este trabalho então, propõe que a discretização da função correlação do sinal seja realizada a partir da Transformada da Incerteza. Os pontos Sigmas obtidos por meio do uso da transformada mantém as propriedades estatísticas da função densidade de probabilidade do sinal recebido, tornando a discretização um processo não mais arbitrário.This work details the application of the Unscented Transform in the time-delay estimation between the signal sent by the satellite and, the same signal when it is received at the transmitter's antenna. The procedure of identifying the satellite ID and then tracking the signal is an important task in the translation of the information coded in it. Through the encrypted information on the satellite signal, it is possible to estimate localization, time and velocity of people and objects in the space. That is also why satellite navigation systems (from those GPS being the most known) are essential nowadays. To this purpose, as the signal arrives, different time-delayed copies of the same signal are generated and then correlated with the incoming signal. Currently, the discrete correlation function of the signal is analyzed at especific arbitrary points. That is a standard procedure and also necessary to complete the Time-Difference of Arrival estimation. This work proposes a new way to discretize the signal correlation function by using the Unscented Transform (UT). The Sigma points obtained through the UT keep the estatistical properties of the signal's probability density function, making that the chosen time-shift delays to perform the correlation yeld not an arbitrary process any more

Nonlinear Quantizer Design Based on Clenshaw-Curtis Quadrature

Trabalho de Conclusão de Curso (graduação)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2019.Esta tese visa propor um novo método para projeto de quantizadores não lineares conservadores de momentos estatísticos, baseado na quadratura de Clenshaw-Curtis. Os conceitos básicos de Conversores Analógico Digital são definidos para contextualização do problema discutido e para servir de base para o entendimento dos parâmetros de quantizadores. Então, uma definição formal da Transformada da Incerteza - Unscented Transform (UT) - é proposta para o contexto deste trabalho, e os conceitos básicos de quadratura são aplicados como uma ferramenta matemática para cálculo da UT. Finalmente, a metodologia de projeto do quantizador é detalhada, apresentando a relação entre os nós e pesos de uma quadratura com os parâmetros de quantizadores. O projeto é então aplicado a uma simulação de estudo de caso para verificação dos cálculos teóricos.This thesis aims to provide a novel method for designing nonlinear moment preserving quantizers based on the Clenshaw-Curtis quadrature. The basic concepts of Analog-to-Digital Converters (ADCs) are defined for contextualization of the discussed problem and to serve as a basis for understanding quantizers parameters. Then, a formal definition of the Unscented Transform (UT) is proposed for this work’s context, and the key concepts of quadrature are applied to it as a mathematical tool for UT calculation. Finally, the design method is detailed, presenting the relationship between quadrature’s nodes and weights and the quantizers parameters. This design is applied to a case study simulation, for validation of theoretical calculations

Unscented Transform and Sparse Grids Applied to Buzzsaw Noise Modeling in Airplane Engines

Trabalho de conclusão de curso (graduação)—Universidade de Brasília, Instituto de Ciências Exatas, Departamento de Ciência da Computação, 2021.Este trabalho apresenta os fundamentos da Transformada da Incerteza (Unscented Trans- form) e do método computacional das Malhas Esparsas (Sparse Grids) para aplicação em simulações de alta dimensionalidade sujeitas a incertezas. O algoritmo proposto é aplicado na obtenção da assinatura de ruído de uma turbina de avião comercial sujeito a alterações nos ângulos nominais das pás (problema com 16 dimensões) com velocidade supersônica da ponta das pás relativamente ao ar em escoamento, sendo a primeira vez que tal técnica é aplicada em aeroacústica, até onde vai o conhecimento do autor. A simulação obtém com sucesso a assinatura de ruído em tempo inferior à uma hora em máquina GNU/Linux com 8GB de memória e processador de 2.5GHz, mostrando a eficácia da técnica em lidar com problemas de alta dimensionalidade. Perspectivas de aprimoramento da técnica e pesquisas futuras são discutidas ao final.This work presents the foundations of the Unscented Transform and of the computational method of Sparse Grids for applications in high-dimensional simulations subject to uncer- tainty. The proposed algorithm is applied in obtaining the noise signature of a commercial airplane turbine subject to changes in the blades angles (a 16 dimensional problem) with supersonic speed of the blade tips relative to the air flow, being the first time this tech- nique is applied in this context, as far as the author knows. The simulation successfully obtained the noise signature with time inferior to an hour in a GNU/Linux machine with 8GB of RAM and a processor @ 2.5GHz, showing the technique effectiveness in deal- ing with high dimensional problems. Perspectives for improvement of the technique and future researches are discussed at the end