Browsing by Author "BOBADILLA MORALES, CHRISTIAN ALEJANDRO"
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Thesis CARACTERIZACIÓN DEL CANAL INALÁMBRICO FIJO EN LA BANDA 2.4 (GHZ)(Universidad Técnica Federico Santa María, 2005) BOBADILLA MORALES, CHRISTIAN ALEJANDRO; BOBADILLA MORALES, CHRISTIAN ALEJANDRO; Universidad Técnica Federico Santa María UTFSM. Departamento de Electrónica; VUKOVIC RODRIGUEZ, RODRIGO PATRICIO ABRAHAM; CARRASCO ESPINOSA, HÉCTOR MARIO; FEICK LAUDIEN, RODOLFODado el auge de las comunicaciones inalámbricas, es necesario realizar estudios que avalen su diseo y factibilidad técnica, por esta razón, este trabajo aborda específicamente estudios de enlaces inalámbricos fijos en 2,4[GHz] en distintos escenarios, dando especial énfasis al estudio de fenómenos de desvanecimientos temporales. La caracterización del canal inalámbrico fijo en la banda de 2.4[GHz], se llevará acabo mediante el análisis estadístico de los datos medidos en los diferentes escenarios, de acuerdo con el factor K de la distribución Rice, la Autocovarianza, y parámetros estadísticos de primer y segundo orden. El sistema de medición utilizado consiste en un transmisor y un receptor que incluye un adquisidor de datos, el transmisor emite una portadora sin modulación a una frecuencia de 2.4[GHz], el receptor está compuesto por una serie de dispositivos como filtros, amplificadores, mezcladores, etc. En cuanto a la adquisición de datos, se utilizó un sistema de medición de potencia, a través de un Power Meter Frankonia PMS-I080, el cual entrega los resultados vía puerto serial a un Notebook, y en éste mediante el uso de Lab View se almacenan los datos. Finalmente se simulara el canal físico, mediante una cadena de Markov de parámetro discreto de varios estados, incluyendo además, un análisis de la Matriz de Probabilidad de Transiciones obtenida de los datos reales. Los resultados presentados indican que el factor K que se obtiene para enlaces LOS presenta en general valores más altos que en enlaces sin línea de vista. La probabilidad de error es menor para enlaces en los cuales existe una baja presencia de dispersores. En cuanto al modelo de Markov mientras más estados presenta el modelo, las simulaciones son más semejantes a los datos reales.
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