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SBrT2024 · 2024

XLII Simpósio Brasileiro de Telecomunicações e Processamento de Sinais

192 artigos · página 14 de 20
DOI 10.14209/sbrt.2024.1571036769

Detecção e Estimação de Sinais para Operação do Calorímetro de Telhas do ATLAS no HL-LHC

Guilherme Inácio Gonçalves, Bernardo S Peralva, Gustavo Barbosa Libotte, Luciano Filho, Augusto S Cerqueira, José de Seixas
Métodos inovadores para estimação de energia e detecção de sinais em calorimetria de altas energias são explorados, com foco na atualização do Calorímetro de Telhas (TileCal) do experimento ATLAS para o colisor HL-LHC cuja operação está prevista para 2029. O programa de atualização do TileCal impõe mudanças na forma de processar o sinal visando atender...
estimação de sinaisfiltragem ótimaaprendizagem de máquinacalorimetria de altas energias
DOI 10.14209/sbrt.2024.1571036773

Aplicação de Sitema Eólico em Dispositivos Transceptores IoT

Wendell Lira Louzada, Wilson Antonio Cosmo Macedo, Darlindo Ribeiro de Almeida Junior, Jasmine Priscyla Leite de Araújo, Miércio Cardoso de Alcântara Neto, Fabricio Barros
Este estudo avalia a viabilidade de aplicação de sistemas eólicos em dispositivos IoT que utilizam a tecnologia LoRa, incorporando a plataforma ThingSpeak e uma bateria recarregável. Ao realizar este trabalho, estabeleceu-se uma correlação da energia gerada com a velocidade do vento, tornando possível a classificação da velocidade por meio da escala de...
Internet das coisasLoRaEnergia Eólica
DOI 10.14209/sbrt.2024.1571036775

Online ML-Based Joint Channel Estimation and MIMO Decoding for Dynamic Channels

Luiz Fernando Moreira Teixeira, Vinícius H Luiz Sr., Jonathan Aguiar Soares, Kayol S. Mayer, Dalton Arantes
This paper presents an online method for joint channel estimation and decoding in massive MIMO-OFDM systems using complex-valued neural networks (CVNNs). The study evaluates the performance of various CVNNs, such as the complex-valued feedforward neural network (CVFNN), split-complex feedforward neural network (SCFNN), complex radial basis function...
Massive MIMOOFDMComplex-Valued Neural NetworksChannel Estimation
DOI 10.14209/sbrt.2024.1571036779

Convivência 5G e Radares Altimétricos: uma abordagem de processamento de sinais

Leandro Pires
A convivência entre estações base 5G em 3,5 GHz e radares altimétricos em 4,2-4,4 GHz foi bastante estudada ao longo dos dois últimos anos. No entanto, estes estudos tiveram focaram mais na saturação dos radares causadas por emissões fundamentais das estações base e menos na dessensibilização causada por emissões espúrias. Este trabalho modela o...
Radioaltímetros5GProcessamento de sinais
DOI 10.14209/sbrt.2024.1571036781

Middleware Ginga: Evolution, Challenges, and Future Perspectives - A Systematic Review

Lucas G. M. Castro, Myke D. M. Valadão, Eddie B de Lima Filho, Orlewilson Bentes Maia, Celso Carvalho, Waldir Silva
This article presents a systematic review of 20 studies, using the method preferred reporting items for systematic reviews and meta-analyses, to analyze the evolution of the middleware Ginga, investigating its interactivity, multimedia support, and Internet of Things integration. We explore regional barriers to its adoption and strategies for overcoming...
MiddlewareGingaDigital TVPRISMA
DOI 10.14209/sbrt.2024.1571036783

PARAFAC-Based Time-Varying Channel Estimation for IRS-Aided Communications

Kenneth Brenner Benício, André de Almeida, Bruno Sokal, Fazal-E- Asim, Behrooz Makki, Gabor Fodor
This paper proposes a tensor-based parametric channel estimation technique for IRS-assisted communication systems with time-varying channel parameters. We exploit the multidimensional structure of the received signal by developing a 3rd-order PARAFAC tensor model that is solved by employing the iteratively ALS algorithm. Our simulation results show that...
channel estimationintelligent reflecting surfacestensor-based algorithmcomplexity analysis
DOI 10.14209/sbrt.2024.1571036787

Avaliação de Desempenho da Transmissão de Vídeo em uma Rede 5G Privada Utilizando Soluções de Código Aberto

Rilbert Lima da Silva, Rafael Cavalcante Chaves, Ruan Gomes, Otacílio Araújo Ramos Neto, Michel Dias
Na Indústria 4.0, aplicações de visão computacional exigem altas taxas de bits para transmitir imagens obtidas ao longo das plantas industriais para processamento na borda ou na nuvem. As redes 5G privadas podem atender a esse requisito e também oferecer baixa latência, o que é necessário para a integração com sistemas de controle. Nesse contexto, este...
Redes 5G privadastransmissão de vídeoIndústria 4.0
DOI 10.14209/sbrt.2024.1571036788

Autoencoders Beat PCA for Low-Dimension DGA-based Fault Diagnosis of Power Transformers

Thales Wulfert Cabral, Eduardo de Lima, José Cândido Silveira Santos Filho, Luís Geraldo P. Meloni
Energy utility companies are investing in advanced monitoring systems using efficient data processing methodologies to mitigate the impacts of power transformer malfunctions on supply stability. Reducing data processing volume is crucial for achieving efficiency. In this context, our contributions include (i) proposing a fault diagnosis system that...
Machine learningAutoencodersDimensionality reductionDGA
DOI 10.14209/sbrt.2024.1571036789

Estudo de Vulnerabilidades em API e APP de Controladores SDN ONOS

Marcelo Diniz Leite, Luiz Henrique dos Santos Souza, Waslon T. A. Lopes, Fabricio Braga Soares de Carvalho, Iguatemi E. Fonseca
Redes Definidas por Software (SDN - Software Defined Networks) têm sido cada vez mais adotadas pelo mercado, inclusive no contexto de Redes Móveis de Quinta Geração (5G). Portanto, promover estudos e análises sobre cibersegurança nestas redes é um tema atualmente em pauta. Este trabalho apresenta um estudo sobre os impactos de um ataque que explore...
ONOSSDNREST APIVulnerabilidades
DOI 10.14209/sbrt.2024.1571036790

CVQKD Reconciliation Based on Distributional Transform and Slepian-Wolf Coding

Ravilla Leite, Francisco M. Assis
In this article, we present an information reconciliation protocol designed for CVQKD based on the Distributional Transform for variable quantization and LDPC Slepian-Wolf coding. The decoding employed a modified Bit-Flipping algorithm to recover the error vector \math(boldsymbol{E}) between the correlated binary sequences of Alice and Bob. Numerical...
CVQKDLDPC CodesDistributional TransformBit-Flipping