Uma abordagem bayesiana generalizada para análise do desvanecimento do canal de comunicação

Abstract

Resumo: Este trabalho propõe o desenvolvimento de um modelo estatístico computacional baseado em inferência bayesiana para caracterizar o fenômeno de desvanecimento (fading) em canais de comunicação, com ênfase no espectro de ondas milimétricas (mmW, 30–300 GHz), utilizado em sistemas de quinta geração (5G). O fading é um fenômeno estocástico que afeta significativamente a qualidade da transmissão e recepção de sinais. Modelos estatísticos clássicos, como os de Rayleigh, Rice e Nakagami, utilizados nas faixas de frequência em uso atual, apresentam limitações técnicas e matemáticas na representação do comportamento do canal no espectro mmW, onde o espalhamento do sinal é reduzido ou inexistente e a propagação tende a um sinal da óptica geométrica. A abordagem bayesiana adotada neste estudo permite a incorporação de informações prévias e a atualização contínua das estimativas com base em novas observações, oferecendo maior flexibilidade e precisão na modelagem de ambientes altamente variáveis. O avanço computacional recente viabiliza a aplicação prática dessa abordagem, inclusive em algoritmos de inteligência artificial e aprendizado de máquina, permitindo a integração com tecnologias emergentes. Como resultado, espera-se obter um modelo mais aderente às características físicas do canal mmW, com maior capacidade preditiva e aplicabilidade prática. O modelo proposto visa também servir como ferramenta de simulação e suporte à análise, projeto e otimização de enlaces, contribuindo para o aumento da confiabilidade, eficiência espectral e robustez dos modernos sistemas de comunicação sem fio

Abstract: This study develops a statistical model based on Bayesian inference to describe fading in communication channels, focusing on the millimeter-wave (mmW) spectrum used in 5G communication systems. Fading is a stochastic effect critical in signal degradation during transmission and reception. Classical statistical models, such as Rayleigh, Rice, and Nakagami, commonly applied to current frequency bands, present technical and mathematical limitations when representing channel behavior in the mmW spectrum, where signal scattering is minimal or absent, and propagation tends to resemble geometric optics. The Bayesian approach adopted in this study enables the incorporation of prior information and continuous updating of estimates based on new observations, offering greater flexibility and accuracy in modeling highly variable environments. Recent advances in computational power have made the practical application of this approach feasible, including its integration into artificial intelligence and machine learning algorithms, thus enabling compatibility with emerging technologies. As an outcome, the proposed model is expected to better align with the physical characteristics of mmW channels, providing enhanced predictive capability and practical applicability. It also aims to be a simulation tool and a support structure for the analysis, design, and optimization of communication links and to contribute to improving reliability, spectral efficiency, and robustness in modern wireless communication systems