Estimação da Probabilidade de Erro via Valorização das Amostras - Barbosa Albert, Bruno
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A motivação que está por trás de qualquer forma de simulação, consiste em avaliar um modelo antes de construir o objeto real. Na simulação de um sistema de comunicação digital vários parâmetros podem ser avaliados, contudo, a taxa de erros por bit é o parâmetro fundamental. O método de Monte Carlo é a técnica de simulação comumente utilizado na estimação desse parâmetro. Entretanto, quando essa taxa de erro é relativamente baixa, o método de Monte Carlo apresenta um elevado custo computacional.A valorização das amostras é um método de simulação de Monte Carlo que emprega uma distribuição…mehr

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Produktbeschreibung
A motivação que está por trás de qualquer forma de simulação, consiste em avaliar um modelo antes de construir o objeto real. Na simulação de um sistema de comunicação digital vários parâmetros podem ser avaliados, contudo, a taxa de erros por bit é o parâmetro fundamental. O método de Monte Carlo é a técnica de simulação comumente utilizado na estimação desse parâmetro. Entretanto, quando essa taxa de erro é relativamente baixa, o método de Monte Carlo apresenta um elevado custo computacional.A valorização das amostras é um método de simulação de Monte Carlo que emprega uma distribuição polarizada no lugar da distribuição original, para acelerar o processo de simulação. Dessa forma, o estimador é polarizado e é necessário se definir uma função de ponderação de modo a despolarizar o estimador. A aplicação desse método não é direta e cada caso tem que ser analisado levando-se em conta as suas particularidades. A vantagem de uma abordagem bem sucedida é, na maioria dos casos, uma tremenda redução nos tempos de simulação.
Autorenporträt
Possui graduação em Engenharia Elétrica, UFPE (1980), mestrado em Engenharia Elétrica, UFPB (1986), doutorado em Engenharia Elétrica, UFCG (2004) e Pósdoutorado pelo Institut National Polytecnique de Grenoble (2010). Atualmente é professor associado da UFCG. Atua nos temas de valorização das amostras, decodificação iterativa e segurança.