Caracterización experimental del centelleo troposférico en banda Ka

摘要: El presente Proyecto Fin de Grado tiene como objetivo el estudio y caracterizacion del centelleo troposferico en ausencia lluvia la banda Ka un enlace Tierra-satelite. Para ello se dispondra equipo receptor situado Escuela Tecnica Superior Ingenieros Telecomunicacion. Los datos son emitidos desde satelite EutelSat Hot Bird 13A a una frecuencia 19,7 GHz. La primera parte proyecto comienza con las bases teoricas los distintos fenomenos que afectan propagacion satelite, mencionando modelos prediccion mas importantes. Se ha dado importancia al apartado perteneciente por ser tema tratado este proyecto. El cuenta durante 7 anos comprendidos entre julio 2006 junio 2013. Despues filtrado resto tratamiento adecuado han obtenido distintas distribuciones estadisticas estan relacionadas varianza. Mas tarde comparado varianza experimental parametros meteorologicos obtenidos datos. esto sido discernir cual estos factores afecta mayor medida intensidad centelleo. realizado correlacion varios meteorologicos: temperatura, humedad relativa, absoluta, indice refraccion humedo, presion… Ademas medidas nubosidad clasificado muestras dependiendo tipo nube cielo. A continuacion calculado mensual media acumuladas ciertos centelleo, comparandolos graficamente curvas experimentales. Estos usan medidos superficie lo utilizaran algunos analizados capitulo anterior. Por ultimo expondran conclusiones sacadas largo realizacion posibles lineas investigacion futuras. ABSTRACT. The present Project has as the principal aim study and characterization of tropospheric scintillation in lack rain band an Earth-satellite link. It is provided for equipment located ETSIT. The data are broadcasted form Eutelsat satellite at frecuency GHz. The beginning project starts with theorical basis different phenomenons that affects to propagation link, naming most important predictions models. chapter referred had more importance due be main topic this project. The deals during years between July June After filter others treatments data, it been getting statistics distributions related like variance. Later, variance compared meteorological parameters obtained from datasets. purpose decide which factor greater way intensity. For doing correlation parameters: temperature, relative humidity, absolute air refractivity water vapour, pressure… Moreover, cloudiness measurements samples have classified order kind cloud shown sky moment. Then calculated monthly averaged prediction model cumulative results. That models uses surface they will some analyzed previous chapters. Finally conclusions along realization possible ways future research.