Desempenho e otimização de sistemas de comunicação sem-fio MIMO com elevado número de antenas
| Ano de defesa: | 2014 |
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Resumo: | Neste trabalho, diferentes aspectos de sistemas de comunicação sem-_o empregando múltiplas antenas transmissoras e receptoras (multiple-input-multiple-output) (MIMO) são abordados, privilegiando a análise dos sistemas com elevada dimensionalidade, de forma a avaliar cenários onde características MIMO desejáveis possam ser exploradas. Assim, na primeira parte deste trabalho, um esquema de detecção aplicado ao uplink de tais sistemas é proposto, o qual combina as técnicas de redução treliça (lattice reduction) (LR) e otimização por colônia de formigas (ant colony optimization) (ACO), sendo o seu desempenho avaliado para elevadas dimensões do sistema (até 20_20, 4-QAM) e canais espacialmente correlacionados, apresentando um bom compromisso desempenho X complexidade. Na segunda parte do trabalho, o foco passa a ser a otimização do downlink de sistemas MIMO: uma formulação convexa para o problema da transmissão multiusuário (multiuser transmission) (MuT) visando a minimização da taxa de erro de bit (MinBER) é desenvolvida, a partir da qual diversos métodos de otimização determinísticos e heurísticos são aplicados. Ao final da análise desenvolvida, conclui-se que a técnica proposta busca em linha quase-Newton - função penalidade (line search quasi- Newton - penalty function) (LSQN-PF) apresentou o melhor compromisso desempenho X complexidade para elevadas dimensões de sistema. Na terceira parte do trabalho, analisa-se sistemas multi-celulares não cooperativos baseados em duplexagem por divisão de tempo (time division duplex ) (TDD), em que uma enorme quantidade de antenas é empregada na estação rádio-base (base station) (BS), sendo a informação de estado do canal (channel state information) (CSI) estimada por meio da transmissão de sequências piloto no uplink. Nesse cenário, caracterizase o desempenho sob a métrica da taxa de erro de bit (bit-error-rate) (BER) para a condição limite do número de antenas na BS tendendo a infinito, derivando-se expressões e comprovando sua validade por meio de simulações computacionais. Então, com base na expressão derivada e em outras presentes na literatura, uma metodologia de otimização do sistema é proposta, a qual consiste em distribuir as sequências de treinamento entre os usuários da célula de forma eficiente. |
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Marinello Filho, José CarlosPanazio, Cristiano Magalhães1aff6f3f-15e6-48d8-976f-ea0576cb6836-1Angélico, Bruno Augusto326b41b1-5f73-4ca5-b6ae-93958adab0ee-1b9c59d78-14e4-4465-9019-5a0ffba823a69ed79510-037e-418c-bfac-ebb6caa228aaAbrão, TaufikLondrina87 p.2024-09-18T14:59:04Z2024-09-18T14:59:04Z2014-11-19https://repositorio.uel.br/handle/123456789/17634Neste trabalho, diferentes aspectos de sistemas de comunicação sem-_o empregando múltiplas antenas transmissoras e receptoras (multiple-input-multiple-output) (MIMO) são abordados, privilegiando a análise dos sistemas com elevada dimensionalidade, de forma a avaliar cenários onde características MIMO desejáveis possam ser exploradas. Assim, na primeira parte deste trabalho, um esquema de detecção aplicado ao uplink de tais sistemas é proposto, o qual combina as técnicas de redução treliça (lattice reduction) (LR) e otimização por colônia de formigas (ant colony optimization) (ACO), sendo o seu desempenho avaliado para elevadas dimensões do sistema (até 20_20, 4-QAM) e canais espacialmente correlacionados, apresentando um bom compromisso desempenho X complexidade. Na segunda parte do trabalho, o foco passa a ser a otimização do downlink de sistemas MIMO: uma formulação convexa para o problema da transmissão multiusuário (multiuser transmission) (MuT) visando a minimização da taxa de erro de bit (MinBER) é desenvolvida, a partir da qual diversos métodos de otimização determinísticos e heurísticos são aplicados. Ao final da análise desenvolvida, conclui-se que a técnica proposta busca em linha quase-Newton - função penalidade (line search quasi- Newton - penalty function) (LSQN-PF) apresentou o melhor compromisso desempenho X complexidade para elevadas dimensões de sistema. Na terceira parte do trabalho, analisa-se sistemas multi-celulares não cooperativos baseados em duplexagem por divisão de tempo (time division duplex ) (TDD), em que uma enorme quantidade de antenas é empregada na estação rádio-base (base station) (BS), sendo a informação de estado do canal (channel state information) (CSI) estimada por meio da transmissão de sequências piloto no uplink. Nesse cenário, caracterizase o desempenho sob a métrica da taxa de erro de bit (bit-error-rate) (BER) para a condição limite do número de antenas na BS tendendo a infinito, derivando-se expressões e comprovando sua validade por meio de simulações computacionais. Então, com base na expressão derivada e em outras presentes na literatura, uma metodologia de otimização do sistema é proposta, a qual consiste em distribuir as sequências de treinamento entre os usuários da célula de forma eficiente.In this work, different features of a wireless communication system deploying MIMO are adressed, focusing the analysis of increased dimension systems, in order to evaluate scenarios where many MIMO desirable characteristics can be found. Hence, in the first part of this work, a detection scheme applied to the uplink of such systems is proposed, that combines the techniques LR and ACO, being its performance evaluated for high system dimensions (up to 20 _ 20, 4-QAM) and spatially correlated channels, presenting a good performance X complexity trade-off. In the second part of the work, our focus turns to be the downlink optimization of the MIMO system: a convex formulation for the MuT problem using the MinBER criterion is derived, from which several deterministic and heuristic optimization methods are applied. After the analysis performed, we conclude that the proposed LSQN-PF technique presented the best performance X complexity trade-off for large dimensions of the system. In the third part of the work, it is analysed noncooperative TDD multi-cellular systems, where a massive number of antennas are deployed in the BS, being CSI estimated by means of uplink pilot sequences transmission. In this scenario, the performance under the metric of BER is characterized for the limit of the number of BS antennas tending to infinity, deriving expressions and validating them by means of computational simulations. Then, based on this derived expression and others found in literature, a system optimization approach is proposed, which consists of assigning the training sequences among the users of the cell in an efficient manner.porEngenharias - Engenharia ElétricaEngenharias - Engenharia ElétricaMIMODetectionPrecodingOptimizationMinBERMassive MIMOWireless communication systemsTelecommunication systemsEletric engineeringMIMODetecçãoPrecodiçaçãoOtimizaçãoMinBERMIMO massivoSistemas de comunicação sem fioSistemas de telecomunicaçãoSistema de antenasEngenharia elétricaDesempenho e otimização de sistemas de comunicação sem-fio MIMO com elevado número de antenasPerformance and optimization of communication systems with MIMO wireless high number of antennasinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisCTU - Departamento de Engenharia ElétricaPrograma de Pós-Graduação em Engenharia ElétricaUniversidade Estadual de Londrina - UEL-1-1reponame:Repositório Institucional da UELinstname:Universidade Estadual de Londrina (UEL)instacron:UELinfo:eu-repo/semantics/openAccessMestrado AcadêmicoCentro de Tecnologia e UrbanismoORIGINALMarinello Filho_José_C_Me_2014Marinello Filho_José_C_Me_2014Texto completo. Id. 163195application/pdf2154302https://repositorio.uel.br/bitstreams/48e24ee4-4090-4aa0-b75b-cb1b04c45437/download887f1e9d34b93bdd5a812b06198cff3aMD51EN_EEL_Me_2014_Marinello_Filho_José_C_TERMO.pdfTermo de autorização.application/pdf203404https://repositorio.uel.br/bitstreams/17ee4284-c27c-4d2c-b1d5-5b851b165cfe/downloadb01f7ddd6004822088bd7069e0722cebMD55LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-8555https://repositorio.uel.br/bitstreams/5c8162ce-ee08-4b28-810a-2b928d94c282/downloadb0875caec81dd1122312ab77c11250f1MD52TEXTMarinello Filho_José_C_Me_2014.txtMarinello Filho_José_C_Me_2014.txtExtracted texttext/plain269446https://repositorio.uel.br/bitstreams/58aa7e6e-ebac-46e4-8004-4f28758486fd/download2bba08af6bf8424097ebfbb5eba10f94MD53EN_EEL_Me_2014_Marinello_Filho_José_C_TERMO.pdf.txtEN_EEL_Me_2014_Marinello_Filho_José_C_TERMO.pdf.txtExtracted texttext/plain4https://repositorio.uel.br/bitstreams/89db0557-ca8d-4a9a-85f2-f2b6bb6e69b2/downloadff4c8ff01d544500ea4bfea43e6108c1MD56THUMBNAILMarinello Filho_José_C_Me_2014.jpgMarinello Filho_José_C_Me_2014.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg3774https://repositorio.uel.br/bitstreams/b23dcda7-be14-4b7e-8ab9-ac832cf03271/download8fd3176286508af0d03d92cf16c98dbeMD54EN_EEL_Me_2014_Marinello_Filho_José_C_TERMO.pdf.jpgEN_EEL_Me_2014_Marinello_Filho_José_C_TERMO.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg6069https://repositorio.uel.br/bitstreams/5b28b912-c80f-423c-a8c5-7ad9b5260fe5/downloade43316e034f8b1ae619e2539b7d5cb9cMD57123456789/176342025-09-13 03:09:30.864open.accessoai:repositorio.uel.br:123456789/17634https://repositorio.uel.brBiblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.bibliotecadigital.uel.br/PUBhttp://www.bibliotecadigital.uel.br/OAI/oai2.phpbcuel@uel.br||opendoar:2025-09-13T06:09:30Repositório Institucional da UEL - Universidade Estadual de Londrina (UEL)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 |
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