Algoritmo adaptativo para melhoria de desempenho do arranjo de antenas inteligentes 5G

• Ano de defesa: 2021
• Autor(a) principal: Santos, Adriano Eustáquio
• Outros Autores: http://lattes.cnpq.br/6820009586520498
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal do Amazonas; Faculdade de Tecnologia; Brasil; UFAM; Programa de Pós-graduação em Engenharia Elétrica
• Palavras-chave em Português: Sistemas de telecomunicação; ENGENHARIAS: ENGENHARIA ELETRICA: TELECOMUNICACOES: SISTEMAS DE TELECOMUNICACOES; Arranjo de antenas inteligentes 5G; Feixe adaptativo; Erro quadrático médio; Iterações; Convergência; Número de operações matemáticas; LMS; L-LMS; VSS-LMS; 5G Smart antenna array; Mean square error; Beamforming; Iterations; Convergence; Numer of mathematical operations
• Link de acesso: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/8620

O algoritmo LMS (Least Mean Squares) calcula recursivamente os pesos de um arranjo de antenas inteligentes. Em sua forma convencional, o LMS inicializa seu vetor de pesos com valor zero, realiza sua execução com o número de iterações configuradas e, após estas iterações, gera uma função de fator de arranjo de cobertura para os ângulos do usuário e interferência. Após isto, o algoritmo usa os valores dos pesos da última iteração da execução anterior, como pesos iniciais para a primeira iteração da execução atual, a fim de gerar os novos ângulos devido ao deslocamento do usuário. Teoricamente, quanto maior o número de iterações, mais tempo o algoritmo precisará para zerar ou convergir para o menor valor possível de erro médio quadrático mínimo (Minimum Mean Square Error - MMSE) entre a saída do algoritmo e o sinal de referência. Porém, essa premissa não ocorre de fato na prática após uma ou um conjunto de muitas iterações. De acordo com padrões de qualidade da comunicação fornecidos pela rede, sabe-se qual é o MMSE aceitável para que a comunicação entre usuário e rede ocorra, mesmo durante o deslocamento do usuário. Este trabalho de dissertação de mestrado propõe o algoritmo F-LMS (Fast - LMS), uma modificação do algoritmo LMS que encerra suas iterações no momento em que o valor de MMSE desejado é alcançado. Ao se parar as iterações no momento do MMSE, o valor do erro usado para o ajuste dos pesos será o menor possível dentro das requisições de qualidade da rede, até a iteração do momento, fazendo com que a saída e a cobertura do F-LMS apresentarem precisão superior em relação aos demais algoritmos. Devido ao deslocamento do usuário, o F-LMS adapta seu feixe de cobertura de acordo com as novas posições angulares e, através do critério de relação entre magnitude do sinal de cobertura no ângulo do usuário desejado e magnitude do sinal de cobertura no ângulo da interferência, decide se reduz ou aumenta o número de antenas em operação no arranjo com o objetivo de economizar tempo de processamento e diminuir a quantidade de operações matemáticas do algoritmo. Os resultados foram obtidos por meio de simulações na ferramenta computacional MATLAB. Os resultados obtidos a partir da utilização da proposta F-LMS foram comparados com os resultados obtidos a partir da utilização dos algoritmos LMS, L-LMS (Leaky - LMS) e VSS-LMS (Variable Step Size - LMS). O F-LMS mostrou-se mais rápido, mais preciso e com menor número de operações matemáticas do que os algoritmos LMS, L-LMS e VSS-LMS.