Compression of Channel State Information in Multiple Input Multiple Output Mobile Systems

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2019
Autor(a) principal: VILAS BOAS, Brenda lattes
Orientador(a): KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha lattes
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: eng
Instituição de defesa: Universidade Federal do Pará
Programa de Pós-Graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Departamento: Instituto de Tecnologia
País: Brasil
Palavras-chave em Português:
Área do conhecimento CNPq:
Link de acesso: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11258
Resumo: Os primeiros testes de redes de quinta geração (5G) de telefonia celular estão sendo feitos em diversas partes do mundo. Vários cenários de uso estão sendo planejados, o que torna necessário a adoção de tecnologias flexíveis e escaláveis para atender seus indicadores de performance. MIMO massivo é uma tecnologia chave para o 5G, pois aumenta a eficiência espectral do sistema. Para explorar as vantagens do MIMO o transmissor precisa ter informações sobre a condição do canal (CSI) de cada equipamento de usuário (UE). O 5G está sendo padronizado para operar em duplexação por divisão de tempo (TDD) e duplexação por divisão de frequência (FDD). Desta forma, os custos de operar MIMO em TDD e FDD devem ser factíveis. Como TDD opera uplink e downlink na mesma frequência, a característica de reciprocidade do canal pode ser usada para extrair o CSI necessário para projetar precodificador ou alocação de usuário, por exemplo. No entanto, FDD não pode explorar reciprocidade do canal. Assim, operar MIMO em FDD é desafiador, pois com o aumento no número de antenas a quantidade de informação a ser repassada ao transmissor se torna impraticável. Desta forma, comprimir CSI de sistemas MIMO FDD é de interesse. Além disso, o uso de vastas faixas de espectro, bandas abaixo de 6 GHz e ondas milimétricas, leva a diferentes características de canal. Também, a proximidade de encapsulamento dos elementos de antena aumentam a correlação espacial do arranjo MIMO. Consequentemente, essa correlação pode ser explorada para prover compressão do CSI. Essa dissertação apresenta uma visão geral sobre compressão de CSI e propõe uma meta heurística que usa codificação por transformada de baixo custo computacional, e faz uma avaliação sistemática dos métodos de compressão baseado em simulações realistas de canais MIMO. Além, disso, o impacto de diferentes aplicações do 5G e o projeto das antenas dos transmissores e receptores também são incluídos na avaliação para escolha do método de codificação por transformada para comprimir CSI em sistemas MIMO FDD.