Detecção multiusuário baseada em tensores para sistemas de comunicação sem fio cooperativos

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Peixoto, Antônio Augusto Teixeira
Data de Publicação: 2017
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)
Texto Completo: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/24755
Resumo: PEIXOTO, A. A. T. Detecção multiusuário baseada em tensores para sistemas de comunicação sem fio cooperativos. 2017. 115 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2017.
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On the other hand, cooperative communications and Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems are ways for granting better data rates, capacity, fading mitigation and coverage. Joining the signal processing capabilities of tensor algebra, MIMO and cooperative communications can bring great benefits in wireless communications systems. In this dissertation, two receivers are proposed for two system models that are a multiuser DS-CDMA (Direct-Sequence Code-Division Multiple-Access) uplink based on multirelay cooperative communications. The two system models are almost the same, except that in one of them, multiuser interference is considered at the relays. The Amplify-and-Forward (AF) protocol is used on all the relays, thus exploiting cooperative diversity. For the received signal of the first system model, a quadrilinear PARAFAC decomposition will be adopted and by doing so, the proposed tensor-based semi-blind receiver can jointly estimate the transmitted symbols, channel gains and spatial signatures of all users by assuming previous knowledge of the users spreading codes and a few transmitted symbols. For the second system model, multiuser interference is considered at the relays, then, a receiver based on a trilinear PARAFAC decomposition is proposed. The estimation of the second receiver is done in two phases with the first phase being a supervised stage where non-orthogonal training sequences are sent by all users. During the second phase, the users' data symbols are then estimated. Both receivers use the Alternating Least Squares (ALS) algorithm to fit the tensor models, assuming no channel state information (CSI) at the base station neither at the relays. With computational simulations, we will also provide performance evaluation of the proposed receivers for various cases and system variations.As aplicações de processamento de sinal em sistemas de comunicações sem fio às vezes podem tirar proveito de conceitos de álgebra multilinear. Isso pode ser feito modelando os sinais como tensores de ordem elevada. Neste contexto, as decomposições tensoriais, tais como a análise de fatores paralelos (Parallel Facor - PARAFAC), podem ser úteis. Por outro lado, as comunicações cooperativas e a área de sistemas de múltiplas-entradas e múltiplas-saídas (Multiple-Input Multiple-Ouput - MIMO) são uma maneira de se alcançar melhores taxas de dados, capacidade, qualidade de transmissão e cobertura. Juntando-se as capacidades de processamento de sinal da álgebra tensorial, dos sistemas MIMO e das comunicações cooperativas, podemos obter grandes benefícios nos sistemas de comunicações sem fio. Nesta dissertação, dois receptores são propostos para dois modelos de sistema, que são o enlace reverso de um sistema DS-CDMA multiusuário baseado em comunicações cooperativas auxiliadas por múltiplos retransmissores. Os dois modelos de sistema são quase iguais, exceto que em um deles, a interferência de múltiplos usuários é considerada nos retransmissores. O protocolo Amplify-and-Forward (AF) é aplicado em cada retransmissor, explorando a diversidade cooperativa. Para o sinal recebido no primeiro modelo de sistema, uma decomposição tensorial PARAFAC quadrilinear será adotada e, ao fazê-lo, o receptor semi-cego proposto pode estimar conjuntamente os símbolos transmitidos, ganhos de canais e assinaturas espaciais de todos os usuários, assumindo o conhecimento prévio dos códigos de espalhamento dos usuários e alguns símbolos transmitidos. Para o segundo modelo de sistema, interferência multiusuário é considerada nos retransmissores dos usuários, então, um receptor baseado em uma decomposição PARAFAC trilinear é proposto. O segundo receptor realiza as estimações em duas fases, sendo a primeira fase um estágio supervisionado em que todos os usuários enviam sequências de treinamento não ortogonais. Durante a segunda fase, os símbolos de dados dos usuários são então estimados. Ambos os receptores usam o algoritmo ALS (Alternating Least Squares) para ajustar os modelos tensoriais, assumindo nenhuma informação de estado do canal (CSI - Channel State Information) na estação base nem nos retransmissores. Com simulações computacionais, também forneceremos avaliação de desempenho dos receptores propostos para vários casos e variações do sistema.receptor semi-cegoDS-CDMAcomunicações cooperativasmodelos tensoriaisPARAFACalternating least squaresMIMODetecção multiusuário baseada em tensores para sistemas de comunicação sem fio cooperativosTensor-based multiuser detection for cooperative wireless communications systemsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC)instname:Universidade Federal do Ceará (UFC)instacron:UFCinfo:eu-repo/semantics/openAccessORIGINAL2017_dis_aatpeixoto.pdf2017_dis_aatpeixoto.pdfapplication/pdf1646922http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/24755/1/2017_dis_aatpeixoto.pdfa562da60d08daac64247b2013ca22436MD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748http://repositorio.ufc.br/bitstream/riufc/24755/2/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD52riufc/247552022-05-13 15:02:35.18oai:repositorio.ufc.br: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Repositório InstitucionalPUBhttp://www.repositorio.ufc.br/ri-oai/requestbu@ufc.br || repositorio@ufc.bropendoar:2022-05-13T18:02:35Repositório Institucional da Universidade Federal do Ceará (UFC) - Universidade Federal do Ceará (UFC)false
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