MÃtodos Tensoriais para EstimaÃÃo de Canal em Sistemas MIMO-STBC
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2014 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC |
Texto Completo: | http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=11600 |
Resumo: | In this work, the performance of MIMO systems based on space-time coding is investigated through multilinear algebra, more specifically, by means of tensor decompositions, pulling away a bit from commonly used matrix models. We assume a system composed of P transmit and M receive antennas, consisting of a combination of a space-time block code (STBC) with a formatting filter. This filter is formed by a precoding matrix and a matrix that maps the precoded signal onto the transmit antennas. For the considered system, two contributions are presented to solve the problem of channel estimation. First, we propose a tensor-based channel estimation method for orthogonal STBCs in MIMO systems, by focusing on the specific case of the Alamouti scheme. We resort to a third order PARATUCK2 tensor model for the received signal, the third dimension of which is related to the presence of the formatting filter. By capitalizing on this tensor model, a channel estimation method based on the alternating least squares (ALS) algorithm is proposed. As a second contribution, a generalization of this method to an arbitrary nonorthogonal STBC is made, where a generalized structure is proposed for the formatting filter, introducing a fourth dimension into the tensor signal model. In this case, we make use of the PARATUCK(2-4) model followed by its reduction to a structured PARAFAC model, from which a closed-form solution to the channel estimation problem is established. The performance metrics considered for evaluating the proposed channel estimation method are: (I) the quality of the estimation in terms of NMSE and (II) the system reliability in terms of Bit Error Rate. |
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info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisMÃtodos Tensoriais para EstimaÃÃo de Canal em Sistemas MIMO-STBCTensor methods for Channel Estimation in MIMO-STBC systems2014-03-21Andrà Lima FÃrrer de Almeida77024494387http://lattes.cnpq.br/1183830514857314Walter da Cruz Freitas Jr.72746688387http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?metodo=apresentar&id=K4770121J2Taufik AbrÃo05423096880http://lattes.cnpq.br/870980903722323502693737303http://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4368687T5Gilderlan Tavares de AraÃjoUniversidade Federal do CearÃPrograma de PÃs-GraduaÃÃo em Engenharia de TeleinformÃticaUFCBR EstimaÃÃo de Canal DecomposiÃÃes tensoriaisMIMO System Channel Estimation Space-Time Coding Tensor DecompositionTELECOMUNICACOESIn this work, the performance of MIMO systems based on space-time coding is investigated through multilinear algebra, more specifically, by means of tensor decompositions, pulling away a bit from commonly used matrix models. We assume a system composed of P transmit and M receive antennas, consisting of a combination of a space-time block code (STBC) with a formatting filter. This filter is formed by a precoding matrix and a matrix that maps the precoded signal onto the transmit antennas. For the considered system, two contributions are presented to solve the problem of channel estimation. First, we propose a tensor-based channel estimation method for orthogonal STBCs in MIMO systems, by focusing on the specific case of the Alamouti scheme. We resort to a third order PARATUCK2 tensor model for the received signal, the third dimension of which is related to the presence of the formatting filter. By capitalizing on this tensor model, a channel estimation method based on the alternating least squares (ALS) algorithm is proposed. As a second contribution, a generalization of this method to an arbitrary nonorthogonal STBC is made, where a generalized structure is proposed for the formatting filter, introducing a fourth dimension into the tensor signal model. In this case, we make use of the PARATUCK(2-4) model followed by its reduction to a structured PARAFAC model, from which a closed-form solution to the channel estimation problem is established. The performance metrics considered for evaluating the proposed channel estimation method are: (I) the quality of the estimation in terms of NMSE and (II) the system reliability in terms of Bit Error Rate.Neste trabalho, o desempenho de sistemas MIMO baseados em codificaÃÃo espaÃo temporal à investigado via Ãlgebra multilinear, mais especificamente, por meio de decomposiÃÃes tensoriais, afastando-se um pouco dos modelos matriciais comumente adotados. Assume-se um sistema composto de P antenas transmissoras e M receptoras, consistindo de uma combinaÃÃo de um cÃdigo espaÃo-temporal em bloco com um filtro formatador. Esse filtro à formado por uma matriz de prÃ-codificaÃÃo e uma matriz que mapeia os sinais prÃ-codificados nas antenas transmissoras. Para o sistema considerado, duas contribuiÃÃes sÃo apresentadas para solucionar o problema de estimaÃÃo de canal. Primeiro, à proposto um mÃtodo tensorial de estimaÃÃo de canal para STBCs ortogonais em sistemas MIMO, tomando-se como exemplo o esquema de Alamouti. Tal mÃtodo faz uso de um modelo tensorial PARATUCK2 de terceira ordem para o sinal recebido, cuja terceira dimensÃo està associada à presenÃa do filtro formatador. Aproveitando-se desse modelo tensorial, um mÃtodo de estimaÃÃo de canal baseado no algoritmo dos mÃnimos quadrados alternados à proposto. Como uma segunda contribuiÃÃo, uma generalizaÃÃo desse modelo para um STBC nÃo ortogonal arbitrÃrio à feita, em que uma estrutura generalizada à proposta para o filtro formatador, introduzindo uma quarta dimensÃo no modelo tensorial de sinal. Neste caso, faz-se uso do modelo PARATUCK(2-4) seguido pela sua reduÃÃo a um modelo PARAFAC estruturado, a partir do qual uma soluÃÃo em forma fechada para o problema de estimaÃÃo de canal à estabelecida. As mÃtricas de desempenho consideradas para avaliaÃÃo dos mÃtodos de estimaÃÃo de canal propostos sÃo: (I) A qualidade da estimaÃÃo do canal em termos de NMSE e (II) a confiabilidade do sistema em termos de Taxa de Erro de Bit.FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgicohttp://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=11600application/pdfinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFCinstname:Universidade Federal do Cearáinstacron:UFC2019-01-21T11:24:48Zmail@mail.com - |
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Neste trabalho, o desempenho de sistemas MIMO baseados em codificaÃÃo espaÃo temporal à investigado via Ãlgebra multilinear, mais especificamente, por meio de decomposiÃÃes tensoriais, afastando-se um pouco dos modelos matriciais comumente adotados. Assume-se um sistema composto de P antenas transmissoras e M receptoras, consistindo de uma combinaÃÃo de um cÃdigo espaÃo-temporal em bloco com um filtro formatador. Esse filtro à formado por uma matriz de prÃ-codificaÃÃo e uma matriz que mapeia os sinais prÃ-codificados nas antenas transmissoras. Para o sistema considerado, duas contribuiÃÃes sÃo apresentadas para solucionar o problema de estimaÃÃo de canal. Primeiro, à proposto um mÃtodo tensorial de estimaÃÃo de canal para STBCs ortogonais em sistemas MIMO, tomando-se como exemplo o esquema de Alamouti. Tal mÃtodo faz uso de um modelo tensorial PARATUCK2 de terceira ordem para o sinal recebido, cuja terceira dimensÃo està associada à presenÃa do filtro formatador. Aproveitando-se desse modelo tensorial, um mÃtodo de estimaÃÃo de canal baseado no algoritmo dos mÃnimos quadrados alternados à proposto. Como uma segunda contribuiÃÃo, uma generalizaÃÃo desse modelo para um STBC nÃo ortogonal arbitrÃrio à feita, em que uma estrutura generalizada à proposta para o filtro formatador, introduzindo uma quarta dimensÃo no modelo tensorial de sinal. Neste caso, faz-se uso do modelo PARATUCK(2-4) seguido pela sua reduÃÃo a um modelo PARAFAC estruturado, a partir do qual uma soluÃÃo em forma fechada para o problema de estimaÃÃo de canal à estabelecida. As mÃtricas de desempenho consideradas para avaliaÃÃo dos mÃtodos de estimaÃÃo de canal propostos sÃo: (I) A qualidade da estimaÃÃo do canal em termos de NMSE e (II) a confiabilidade do sistema em termos de Taxa de Erro de Bit. |
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In this work, the performance of MIMO systems based on space-time coding is investigated through multilinear algebra, more specifically, by means of tensor decompositions, pulling away a bit from commonly used matrix models. We assume a system composed of P transmit and M receive antennas, consisting of a combination of a space-time block code (STBC) with a formatting filter. This filter is formed by a precoding matrix and a matrix that maps the precoded signal onto the transmit antennas. For the considered system, two contributions are presented to solve the problem of channel estimation. First, we propose a tensor-based channel estimation method for orthogonal STBCs in MIMO systems, by focusing on the specific case of the Alamouti scheme. We resort to a third order PARATUCK2 tensor model for the received signal, the third dimension of which is related to the presence of the formatting filter. By capitalizing on this tensor model, a channel estimation method based on the alternating least squares (ALS) algorithm is proposed. As a second contribution, a generalization of this method to an arbitrary nonorthogonal STBC is made, where a generalized structure is proposed for the formatting filter, introducing a fourth dimension into the tensor signal model. In this case, we make use of the PARATUCK(2-4) model followed by its reduction to a structured PARAFAC model, from which a closed-form solution to the channel estimation problem is established. The performance metrics considered for evaluating the proposed channel estimation method are: (I) the quality of the estimation in terms of NMSE and (II) the system reliability in terms of Bit Error Rate. |
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