Alinhamento de interferÃncia espacial em cenÃrios realistas

• Autor(a) principal: Paulo Garcia Normando
• Data de Publicação: 2013
• 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=10874
• topic: Alinhamento de interferÃncia; multi-antena; Interference Alignment; wireless communications; multi-antenna systems; SISTEMAS DE TELECOMUNICACOES

Devido ao rÃpido crescimento e os agressivos requisitos de vazÃo nas atuais redes sem fio, como os sistemas celulares de 4 a GeraÃÃo, a interferÃncia se tornou um problema que nÃo pode mais ser negligenciado. Neste contexto, o Alinhamento de InterferÃncia (IA) tem surgido como uma tÃcnica promissora que possibilita transmissÃes livres de interferÃncia com elevada eficiÃncia espectral. No entanto, trabalhos recentes tÃm focado principalmente nos ganhos teÃricos que esta tÃcnica pode prover, enquanto esta dissertaÃÃo visa dar um passo na direÃÃo de esclarecer alguns dos problemas prÃticos de implementaÃÃo da tÃcnica em redes celulares, bem como comparÃ-la com outras tÃcnicas bem estabelecidas. Uma rede composta por trÃs cÃlulas foi escolhida como cenÃrio inicial de avaliaÃÃo, para o qual diversos fatores realistas foram considerados de modo a realizar diferentes anÃlises. A primeira anÃlise foi baseada em imperfeiÃÃes de canal, cujos resultados mostraram que o IA à mais robusto aos erros de estimaÃÃo de canal que o BD (do inglÃs, Block Diagonalization), enquanto as duas abordagens sÃo igualmente afetadas pela correlaÃÃo entre as antenas. O impacto de uma interferÃncia externa nÃo-coordenada, que foi modelada por diferentes matrizes de covariÃncia de modo a emular vÃrios cenÃrios, tambÃm foi avaliado. Os resultados mostraram que as modificaÃÃes feitas nos algoritmos de IA podem melhorar bastante seus desempenho, com uma vantagem para o algoritmo que suprime um Ãnico fluxo de dados, quando sÃo comparadas as taxas de erro de bit alcanÃadas por cada um. Para combinar os fatores das anÃlises anteriores, as variaÃÃes temporais de canal foram consideradas. Neste conjunto de simulaÃÃes, alÃm da presenÃa da interferÃncia externa, os prÃ-codificadores sÃo calculados atravÃs de medidas atrasadas de canal, levando a resultados que corroboraram com as anÃlises anteriores. Um fato recorrente percebido em todas as anÃlises anteriores à o dilema entre aplicar os algoritmos baseados em BD, para que se consiga alcanÃar maiores capacidades, ou enviar a informaÃÃo atravÃs de um enlace mais confiÃvel utilizando o IA. Uma maneira de esclarecer este dilema à efetivamente realizar simulaÃÃes a nÃvel sistÃmico, para isto foi aplicado um simulador sistÃmico composto por um grande nÃmero de setores. Como resultado, todas as anÃlises realizadas neste simulador mostraram que a tÃcnica de IA atinge desempenhos intermediÃrios entre a nÃo cooperaÃÃo e os algoritmos baseados na prÃ-codificaÃÃo conjunta. Uma das principais contribuiÃÃes deste trabalho foi mostrar alguns cenÃrios em que a tÃcnica do IA pode ser aplicada. Por exemplo, quando as estimaÃÃes dos canais nÃo sÃo tÃo confiÃveis à melhor aplicar o IA do que os esquemas baseados no processamento conjunto. TambÃm mostrou-se que as modificaÃÃes nos algoritmos de IA, que levam em consideraÃÃo a interferÃncia externa, podem melhorar consideravelmente o desempenho dos algoritmos. Finalmente, o IA se mostrou uma tÃcnica adequada para ser aplicada em cenÃrios em que a interferÃncia à alta e nÃo à possÃvel ter um alto grau de cooperaÃÃo entre os setores vizinhos.