Decomposição tensorial aninhada acoplada aplicada a sistemas de comunicação MIMO duplamente polarizado

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Couras, Maria de Fátima Kallynna Bezerra
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Tese
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UnB
Texto Completo: http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49071
Resumo: Tese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos, 2023.
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spelling Decomposição tensorial aninhada acoplada aplicada a sistemas de comunicação MIMO duplamente polarizadoMultiple-input multiple-output (MIMO)Receptores semi-cegosTese (doutorado) — Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Mecânica, Programa de Pós-Graduação em Sistemas Mecatrônicos, 2023.Nos últimos anos, os sistemas MIMO (do inglês, Multiple-Input-Multiple-Output) massivos têm sido objeto de intensa pesquisa devido a seu grande potencial para fornecer eficiência energética, ganhos de taxa de dados e diversidade. Neste contexto, receptores semi-cegos baseados em tensores têm sido extensivamente estudados para sistemas MIMO. Esses recep tores nos permitem uma estimativa melhor do canal e dos símbolos sem qualquer informação a respeito do canal. Esta tese apresenta um modelo de sinais recebidos com base em de composições tensoriais que combinam uma extensão da codificação MKronST (do inglês, multiple Kronecker space-time) e um tensor do canal de ordem 5 para transmitir os símbolos. A extensão da codificação é baseada na combinação da codificação TST e codificação baseada nos múltiplos produtos de Kronecker das matrizes de símbolos (MSMKron), chamada de codificação TST-MSMKron. O canal é modelado com um arranjo uniforme retangular (do inglês, uniform rectangular array, URA) no transmissor e no receptor o que permite modelar o canal como um tensor. Mais especificamente, as contribuições teóricas desta tese estão em torno da proposição de novos receptores semi-cegos para estimar conjuntamente as matrizes de símbolo, os parâmetros de canal e o canal sem conhecimento a priori sobre eles. Na primeira parte desta tese é proposta uma decomposição baseada na seleção de colunas, chamada multidimensional CX, para tensores e um algoritmo é apresentado para estimar e reconstruir o tensor de dados. Na segunda parte desta tese, a codificação TST-MSMKron é apresentada para sistemas MIMO massivos, onde é proposto um modelo do sinal recebido que combina um canal de ordem 5 com a codificação TST-MSMKron. Este sistema nos permite modelar o sinal recebido como uma decomposição Nested-Tucker-PARAFAC (do ingês, parallel factor analysis). Além disso, os receptores semi-cegos em duas etapas são propostos para estimar em conjunto os símbolos, o canal e os parâmetros do canal. Em cada parte são fornecidas simulações de Monte Carlo para avaliar o desempenho dos algoritmos propostos. Os resultados mostram a eficiência dos algoritmos na reconstrução dos conjuntos de dados e estimativa conjunta dos símbolos, do canal e parâmetros do canal do sistema proposto, respectivamente.In recent years, massive Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) systems have been the subject of intense research due to their great potential to provide energy efficiency, data rate gains and diversity. Semi-blind receivers based on tensor decompositions for MIMO massive systems have been extensively studied in this context. These receivers allow us a better estimate of the channel and symbols without any information about the channel. This thesis presents a received signal model based on tensor decompositions that combine an extension of the multiple Kronecker space-time (MKronST) coding and fifth-order channel tensor to transmit the symbols. The coding extension is based on combining the tensor space-time (TST) coding and the multiple symbol matrices Kronecker product (MSMKron), called TST-MSMKron coding. The channel assumes a uniform rectangular array (URA) at both transmitter and receiver, allowing us to model the channel as a tensor. More specifically, the theoretical contributions of this thesis are the proposal of new semi-blind receivers to jointly estimate the symbol matrices, channel and channel parameters without prior knowledge. In the first part of this thesis, a decomposition based on column selection, called multidimensional CX decomposition, for tensors is proposed and one algorithm is presented to estimate and reconstruct the data tensor. In the second part, the TST-MSMKron coding is presented for massive MIMO systems, where a model of the received signal is proposed that combines a fifth-order channel with the TST-MSMKron coding. This system allows us to model the received signal as a coupled-nested-Tucker-PARAFAC (parallel factor analysis). In addition, two-step semi-blind receivers are proposed to jointly estimate the symbols, the channel and the channel parameters. In each part of the thesis, Monte Carlo simulations are provided to evaluate the performance of the proposed algorithms. The results show the efficiency of algorithms in the reconstruction of the data and joint estimation of the symbols, channel and channel parameters of the proposed system, respectively.Faculdade de Tecnologia (FT)Departamento de Engenharia Mecânica (FT ENM)Programa de Pós-Graduação em Sistemas MecatrônicosCosta, João Paulo Javidi daCouras, Maria de Fátima Kallynna Bezerra2024-07-20T02:54:30Z2024-07-20T02:54:30Z2024-07-192023-06-27info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdfCOURAS, Maria de Fátima Kallynna Bezerra. Decomposição tensorial aninhada acoplada aplicada a sistemas de comunicação MIMO duplamente polarizado. 141 f., il. Tese (Doutorado em Sistemas Mecatrônicos) — Universidade de Brasília, Brasília, 2023.http://repositorio2.unb.br/jspui/handle/10482/49071porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UnBinstname:Universidade de Brasília (UnB)instacron:UNB2024-07-20T02:54:30Zoai:repositorio.unb.br:10482/49071Repositório InstitucionalPUBhttps://repositorio.unb.br/oai/requestrepositorio@unb.bropendoar:2024-07-20T02:54:30Repositório Institucional da UnB - Universidade de Brasília (UnB)false
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