[pt] Este trabalho tem como finalidade explorar uma técnica de redução do erro de estimativas da resposta de freqüência discreta do canal geradas por símbolos piloto em sistemas de transmissão OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Nesta técnica, uma transformação linear projeta o vetor que contem as estimativas obtidas inicialmente no subespaço em que a verdadeira resposta de freqüência do canal tem que estar, resultando em uma redução da variância do erro das estimativas. A aplicação conjunta desta técnica com filtragem adaptativa para a estimação da resposta de freqüência do canal também está no contexto desta dissertação. Os resultados dos experimentos são analisados em termos da taxa de erro de bit média obtida e da convergência dos algoritmos adaptaivos empregados nas etapas de estimação de canal no receptor. / [en] This work a technique for error reduction in estimates of the discrete channel frequency response obtained with aid of pilot symbols in OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) transmission systems. In this technique projects the vector that contains the initial discrete channel frequency response estimate is projected into the subspace where the true channel frequency response has to lye, yielding a new channel estimate with a reduced error variance. The joint application of this technique with adaptive filtering for channel estimation is also developed herein. The performance of the proposed methods is analyzed in terms of the mean bit error rate achieved and of the convergence of the adaptive channel estimation algorithms used in the receiver.

[pt] O esquema OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) é um esquema de transmissão de sinais por multiplexação em freqüência e sua adoção vem mostrando-se bastante promissora no que diz respeito à transmissão de sinais em canais seletivos em freqüência. Sua relativa robustez frente a canais com múltiplos percursos é conseguida efetuando-se a transmissão paralela de dados em subportadoras ortogonais estreitas. Os receptores OFDM, de uma forma geral, necessitam de estimativas do canal de comunicação para realizar a detecção coerente dos sinais recebidos. Estimativas do canal podem ser obtidas de forma assistida por meio da utilização de pilotos que consomem preciosa banda, ou de forma cega, valendo-se apenas do conhecimento de características estatísticas dos sinais transmitidos. Esta tese segue a linha de estimação cega de canal. São propostos dois estimadores cegos de canal, para sistemas OFDM com intervalo de guarda ZP ou CP. O primeiro baseia-se no casamento de correlação, a saber: a estimativa do canal corresponde ao argumento que minimiza a norma quadrática de Frobenius da diferença entre a matriz correlação teórica parametrizada dos sinais recebidos e uma estimativa desta matriz obtida por meio das observações no receptor. O segundo estimador é desenvolvido a partir de uma modificação do método de identificação de canal por meio da estimação do subespaço de ruído, lançando mão de uma estimativa para o operador projeção no subespaço de ruído. Técnicas para resolver a ambigüidade complexa presente nas estimativas do canal que resultam dos métodos propostos são abordadas. Os estimadores propostos são estendidos para sistemas OFDM ditos com intervalo de guarda insuficiente. Resultados de simulações ilustram o desempenho, tanto em termos de erro quadrático médio dos estimadores, quanto em taxa de erro de bit dos sistemas. / [en] Orthogonal Frequency Division Multiplexing is a multi-carrier transmission technique suitable for wireless communications through frequency selective channels, thus making it an appealing scheme for next-generation applications demanding high data rates. Its robustness with respect to multipath channels is obtained by modulating a set of closely-spaced orthogonal sub-carriers. In order to coherently detect the received signals, Channel State Information must be available to OFDM receivers. Supervised channel estimation is achieved by multiplexing known pilot symbols and data symbols, thus reducing effective system throughput. On the other hand, unsupervised or blind estimation techniques rely solely on the knowledge of statistical characteristics of the transmitted signal in order to identify the channel. This thesis proposes two blind channel estimators, for OFDM systems with CP or ZP guard interval. The first estimator is based on correlation matching: a channel estimate is obtained as the argument which minimizes the Frobenius quadratic norm of the difference between the parameterized theoretical correlation matrix of the transmitted signals and an estimate of that matrix obtained by means of observations at the receiver. The second estimator is obtained by modifying the noise subspace based channel estimator and using an estimate for the noise subspace projector which relies on powers of the inverse correlation matrix. Techniques to eliminate the inherent complex ambiguity derived from the proposed blind channel estimators are addressed. The porposed estimators’ formulation is also extended to the case of OFDM systems with insufficient guard intervals. Simulation results depict Mean Square Error of the proposed estimators, as well as Bit Error Rate performance of systems using those estimators in various scenarios.

[pt] Este trabalho teve por objetivo estudar algoritmos de estimação de movimento baseados na técnica de casamento de bloco a fim de avaliar a importância da sua escolha na construção de um codificador para uso em compressão de seqüência de imagens. Para isto foram estudados quatro algoritmos baseados na técnica de casamento de bloco, sendo verificada a interdependência existente entre os vários parâmetros que os compõem, tais como, tamanho da área de busca, critérios de medida de distorção entre blocos e tamanhos de blocos, em relação à qualidade da imagem reconstruída. / [en] This work was performed to study motion estimation algorithms based on block matching in order to evaluate the importance of the choice of the motion estimation algorithm in the Project of a image sequence compression coder. In order to do so, they were studied four motion estimation algorithms, and their performance were evaluated considering some parameters such as search region size, methods to measure the matching between blocks and block sizes, related to the quality of the reconstructed image.

[pt] Vários trabalhos têm sido apresentados nos últimos anos abordando o problema de estimação de estado em sistemas de potência. Diferentes tipos de algoritmos - estáticos, rastreador e dinâmico - têm sido propostos junto com uma variedade de aplicações: detecção e identificação de erros grosseiros configurador de rede, etc. praticamente todos esses estudos foram efetuados para uma rede essencialmente de corrente alternada (CA). A presença de elos de corrente contínua (CC) em operação em vários sistemas de potência e a possibilidade futura da existência de redes, CC, fazem com que as técnicas de estimação de estado sejam estendidas para cobrir tais casos. Somente alguns trabalhos foram publicados até então abordando este tópico. O presente trabalho descreve um novo, simples e eficiente método de estimação estática de estado para sistemas mistos CA/CC. Basicamente o processo de estimação é feito de forma independente para as redes CA e CC, e posteriormente para a interconexão CA/CC. Tal característica faz com que o método proposto possa ser facilmente implementado em qualquer algoritmo de estimação de estado CA existente. O algoritmo proposto é aplicado a um sistema CC multiterminal integrado a um sistema CA e os resultados são discutidos. / [en] In the past few years, many papers have been published on state estimation applied to electric power systems. Different types of algorthms - static, tracking and dynamic - have been proposed aside with a variety of applications: detection and identification of bad data, networ configurator, etc. Most of such studies have been carried out for AC systems although there are some power systems around the world with DC links in operation. Moreover, engineers are now considering DC multiterminal networks as a feasible option. Therefore the state estimation techniques have to be extended to deal with such mixed AC/DC systems. So far, few papers have been published on this matter. This paper describes a new, simple and efficient method for the static state estimation of integrated HVDC/AC systems. Basically, the estimation process is carried out independently for the AC and DC networks, and then for the AC/DC interconnection system. Owing to the characteristics of the proposed method, it can be coupled to any existing AC state estimation algorithm. The proposed algorithm is applied to an integrated multiterminal DC/AC test systems and the results are discussed.

[pt] Este trabalho apresenta um dos procedimentos adotados na avaliação do desempenho da estimação de parâmetros. Este procedimento consiste na determinação de limites inferiores no erro médio quadrático da estimação. São examinados os limites de Cramér-Rao e Ziv-Zakai abordando-se especialmente sua aplicação ao problema da estimação de parâmetros de um processo aleatório gaussiano. Em exemplo ilustrativo os resultados obtidos são aplicados a estimação dos parâmetros da densidade espectral de potência de um processo, supondo-se para esta densidade, um modelo racional simples. / [en] This work presents one of the possible approaches of evaluating the parameter estimation performance. This approach is based on the determination of lover bounds for estimate mean square error. The Cramér-Rao and Ziv-Zakai bounds are studied mainly in the case of gaussian random process parameter estimation. The results are applied as an example to the estimation of the power spectral density parameters of a random process. A simple rational model is used to represent this spectral density.

[pt] Os satélites de um sistema de comunicações que opera numa determinada faixa de frequências utilizando satélites não-geoestacionários podem sofrer interferências indesejáveis provocadas por transmissores do Serviço Fixo Terrestre (SF) que operam nessa mesma faixa. Para o operador do sistema não geoestacionário é importante identificar quais as áreas da superfície da Terra que contêm os transmissores responsáveis por essas interferências indesejáveis, o que seria um primeiro passo na tentativa de resolver o problema através de negociações bilaterais com as estações transmissoras do SF envolvidas (coordenação). O presente trabalho apresenta a modelagem matemática do problema, e propõe que a identificação dessas áreas seja feita por meio da estimação das potências e apontamentos (ângulos de azimute e elevação) das antenas transmissoras do SF com base em medidas de potência tomadas nos diversos feixes de recepção de um satélite de teste. O trabalho analisa aspectos específicos do problema e propõe a utilização do Filtro de Kalman Estendido (EKF) para a estimação das potências e apontamentos das antenas transmissoras do SF. / [en] Satellites of a non-geostationary communication system may be victims of harmful interference produced by terrestrial fixed service (FS) transmitting stations operating in the same frequency band. It is important to the satellite system operator to identify the specific areas on Earth s surface containing the FS stations that are responsible for such interference. This would be a first step for solving the problem via bilateral coordination with each of the involved FS operators. This dissertation presents a mathematical model for the problem and proposes that the identification of these areas be made though the estimation of the transmitted power and the antenna pointing (azimuth and elevation angles) of the various FS stations, based on received power measurements taken on the beams of a test non-GSO satellite. This work also investigates the particular aspects of the problem and proposes the Extended Kalman Filter (EKF) as the algorithm for estimation.

[pt] Em sistemas de comunicações móveis, a modulação digital em fase (PSK)é amplamente utilizada em esquemas de transmissão em rádio-propagação. Trabalhos anteriores consideraram alguns métodos baseados no critério de máxima verossimilhança (MV) para estimação de direção-de-chegada de sinais genéricos que atingem um conjunto (array) de sensores. Esta tese propõe um novo estimador MV para a direção-de-chegada, desenvolvido especificamente para sistemas de comunicação PSK. Dois modelos de transmissão são concebidos para estimação dos parâmetros: um mais idealizado, considerando todas as portadoras alinhadas no tempo com o receptor, e outro que considera este desalinhamento na forma de retardo. O número de parâmetros a serem conjuntamente estimados é significativamente reduzido ao se calcular o valor esperado dos sinais medidos no array de antenas com relação µas fases de modulação (dados de informação). O desempenho do estimador em vários cenários simulados é apresentado e comparado ao desempenho do estimador MV clássico desenvolvido sem considerar uma estrutura específica para o sinal. Limitantes de Cramér-Rao para os cenários de portadora única também são calculados. O método proposto se mostra mais robusto por apresentar melhor desempenho que o estimador MV clássico em todas as simulações. / [en] In mobile communication systems, phase shift keying (PSK) modulation is widely used in digital transmission schemes. Previous works have considered several maximum likelihood (ML) methods for the direction-of-arrival (DOA) estimation of generic signals reaching a phased-array of sensors. This thesis proposes a new ML DOA estimator designed to be used in PSK communication systems. Two transmission models are considered for parameter estimation: a simpler one, considering all carrier clocks time-aligned with the receiver clock, and another that considers this misalignment as a delay for each carrier. The number of parameters to be jointly estimated is significantly reduced when the expected value of the antenna array measured signals with respect to the modulation phases is evaluated. The estimator performance in several simulation scenarios is presented and compared to the performance of a classic ML estimator designed for all sorts of signal models. Cramér-Rao bounds for single carrier scenarios are also evaluated. The proposed method robustly outperforms the classic ML estimator in all simulations.

[pt] A maioria dos métodos e algoritmos para estimação de direção é pouco precisa em cenários formados por fontes próximas, pequenos lotes de amostras e sinais correlatados. Nos últimos anos, alguns métodos para superar tais óbices utilizaram conhecimento prévio de direções de sinais oriundos de usuários estáticos. Porém, este conceito está limitado a direções de chegada conhecidas. Esta tese apresenta várias contribuições para superar os problemas mencionados anteriormente. Introduz-se um novo conceito de conhecimento a priori aplicado à estimação de direção, substituindo-se as tradicionais direções de chegada disponíveis por estimativas preliminares obtidas on-line. Tal ideia é incorporada aos algoritmos propostos e suas extensões. Também é introduzido um conceito para a estimação da matriz de covariância de dados reduzindo-se iterativamente os seus subprodutos que ocorrem na região finita de amostras. Esta abordagem é complementada por uma análise da matriz de covariância modificada, que mostra que, após a primeira iteração, o Mean Squared Error (MSE) da matriz de covariância de dados livre desses subprodutos é menor ou igual ao MSE da matriz de covariância de dados original. Combinando-se os dois conceitos anteriormente descritos, obtém-se um novo método denominado Multi-Step Knowledge-Aided Iterative (MS-KAI) que eleva a precisão de algoritmos existentes. Inicialmente, o método MS-KAI é usado com Uniform linear Arrays (ULAs) e é combinado com o algoritmo Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques, resultando no algoritmo proposto MS-KAI-ESPRIT. O método é então ampliado para uso com um número arbitrário de iterações e combinado com o algoritmo Gradiente Conjugado, resultando no algoritmo MS-KAI-CG. Finalmente, ele é usado com arranjos aninhados e combinado com o algoritmo Multiple Signal Classification, resultando no algoritmo proposto MS-KAI-MUSIC. Simulações mostram que o método MS-KAI eleva a precisão de algoritmos baseados em subespaços, empregando modelos de sinais baseados em ULAs e non-ULAs. / [en] Most conventional methods and algorithms for direction finding suffer from poor accuracy when subjected to scenarios characterized by closely spaced sources, short data records and correlated source signals. In the last few years, some approaches to overcoming these problems have exploited prior knowledge of signal directions coming from static users. However, this concept is restricted to known directions of arrival. This thesis presents several contributions to dealing with the aforementioned problems. A novel concept of a priori knowledge applied to direction finding is first presented, which replaces the traditional available known DOAs so far employed with previous estimates obtained on line. This idea is then incorporated into the proposed algorithms and their extensions. Another approach is also introduced to estimating the data covariance matrix by iteratively reducing its by-products, which occurs in the finite sample region. This concept is complemented by a reshaped covariance matrix analysis, which shows that after the first iteration the Mean Squared Error of the data covariance matrix free of these side effects is less than or equal to the MSE of the original one. A novel method, termed Multi-Step Knowledge-Aided Iterative (MS-KAI), for increasing the accuracy of existing algorithms based on the combination of the previous concepts is then developed. The MS-KAI method is initially employed with Uniform Linear Arrays (ULAs) and is combined with the Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques algorithm, resulting in the proposed MS-KAI-ESPRIT algorithm. Then, MS-KAI is extended for use with an arbitrary number of iterations and combined with the Conjugate Gradient algorithm, resulting in the MSKAI- CG algorithm. Finally, the MS-KAI method is considered with nested arrays and combined with the Multiple Signal Classification algorithm, resulting in the proposed MS-KAI-MUSIC algorithm. Simulation results show that MS-KAI method enhances the accuracy of subspace based algorithms employing ULA and non-ULA based system models.

[pt] Esta tese é composta de três estudos referentes ao uso de uma versão empírica da Transformada de Esscher para o apreçamento não paramétrico de opções. O primeiro introduz a transformada Esscher empírica e compara seu desempenho contra algumas bem conhecidas abordagens de apreçamento de opções paramétricas. Em nossa proposta, fazemos apenas suposições simples sobre o pricing kernel e não há necessidade de um modelo neutro ao risco. No segundo estudo, propomos um método de apreçamento de opções não paramétrico sob uma estrutura GARCH com inovações não Gaussianas. Vários artigos estenderam o apreçamento de opções não paramétrico e fornecendo evidências que esta metodologia funciona adequadamente na presença de séries temporais financeiras realistas. Para representar uma série temporal realista, usamos uma nova classe de modelo conduzido pela observação, denominado modelo de score condicional dinâmico, proposto por Harvey (2013), para modelar a volatilidade (e a cauda pesada) do preço do ativo. Finalmente, no terceiro estudo, introduzimos uma nova abordagem para a estimação indireta dos state-prices implícitos nos preços dos ativos financeiros a partir da transformada Esscher empírica. Primeiro, generalizamos a versão discreta do método de Breeden e Litzenberger (1978) para o caso em que os estados não são igualmente espaçados. Em segundo lugar, utilizamos a distribuição histórica do preço do ativo subjacente e os preços das opções observadas para estimar o parâmetro Esscher implícito. / [en] This thesis is comprised of three studies concerning the use of an empirical version of the Esscher Transform for nonparametric option pricing. The first one introduces the empirical Esscher transform and compares its performance against some well-known parametric option pricing approaches. In our proposal, we make only mild assumptions on the pricing kernel and there is no need for a risk-neutral model. In the second study, we propose a method for nonparametric option pricing under a GARCH framework with nongaussian innovations. Several papers have extended nonparametric option pricing and provided evidence that this methodology performs adequately in the presence of realistic financial time series. To represent a realistic time series, we use a new class of observation driven model, called dynamic conditional score model, proposed by Harvey (2013), for modeling the volatility (and heavy tails) of the asset s price. Finally, in the third study, we introduce a new approach for indirect estimation of state-prices implicit in financial asset prices from empirical Esscher transform. First, we generalize the discrete version of the Breeden and Litzenberger (1978) method for the case where states are not equally spaced. Second, we use the historical distribution of the underlying asset s price and the observed option prices to estimate the implicit Esscher parameter.

[pt] O problema de estimação de direção (DoA) de chegada é um importante tópico de pesquisa em áreas como radar, sonar, sismologia, vigilância eletrônica e comunicações sem fio. Este trabalho teve como principal resultado o desenvolvimento de um novo algoritmo que combina o método da máxima verossimilhança (ML) estocástica com o algoritmo ganancioso de busca ortogonal (OMP), comumente empregado em recuperação esparsa com Sensoriamento Compressivo (CS). Muito embora técnicas ML sejam consideradas ótimas em termos de erro médio quadrático, atingindo o limitante inferior de Cramér-Rao (CRLB), o menor limitante inferior para a variância do estimador, estas técnicas demandam de modo significante, às vezes inexequível, os recursos computacionais. Por outro lado, a partir de uma variante esparsa da equação de aquisição de dados, o problema de encontrar a solução mais esparsa possível de sistemas de equações subdeterminados com o algoritmo OMP tem sido empregado de modo satisfatório para encontrar as estimativas de direção, porém com muitas oportunidades de melhoria em casos com cenários sujeitos a condições severas. Por exemplo, cenários com acoplamento eletromagnético (EM), baixa razão sinal-ruído (SNR) e um número limitado de amostras temporais disponíveis. O estimador de direção proposto, baseado em coarranjo diferença, denominado OMP com Máxima Verossimilhança Baseado em Lista (LBML-OMP), apresentou uma melhora significativa no processo de estimação em comparação com técnicas tradicionais e modernas, tais como: OMP, Técnica de Limiar Iterativa (IHT) e Classificação de Múltiplos Sinais Espacialmente Suavizados (SS-MUSIC). A técnica proposta utiliza uma lista de candidatos gerada a partir da solução do algoritmo OMP original e decide pelo melhor a partir de uma busca limitada utilizando o estimador ML estocástico, o que justifica seu uso em cenários práticos. Para a amostragem dos sinais no ambiente, arranjos lineares não-uniformes clássicos e modernos foram empregados, tais como Arranjos Aninhados de Segunda Ordem (NAQ2), Arranjos Aninhados de Segunda Ordem Aperfeiçoados (SNAQ2), Arranjos de Redundância Mínima (MRA) e Arranjos Coprimos (CPA). Além disso, a estimação foi realizada considerando-se o efeito do acoplamento EM e ruído. Ainda, um novo modelo para estimação de direção em coarranjo diferença foi desenvolvido. Este modelo considera o número de amostras temporais finitas (não-assintótico) e mostrou melhora significativa quando do seu emprego no processo de estimação de direção de todos os algoritmos considerados, não apenas o LBML-OMP, evidenciando fontes secundárias de erro no modelo original estabelecido. De forma a complementar o trabalho, um algoritmo de atenuação de ruído chamado OMP aleatorizado (RandOMP) foi utilizado para aumentar a precisão da estimação em cenários com condições de ruído severas. Neste sentido, as contribuições deste trabalho estão relacionadas principalmente ao desenvolvimento de um novo algoritmo e um novo modelo de transformação em coarranjo diferença de modo a melhorar as estimativas de direção das fontes com arranjos lineares não-uniformes. Além disso, enfatiza-se o emprego de diferentes geometrias para as simulações, tornando-se evidente o impacto da posição dos sensores nas curvas de raiz quadrada do erro médio quadrático (RMSE). / [en] The Direction of Arrival (DoA) estimation or Direction Finding (DF) is a relevant topic for research in areas such as radar, sonar, seismology, electronic surveillance, and wireless communications. This thesis devises a new algorithm that combines a stochastic Maximum Likelihood (ML) method with the widely-known Orthogonal Matching Pursuit (OMP) greedy algorithm, commonly used in sparse recovery with Compressive Sensing (CS). Even though ML techniques are known to be optimal in the mean-squared error sense, achieving the Cramér-Rao Lower Bound (CRLB), the tighter lower bound on estimator variance, they demand a significant, sometimes infeasible, amount of computational resources. On the other hand, departing from a sparsified variant of the data acquisition equation, the problem of finding the sparsest solution of underdetermined systems of equations with OMP has been employed successfully to find the DoA estimates, but with many opportunities for improvement in cases of challenging scenarios. For instance, scenarios with electromagnetic (EM) coupling, low signal-to-noise ratio (SNR), and a limited number of available snapshots (time samples). The proposed difference coarray DoA estimator termed List-Based Maximum Likelihood OMP (LBML-OMP) has shown substantial improvements over traditional and modern techniques, such as OMP, Iterative Hard Thresholding (IHT), and Spatial Smoothing Multiple Signal Classification (SS-MUSIC). It uses a list of candidates generated from the OMP solution and decides for the best based on a limited search using the stochastic ML rule. Thus, it does not perform a grid search with the ML estimator, and this justifies its use in practical scenarios. For the sensing of space-time field, classic and modern non-uniform linear arrays are employed, such as 2-nd Order Nested Array (NAQ2), 2-nd Order Super Nested Array (SNAQ2), Minimum Redundancy Array (MRA), Minimum Hole Array (MHA), and Coprime Array (CPA). Additionally, the estimation is performed under the assumption of EM coupling and noise as disturbing side effects. Furthermore, a new model for difference coarray DoA estimation is developed. It accounts for the finite number of snapshots and has shown to increase the estimation accuracy for all the algorithms, not only LBML-OMP, evidencing secondary sources of error for the difference coarray transformation. To complement the work, a denoising algorithm called Randomized OMP (RandOMP) was applied to successfully increase the estimation accuracy for difference coarray estimators in scenarios with severe noisy conditions. The contributions of this work relate mainly to the development of a new algorithm and a new difference coarray transformation to improve the DoA estimation accuracy with non-uniform linear arrays. Also, it should be noticed the employment of different geometries for the numerical experiments, making evident the impact of the array sensors positions in the root mean square error (RMSE) curves.