FundaÃÃo de Amparo à Pesquisa do Estado do Cearà / Atualmente a internet à uma ferramenta largamente utilizada e o grande desenvolvimentoe popularidade de tecnologias de acesso sem-fio (wireless) nos levam a um futuro no qual uma conexÃo caracterizada por estar disponÃvel âanytime, anywhereâ, ou seja, a qualquer hora e em qualquer lugar, serà essencial. Tal caracterÃstica à considerada obrigatÃria em sistemas4G (quarta geraÃÃo), mas para uma experiÃncia satisfatÃria para o usuÃrio à necessÃrio que uma conexÃo segura e eficiente esteja disponÃvel. A fim de obter tal eficiÃncia, a comunidade de pesquisa tem gerado algumas soluÃÃes promissoras que obtÃm ganhos significativos no desempenho do sistema, tais como modulaÃÃo e codificaÃÃo adaptativas, codificaÃÃo espaÃo-temporal, mÃltiplas antenas e canais MIMO (Multiple Input Multiple Output ), modulaÃÃo multiportadora, detecÃÃo multiusuÃrio, etc. [1]. Dentre essas soluÃÃes, destaca-se a adaptaÃÃo do sistema, ou seja, o sistema deve estar em constante adaptaÃÃo para obter sempre o melhor desempenho possÃvel para cada situaÃÃo em que se encontra. No entanto, uma importante premissa para a adaptaÃÃo do sistema consiste em conhecer o estado atual em que o sistema se encontra (informaÃÃo sobre o canal de comunicaÃÃo). Para isso diversas tÃcnicas de estimaÃÃo de canal sÃo propostas na literatura, cada uma possuindo vantagens e desvantagens. Nesse trabalho o impacto da estimaÃÃo de canal na adaptaÃÃo de enlace à analisado atravÃs de simulaÃÃes computacionais1. Em particular, duas tÃcnicas de estimaÃÃo de canal com caracterÃsticas diferentes sÃo analisadas, para alguns cenÃrios especÃficos em um sistema MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output - Orthogonal Frequency Division Multiplexing ), atravÃs de uma mÃtrica que considera tanto a redundÃncia introduzida para estimar o canal quanto o erro de estimaÃÃo de canal de cada tÃcnica. Os resultados encontrados constituem curvas que podem ser utilizadas para efetuar a adaptaÃÃo de enlace do sistema de maneira mais realista, ou seja, considerando o efeito da estimaÃÃo de canal, alÃm de incluir a prÃpria tÃcnica de estimaÃÃo de canal como um parÃmetro a ser adaptado. / Atualmente a internet à uma ferramenta largamente utilizada e o grande desenvolvimentoe popularidade de tecnologias de acesso sem-fio (wireless) nos levam a um futuro no qual uma conexÃo caracterizada por estar disponÃvel âanytime, anywhereâ, ou seja, a qualquer hora e em qualquer lugar, serà essencial. Tal caracterÃstica à considerada obrigatÃria em sistemas4G (quarta geraÃÃo), mas para uma experiÃncia satisfatÃria para o usuÃrio à necessÃrio que uma conexÃo segura e eficiente esteja disponÃvel. A fim de obter tal eficiÃncia, a comunidade de pesquisa tem gerado algumas soluÃÃes promissoras que obtÃm ganhos significativos no desempenho do sistema, tais como modulaÃÃo e codificaÃÃo adaptativas, codificaÃÃo espaÃo-temporal, mÃltiplas antenas e canais MIMO (Multiple Input Multiple Output ), modulaÃÃo multiportadora, detecÃÃo multiusuÃrio, etc. [1]. Dentre essas soluÃÃes, destaca-se a adaptaÃÃo do sistema, ou seja, o sistema deve estar em constante adaptaÃÃo para obter sempre o melhor desempenho possÃvel para cada situaÃÃo em que se encontra. No entanto, uma importante premissa para a adaptaÃÃo do sistema consiste em conhecer o estado atual em que o sistema se encontra (informaÃÃo sobre o canal de comunicaÃÃo). Para isso diversas tÃcnicas de estimaÃÃo de canal sÃo propostas na literatura, cada uma possuindo vantagens e desvantagens. Nesse trabalho o impacto da estimaÃÃo de canal na adaptaÃÃo de enlace à analisado atravÃs de simulaÃÃes computacionais1. Em particular, duas tÃcnicas de estimaÃÃo de canal com caracterÃsticas diferentes sÃo analisadas, para alguns cenÃrios especÃficos em um sistema MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output - Orthogonal Frequency Division Multiplexing ), atravÃs de uma mÃtrica que considera tanto a redundÃncia introduzida para estimar o canal quanto o erro de estimaÃÃo de canal de cada tÃcnica. Os resultados encontrados constituem curvas que podem ser utilizadas para efetuar a adaptaÃÃo de enlace do sistema de maneira mais realista, ou seja, considerando o efeito da estimaÃÃo de canal, alÃm de incluir a prÃpria tÃcnica de estimaÃÃo de canal como um parÃmetro a ser adaptado. / Nowadays the internet is a widely used tool and the great development and popularity of wireless technologies leads us to a future where the connectivity will be characterized as âanywhere, anytimeâ. Such characteristic is considered essential in 4G systems. However, for a satisfactory user experience a secure and efficient connectivity has to be always available. To obtain such efficiency, the research community has generated a number of promising solutions that achieve significative improvements in system performance, such as adaptive modulation and coding, space-time coding, multiple antennas and MIMO (Multiple Input Multiple Output ) channels, multicarrier modulation, multiuser detection, etc. [1]. Among these solutions, the system adaptation is a particularly interesting one, there is, the system must constantly adapt itself to achieve the best performance for each situation. However, one important premise for the system adaptation is the knowledge of the channel state information (CSI). To obtain this knowledge, several channel estimation strategies were proposed in the literature, each one with advantages and disadvantages. In this work we analyze the impact of channel estimation in the link adaptation through computer simulations1. Two channel estimation techniques with different characteristics were analyzed for some specific scenarios in a MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output - Orthogonal Frequency Division Multiplexing ) system. To perform the analysis it was used a metric that consider the redundancy introduced to estimate the channel and the channel estimation error of each technique. The obtained results constitute curves that can be used to perform link adaptation in a more realistic way, that is, considering the effect of channel estimation. Besides, it is shown that even the choice of the channel estimation strategy can be an adaptable parameter so that the most adequate channel estimation strategy for each system state is used. / Nowadays the internet is a widely used tool and the great development and popularity of wireless technologies leads us to a future where the connectivity will be characterized as âanywhere, anytimeâ. Such characteristic is considered essential in 4G systems. However, for a satisfactory user experience a secure and efficient connectivity has to be always available. To obtain such efficiency, the research community has generated a number of promising solutions that achieve significative improvements in system performance, such as adaptive modulation and coding, space-time coding, multiple antennas and MIMO (Multiple Input Multiple Output ) channels, multicarrier modulation, multiuser detection, etc. [1]. Among these solutions, the system adaptation is a particularly interesting one, there is, the system must constantly adapt itself to achieve the best performance for each situation. However, one important premise for the system adaptation is the knowledge of the channel state information (CSI). To obtain this knowledge, several channel estimation strategies were proposed in the literature, each one with advantages and disadvantages. In this work we analyze the impact of channel estimation in the link adaptation through computer simulations1. Two channel estimation techniques with different characteristics were analyzed for some specific scenarios in a MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output - Orthogonal Frequency Division Multiplexing ) system. To perform the analysis it was used a metric that consider the redundancy introduced to estimate the channel and the channel estimation error of each technique. The obtained results constitute curves that can be used to perform link adaptation in a more realistic way, that is, considering the effect of channel estimation. Besides, it is shown that even the choice of the channel estimation strategy can be an adaptable parameter so that the most adequate channel estimation strategy for each system state is used.