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Estimação de canal no enlace reverso de sistemas VL-MIMO multi-celulares / Uplink channel estimation for multicell VL-MIMO systems

Osterno, Igor Sousa 19 June 2015 (has links)
OSTERNO, I. S. Estimação de canal no enlace reverso de sistemas VL-MIMO multi-celulares. 2015. 78 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-08-10T14:28:29Z No. of bitstreams: 1 2015_dis_isosterno.pdf: 4864120 bytes, checksum: ded807bfe70c3cb851f052eee90c66e8 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2015-08-11T12:03:13Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_dis_isosterno.pdf: 4864120 bytes, checksum: ded807bfe70c3cb851f052eee90c66e8 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-08-11T12:03:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_dis_isosterno.pdf: 4864120 bytes, checksum: ded807bfe70c3cb851f052eee90c66e8 (MD5) Previous issue date: 2015-06-19 / The aim of this dissertation is mainly to investigate and propose different channel estimation techniques for a multicell multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) communication system. Particular attention is payed to the case that is referred to as very large (VL) MIMO (VL-MIMO) arrays, where the base stations are equipped with a great (or even huge) number of antenna sensors. Some of these techniques exploit properties issued from the (large) Random Matrices Theory and are therefore less affected by the so-called pilot contamination effect. In this work, the parameters of the VL-MIMO channel are estimated from the eigenvalue decomposition (EVD) of the output covariance matrix of the receive antenna array. This technique is more robust to the interference of signals from other cells compared with methods that do not exploit the specific properties of the VL-MIMO channel matrix, which is the case of the classical least squares (LS) solution. In this context, this work also proposes a simpler way to resolve the scaling ambiguity remaining from the EVD-based method using the Khatri-Rao product. The second part of this dissertation exploits the VL-MIMO properties on a source localization problem, aiming to determine the direction of arrival (DoA) of the signals impinging on the antenna array from a given desired cell. Based on the subspace representation of the outer cell interference signals, we propose a new blind MUSIC-like classification algorithm to estimate the channel matrix. The proposed technique convert the high resolution gains of the VL-MIMO arrays into ability to reduce power of undesired signals, yielding good channel estimates even under high interference power levels, and including cases where desired and undesired signals are strongly correlated. Computer simulations have been done in order to cope with different situations and propagation scenarios, thus yielding an exploratory character to our research and allowing us to evaluate and assess the investigated algorithms, comparing them to consolidated solutions in order to establish a complete overview of the parameter estimation problem in the VL-MIMO case / Este trabalho se propõe a investigar e propor diferentes técnicas de estimação de canal de múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO) para sistemas de comunicação multiusuário operando em regime de interferência em cenário de múltiplas células. Atenção particular é dada ao caso onde as estações rádio-base são equipadas com arranjos de antenas apresentando grande quantidade de antenas, configurando o que se tem referido na literatura como sistemas de comunicação MIMO de grande dimensão (VL-MIMO, do inglês: very large MIMO). Algumas destas técnicas exploram as propriedades das grandes matrizes aleatórias e são menos afetadas pela contaminação de pilotos. Nesta dissertação, os parâmetros do canal VL-MIMO são estimados a partir de uma decomposição em autovalores (EVD, do inglês: eigenvalue-decomposition) da matriz de covariância na saída do arranjo de antenas receptoras. Esta técnica se mostra menos sensível à presença de interferência do que outras que não exploram propriedades específicas da matriz de canal VL-MIMO, como é o caso da solução clássica dos mínimos quadrados (LS, do inglês: least-squares). Nesse contexto, propõe-se ainda uma solução para o fator de ambiguidade multiplicativa do método baseado em EVD, utilizando um simples produto de Khatri-Rao. Na segunda parte desta dissertação, as propriedades dos sistemas VL-MIMO são empregadas num problema de localização de fontes, a fim de determinar a direção de chegada (DOA) dos sinais incidentes sobre o arranjo, provenientes da célula em questão. Explorando o subespaço de representação dos sinais interferentes, propõe-se o uso de um algoritmo de classificação de tipo MUSIC para estimar a matriz de canal de forma cega. O método proposto converte os altos ganhos de resolução dos arranjos VL-MIMO em capacidade de redução de interferência, podendo fornecer estimativas do canal adequadas, mesmo sob níveis fortes de interferência e também em casos onde os sinais do usuário desejado e dos interferentes são altamente correlacionados espacialmente. Extensas campanhas de simulação computacional foram realizadas, dandoum caráter exploratório a esta dissertação no sentido de abranger diferentes cenários e avaliar as técnicas investigadas em comparação com soluções já consolidadas, permitindo assim a elaboração de um panorama mais completo de caracterização dos problemas de estimação de parâmetros no caso VL-MIMO

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