Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2017-03-28T19:29:10Z No. of bitstreams: 1 HaulissonJodyBatistaDaCosta_TESE.pdf: 2105364 bytes, checksum: 02ce6394c65e4f1c777677345eac66c6 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2017-03-29T18:57:57Z (GMT) No. of bitstreams: 1 HaulissonJodyBatistaDaCosta_TESE.pdf: 2105364 bytes, checksum: 02ce6394c65e4f1c777677345eac66c6 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-29T18:57:57Z (GMT). No. of bitstreams: 1 HaulissonJodyBatistaDaCosta_TESE.pdf: 2105364 bytes, checksum: 02ce6394c65e4f1c777677345eac66c6 (MD5) Previous issue date: 2016-08-22 / A evolu??o da comunica??o sem fio traz suporte a m?ltiplos dispositivos que, simultaneamente, transmitem altas taxas de dados. T?cnicas emergentes de comunica??o LSMIMO permitem explorar o aumento da capacidade para a moderniza??o dos sistemas de transmiss?o. Apesar da pr?pria caracter?stica do canal de multipercurso proporcionar efici?ncia espectral, a complexidade computacional dos m?todos de detec??o LS-MIMO tornam-se proibitivos em sistemas com elevada quantidades de antenas. Procurando aumentar a quantidade de antenas empregadas na detec??o MIMO, este trabalho prop?e adaptar o m?todo iterativo de Richardson ao conceito de matrizes aleat?rias estabelecido por Marchenko-Pastur e ao conceito de execu??o paralela de modo a adequ?-lo ? aplica??o em sistema LS-MIMO. O m?todo iterativo de Richardson exige condi??es para resolu??o linear que restringem sua ampla aplica??o. Contudo, a compreens?o do canal permite estabelecer adapta??es que suprem as exig?ncias do m?todo. Os efeitos do canal conceituados por Marchenko-Pastur permitem modificar o m?todo, atrelando a estabilidade ? quantidade de antenas de maneira que o aumento dessa propor??o contribui tanto para a melhoria da converg?ncia quanto para a redu??o relativa das itera??es. Adicionalmente, a execu??o compartilhada com o m?todo de decodifica??o proporciona uma divis?o de carga de trabalho, de modo a permitir uma taxa de transfer?ncia que supera outros m?todos. Os resultados levantados a partir das an?lises comparativas entre outras propostas de execu??o paralela mostraram de forma in?dita a capacidade de detec??o em larga escala. Ainda, a proposta mostrou um n?vel de adaptabilidade que permite variar a rela??o entre taxa de transfer?ncia de dados e complexidade. Nesse sentido, o m?todo mostrou que com taxas de transmiss?o equipar?veis com outras propostas permite aumentar seu desempenho em 150% abdicando 1,75 dB da rela??o sinal ru?do. Baseando-se nessa abordagem, o sistema mostra um desempenho superior as outras estrat?gias executadas em GPU que apontam um incremento significativo na capacidade de transmiss?o paralela. A proposta, tamb?m, mostra aspectos escal?veis que permitem alcan?ar um desempenho na ordem de Gb=s pela inser??o de outros dispositivos (GPUs) operando paralelamente no sistema. / The evolution of wireless communications must support multiples devices and maintain high-speed data transmission. The emerging Large-Scale MIMO techniques allows improving the capacity for the next generations of communications systems. Although the benefit of multipath involves the spectral efficiency, the computational complexity of LS-MIMO detection becomes prohibitive in large systems. Seeking to overcome it, we propose to adapt the Richardson iterative method to the LS-MIMO with random matrices theory by concepts of Marchenko-Pastur and parallel executions. This method requires restricted conditions for the linear resolution that limits its applications. However, the channel knowledge allows establishing adaptations that supply the requirements of the method. The channel effect explained by Marchenko-Pastur allows associating the stability of the process with an increase in the numbers of antennas that contributed to improved the convergence and reduction the iterations. Furthermore, the shared execution with decoding blocks provide a workload distribution that surpasses the throughput of others detections. The results achieved from the comparative analysis of other proposals showed an unprecedented way to increase capability on the large scale detection and provides an efficient parallel processing. Also, the proposal demonstrated a level of adaptability that allows diversifying the association between transmission rate and complexity. Therefore, the implementation of Richardson detection establishes that the transmission rate is comparable with other projects and the increasing of 1.74dB SNR improve 150% at throughput. Based on this approach, the execution shows a significant increase in parallel transmission capacity when implemented on GPU. Also, the implementation shows scalable aspects that allow increasing the performance to Gb/s by insertion of others parallels devices (GPUs) in the system.