CAVALCANTE. I. V. Abordagem tensorial para estimação de canal em Redes MIMO cooperativas multi-salto. 2014. 60 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2014. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-02-27T18:50:23Z No. of bitstreams: 1 2014_dis_ivcavalcante.pdf: 2693074 bytes, checksum: a3db9ccd4fcb7942b931a50333723229 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2015-03-04T16:04:26Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_dis_ivcavalcante.pdf: 2693074 bytes, checksum: a3db9ccd4fcb7942b931a50333723229 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-04T16:04:26Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_dis_ivcavalcante.pdf: 2693074 bytes, checksum: a3db9ccd4fcb7942b931a50333723229 (MD5) Previous issue date: 2014-07-18 / In this dissertation the problem of channel estimation in cooperative MIMO systems is investigated. More specifically, channel estimation techniques have been developed for a communication system assisted by relays with amplify-and-forward (AF) processing system in a three-hop scenario. The techniques developed use training sequences and enable, at the receiving node, the estimation of all the channels involved in the communication process. In an initial scenario, we consider a communication system with N transmit antennas and M receive antennas and between these nodes we have two relay groups with R1 and R2 antennas each. We propose protocols based on temporal multiplexing to coordinate the retransmission of the signals. At the end of the training phase, the receiving node estimates the channel matrices by combining the received data. By exploiting the multilinear (tensorial) structure of the sets of signals, we can model the received data through tensor models, such as PARAFAC and PARATUCK2 . This work proposes the combined use of these models and algebraic techniques to explore the spatial diversity. Secondly, we consider that the number of transmit and receive antennas at the relays may be different and that the data can travel in a bidirectional scheme (two-way). In order to validate the algorithms we use Monte-Carlo simulations in which we compare our proposed models with competing channel estimation algorithms, such as, the PARAFAC and Khatri-Rao factorization based algorithms in terms of NMSE and bit error rate. / Nesta dissertação o problema de estimação de canal em sistemas MIMO cooperativos é investigado. Mais especificamente, foram desenvolvidas técnicas para estimação de canal em um sistema de comunicação assistida por relays com processamento do tipo amplifica-e-encaminha (do inglês, amplify-and-forward) em um cenário de 3 saltos. As técnicas desenvolvidas utilizam sequência de treinamento e habilitam, no nó receptor, a estimação de todos os canais envolvidos no processo de comunicação. Em um cenário inicial, consideramos um sistema de comunicação com N antenas transmissoras e M antenas receptoras e entre esses nós temos dois grupos de relays com R1 e R2 antenas cada um. Foram desenvolvidos protocolos de transmissão baseado em multiplexação temporal para coordenar as retransmissões dos sinais. Ao final da fase de treinamento, o nó receptor faz a estimação das matrizes de canal através da combinação dos dados recebidos. Explorando a estrutura multilinear (tensorial) dos diversos conjuntos de sinais, podemos modelar os dados recebidos através de modelos tensoriais, tais como: PARAFAC e PARATUCK2. Este trabalho propõe a utilização combinada desses modelos e de técnicas algébricas para explorar a diversidade espacial. Em um segundo momento, consideramos que o número de antenas transmissoras e receptoras dos relays podem ser diferentes e ainda que os dados podem trafegar em um esquema bidirecional (do inglês, two-way). Para fins de validação dos algoritmos utilizamos simulações de Monte-Carlo em que comparamos os modelos propostos com outros algoritmos de estimação de canal, tais como os algoritmos baseados em PARAFAC e Fatoração de Khatri-Rao em termos de NMSE e taxa de erro de bit.

Os anos noventa no Brasil foram marcados pela simultânea queda do trabalho infantil e aumento da freqüência escolar. Este estudo se propôs a investigar as causas desses fenômenos. Mais especificamente, buscou-se testar a importância relativa de três hipóteses para a explicação conjunta dos movimentos, quais sejam: mudanças no background familiar, em particular, o aumento generalizado da escolaridade dos pais das crianças e adolescentes; a deterioração do mercado de trabalho infantil e mudanças em variáveis educacionais. Para tanto, foram utilizados dados oriundos da Pesquisa Mensal do Emprego (PME) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que se caracterizam por apresentar a estrutura de um painel rotativo. O desenho da pesquisa é tal que uma mesma família é entrevistada em dois anos consecutivos. Para modelar o problema de decisão das famílias no tocante à alocação do tempo das crianças entre a escola, o trabalho (ou ambos) e o lazer (não trabalho e não escola), foi utilizado o modelo Logit Multinomial. Através da aplicação de uma modificação da técnica de Oaxaca-Blinder, verificou-se que as mudanças na probabilidade de uma criança (ou adolescente) trabalhar ou freqüentar a escola (ou ainda não estudar e não trabalhar) estão mais associadas a mudanças nas variáveis explicativas (características observáveis) do que nos coeficientes estimados (características não observáveis). Além disso, o fenômeno parece estar mais associado a mudanças em variáveis educacionais, como o aumento da escolaridade dos professores do ensino público, e mudanças no background familiar. Ainda mais importantes, no entanto, parecem ser as mudanças na distribuição da alocação do tempo da criança na 1ª entrevista (primeiro ano). Argumentou-se que, ao se estar controlando pelo estado de aprovação/reprovação e distorção idade/série, o resultado poderia estar associado a políticas educacionais de combate à reprovação e evasão escolar (assumindo que a queda nas taxas de reprovação foi resultado de tais políticas). / During the 1990s, child employment declined and school attendance increased sharply in Brazil. The aim of this study is to investigate the causes of this phenomenon, more specifically, to test the relative importance of three hypotheses: changes in the family background, in particular, the generalized raise in parent\'s schooling; the deterioration of child labor market and changes in educational variables. The analysis exploits Brazil\'s Monthly Employment Survey (PME) from IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). The PME has a longitudinal design that allows us to observe the same family during two consecutive years. To model the problem of time allocation decisions between school, work (or both) and leisure (none), we used the Multinomial Logit Model. Through an extension of Oaxaca-Blinder technique, we verified that the changes in the probability of a child to work or to attend school are more associated to changes in the explanatory variables (observable characteristics) than to changes in the estimated coefficients (non-observable characteristics). Besides, the phenomenon seems to be more associated to changes in educational variables, such as the raise of the average schooling of public school teachers, and changes in the family background. In addition, the change in the distribution of children\'s time allocation in the 1st interview (first year) seems to be even more important to explain the decline in child labor and the increase in school attendance in Brazil. As we are controlling throughout the fact that the child failed or was approved in advancing school and for age-grade distortion, we argue that this result could be associated to educational policies that try combating school drop-out (assuming that the decline in the repetition rates resulted form that kind of policies).

Os anos noventa no Brasil foram marcados pela simultânea queda do trabalho infantil e aumento da freqüência escolar. Este estudo se propôs a investigar as causas desses fenômenos. Mais especificamente, buscou-se testar a importância relativa de três hipóteses para a explicação conjunta dos movimentos, quais sejam: mudanças no background familiar, em particular, o aumento generalizado da escolaridade dos pais das crianças e adolescentes; a deterioração do mercado de trabalho infantil e mudanças em variáveis educacionais. Para tanto, foram utilizados dados oriundos da Pesquisa Mensal do Emprego (PME) do Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (IBGE), que se caracterizam por apresentar a estrutura de um painel rotativo. O desenho da pesquisa é tal que uma mesma família é entrevistada em dois anos consecutivos. Para modelar o problema de decisão das famílias no tocante à alocação do tempo das crianças entre a escola, o trabalho (ou ambos) e o lazer (não trabalho e não escola), foi utilizado o modelo Logit Multinomial. Através da aplicação de uma modificação da técnica de Oaxaca-Blinder, verificou-se que as mudanças na probabilidade de uma criança (ou adolescente) trabalhar ou freqüentar a escola (ou ainda não estudar e não trabalhar) estão mais associadas a mudanças nas variáveis explicativas (características observáveis) do que nos coeficientes estimados (características não observáveis). Além disso, o fenômeno parece estar mais associado a mudanças em variáveis educacionais, como o aumento da escolaridade dos professores do ensino público, e mudanças no background familiar. Ainda mais importantes, no entanto, parecem ser as mudanças na distribuição da alocação do tempo da criança na 1ª entrevista (primeiro ano). Argumentou-se que, ao se estar controlando pelo estado de aprovação/reprovação e distorção idade/série, o resultado poderia estar associado a políticas educacionais de combate à reprovação e evasão escolar (assumindo que a queda nas taxas de reprovação foi resultado de tais políticas). / During the 1990s, child employment declined and school attendance increased sharply in Brazil. The aim of this study is to investigate the causes of this phenomenon, more specifically, to test the relative importance of three hypotheses: changes in the family background, in particular, the generalized raise in parent\'s schooling; the deterioration of child labor market and changes in educational variables. The analysis exploits Brazil\'s Monthly Employment Survey (PME) from IBGE (Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística). The PME has a longitudinal design that allows us to observe the same family during two consecutive years. To model the problem of time allocation decisions between school, work (or both) and leisure (none), we used the Multinomial Logit Model. Through an extension of Oaxaca-Blinder technique, we verified that the changes in the probability of a child to work or to attend school are more associated to changes in the explanatory variables (observable characteristics) than to changes in the estimated coefficients (non-observable characteristics). Besides, the phenomenon seems to be more associated to changes in educational variables, such as the raise of the average schooling of public school teachers, and changes in the family background. In addition, the change in the distribution of children\'s time allocation in the 1st interview (first year) seems to be even more important to explain the decline in child labor and the increase in school attendance in Brazil. As we are controlling throughout the fact that the child failed or was approved in advancing school and for age-grade distortion, we argue that this result could be associated to educational policies that try combating school drop-out (assuming that the decline in the repetition rates resulted form that kind of policies).

Em experimentos de genótipos ambiente são comuns à presença de valores ausentes, devido à quantidade insuficiente de genótipos para aplicação dificultando, por exemplo, o processo de recomendação de genótipos mais produtivos, pois para a aplicação da maioria das técnicas estatísticas multivariadas exigem uma matriz de dados completa. Desta forma, aplicam-se métodos que estimam os valores ausentes a partir dos dados disponíveis conhecidos como imputação de dados (simples e múltiplas), levando em consideração o padrão e o mecanismo de dados ausentes. O objetivo deste trabalho é avaliar a eficiência da imputação múltipla livre da distribuição (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007) comparando-a com o método de imputação múltipla com Monte Carlo via cadeia de Markov (IMMCMC), na imputação de unidades ausentes presentes em experimentos de interação genótipo (25) ambiente (7). Estes dados são provenientes de um experimento aleatorizado em blocos com a cultura de Eucaluptus grandis (LAVORANTI, 2003), os quais foram feitas retiradas de porcentagens aleatoriamente (10%, 20%, 30%) e posteriormente imputadas pelos métodos considerados. Os resultados obtidos por cada método mostraram que, a eficiência relativa em ambas as porcentagens manteve-se acima de 90%, sendo menor para o ambiente (4) quando imputado com a IMLD. Para a medida geral de exatidão, a medida que ocorreu acréscimo de dados em falta, foi maior ao imputar os valores ausentes com a IMMCMC, já para o método IMLD estes valores variaram sendo menor a 20% de retirada aleatória. Dentre os resultados encontrados, é de suma importância considerar o fato de que o método IMMCMC considera a suposição de normalidade, já o método IMLD leva vantagem sobre este ponto, pois não considera restrição alguma sobre a distribuição dos dados nem sobre os mecanismos e padrões de ausência. / In trials of genotypes by environment, the presence of absent values is common, due to the quantity of insufficiency of genotype application, making difficult for example, the process of recommendation of more productive genotypes, because for the application of the majority of the multivariate statistical techniques, a complete data matrix is required. Thus, methods that estimate the absent values from available data, known as imputation of data (simple and multiple) are applied, taking into consideration standards and mechanisms of absent data. The goal of this study is to evaluate the efficiency of multiple imputations free of distributions (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007), compared with the Monte Carlo via Markov chain method of multiple imputation (IMMCMC), in the absent units present in trials of genotype interaction (25)environment (7). This data is provisional of random tests in blocks with Eucaluptus grandis cultures (LAVORANTI, 2003), of which random percentages of withdrawals (10%, 20%, 30%) were performed, with posterior imputation of the considered methods. The results obtained for each method show that, the relative efficiency in both percentages were maintained above 90%, being less for environmental (4) when imputed with an IMLD. The general measure of exactness, the measures where higher absent data occurred, was larger when absent values with an IMMCMC was imputed, as for the IMLD method, the varied absent values were lower at 20% for random withdrawals. Among results found, it is of sum importance to take into consideration the fact that the IMMCMC method considers it to be an assumption of normality, as for the IMLD method, it does not consider any restriction on the distribution of data, not on mechanisms and absent standards, which is an advantage on imputations.

Em experimentos de genótipos ambiente são comuns à presença de valores ausentes, devido à quantidade insuficiente de genótipos para aplicação dificultando, por exemplo, o processo de recomendação de genótipos mais produtivos, pois para a aplicação da maioria das técnicas estatísticas multivariadas exigem uma matriz de dados completa. Desta forma, aplicam-se métodos que estimam os valores ausentes a partir dos dados disponíveis conhecidos como imputação de dados (simples e múltiplas), levando em consideração o padrão e o mecanismo de dados ausentes. O objetivo deste trabalho é avaliar a eficiência da imputação múltipla livre da distribuição (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007) comparando-a com o método de imputação múltipla com Monte Carlo via cadeia de Markov (IMMCMC), na imputação de unidades ausentes presentes em experimentos de interação genótipo (25) ambiente (7). Estes dados são provenientes de um experimento aleatorizado em blocos com a cultura de Eucaluptus grandis (LAVORANTI, 2003), os quais foram feitas retiradas de porcentagens aleatoriamente (10%, 20%, 30%) e posteriormente imputadas pelos métodos considerados. Os resultados obtidos por cada método mostraram que, a eficiência relativa em ambas as porcentagens manteve-se acima de 90%, sendo menor para o ambiente (4) quando imputado com a IMLD. Para a medida geral de exatidão, a medida que ocorreu acréscimo de dados em falta, foi maior ao imputar os valores ausentes com a IMMCMC, já para o método IMLD estes valores variaram sendo menor a 20% de retirada aleatória. Dentre os resultados encontrados, é de suma importância considerar o fato de que o método IMMCMC considera a suposição de normalidade, já o método IMLD leva vantagem sobre este ponto, pois não considera restrição alguma sobre a distribuição dos dados nem sobre os mecanismos e padrões de ausência. / In trials of genotypes by environment, the presence of absent values is common, due to the quantity of insufficiency of genotype application, making difficult for example, the process of recommendation of more productive genotypes, because for the application of the majority of the multivariate statistical techniques, a complete data matrix is required. Thus, methods that estimate the absent values from available data, known as imputation of data (simple and multiple) are applied, taking into consideration standards and mechanisms of absent data. The goal of this study is to evaluate the efficiency of multiple imputations free of distributions (IMLD) (BERGAMO et al., 2008; BERGAMO, 2007), compared with the Monte Carlo via Markov chain method of multiple imputation (IMMCMC), in the absent units present in trials of genotype interaction (25)environment (7). This data is provisional of random tests in blocks with Eucaluptus grandis cultures (LAVORANTI, 2003), of which random percentages of withdrawals (10%, 20%, 30%) were performed, with posterior imputation of the considered methods. The results obtained for each method show that, the relative efficiency in both percentages were maintained above 90%, being less for environmental (4) when imputed with an IMLD. The general measure of exactness, the measures where higher absent data occurred, was larger when absent values with an IMMCMC was imputed, as for the IMLD method, the varied absent values were lower at 20% for random withdrawals. Among results found, it is of sum importance to take into consideration the fact that the IMMCMC method considers it to be an assumption of normality, as for the IMLD method, it does not consider any restriction on the distribution of data, not on mechanisms and absent standards, which is an advantage on imputations.