Peixoto, A. A. T. Detecção multiusuário baseada em tensores para sistemas de comunicação sem fio cooperativos. 2017. 115 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica e da Computação) - Campus de Sobral, Universidade Federal do Ceará, Sobral, 2017. / Submitted by Programa de Pós-Graduação Engenharia Elétrica e de Computação (secretaria_ppgeec@sobral.ufc.br) on 2017-08-14T13:53:24Z No. of bitstreams: 1 2017_dis_aatpeixoto.pdf: 1646922 bytes, checksum: a562da60d08daac64247b2013ca22436 (MD5) / Approved for entry into archive by Djeanne Costa (djeannecosta@gmail.com) on 2017-08-17T11:50:56Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2017_dis_aatpeixoto.pdf: 1646922 bytes, checksum: a562da60d08daac64247b2013ca22436 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-08-17T11:50:56Z (GMT). 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The two system models are almost the same, except that in one of them, multiuser interference is considered at the relays. The Amplify-and-Forward (AF) protocol is used on all the relays, thus exploiting cooperative diversity. For the received signal of the first system model, a quadrilinear PARAFAC decomposition will be adopted and by doing so, the proposed tensor-based semi-blind receiver can jointly estimate the transmitted symbols, channel gains and spatial signatures of all users by assuming previous knowledge of the users spreading codes and a few transmitted symbols. For the second system model, multiuser interference is considered at the relays, then, a receiver based on a trilinear PARAFAC decomposition is proposed. The estimation of the second receiver is done in two phases with the first phase being a supervised stage where non-orthogonal training sequences are sent by all users. During the second phase, the users' data symbols are then estimated. Both receivers use the Alternating Least Squares (ALS) algorithm to fit the tensor models, assuming no channel state information (CSI) at the base station neither at the relays. With computational simulations, we will also provide performance evaluation of the proposed receivers for various cases and system variations. / As aplicações de processamento de sinal em sistemas de comunicações sem fio às vezes podem tirar proveito de conceitos de álgebra multilinear. Isso pode ser feito modelando os sinais como tensores de ordem elevada. Neste contexto, as decomposições tensoriais, tais como a análise de fatores paralelos (Parallel Facor - PARAFAC), podem ser úteis. Por outro lado, as comunicações cooperativas e a área de sistemas de múltiplas-entradas e múltiplas-saídas (Multiple-Input Multiple-Ouput - MIMO) são uma maneira de se alcançar melhores taxas de dados, capacidade, qualidade de transmissão e cobertura. Juntando-se as capacidades de processamento de sinal da álgebra tensorial, dos sistemas MIMO e das comunicações cooperativas, podemos obter grandes benefícios nos sistemas de comunicações sem fio. Nesta dissertação, dois receptores são propostos para dois modelos de sistema, que são o enlace reverso de um sistema DS-CDMA multiusuário baseado em comunicações cooperativas auxiliadas por múltiplos retransmissores. Os dois modelos de sistema são quase iguais, exceto que em um deles, a interferência de múltiplos usuários é considerada nos retransmissores. O protocolo Amplify-and-Forward (AF) é aplicado em cada retransmissor, explorando a diversidade cooperativa. Para o sinal recebido no primeiro modelo de sistema, uma decomposição tensorial PARAFAC quadrilinear será adotada e, ao fazê-lo, o receptor semi-cego proposto pode estimar conjuntamente os símbolos transmitidos, ganhos de canais e assinaturas espaciais de todos os usuários, assumindo o conhecimento prévio dos códigos de espalhamento dos usuários e alguns símbolos transmitidos. Para o segundo modelo de sistema, interferência multiusuário é considerada nos retransmissores dos usuários, então, um receptor baseado em uma decomposição PARAFAC trilinear é proposto. O segundo receptor realiza as estimações em duas fases, sendo a primeira fase um estágio supervisionado em que todos os usuários enviam sequências de treinamento não ortogonais. Durante a segunda fase, os símbolos de dados dos usuários são então estimados. Ambos os receptores usam o algoritmo ALS (Alternating Least Squares) para ajustar os modelos tensoriais, assumindo nenhuma informação de estado do canal (CSI - Channel State Information) na estação base nem nos retransmissores. Com simulações computacionais, também forneceremos avaliação de desempenho dos receptores propostos para vários casos e variações do sistema.

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Em comunicaÃÃes cooperativas, dois ou mais terminais de transmissÃo sÃo combinados para aumentar a diversidade e/ou a potencia dos sinais que chegam a um determinado receptor. Portanto, mesmo que os dispositivos nÃo disponham de mais de uma antena, ou que entÃo haja uma grande perda por propagaÃÃo entre dois pontos comunicantes, os diversos elementos transmissores podem atuar como um arranjo virtual de antenas, obtendo-se assim vantagens dos sistemas de mÃltiplas antenas (MIMO), sobretudo o aumento da capacidade de transmissÃo. Recentemente, a chamada analise tensorial tem se mostrado uma abordagem eficiente entÃo para a estimaÃÃo de canais em sistemas com diversidade cooperativa. Contudo, nos poucos trabalhos dedicados a essa tarefa, a utilizaÃÃo da decomposiÃÃo tensorial PARAFAC para a modelagem dos sinais recebidos nÃo possibilitou o desenvolvimento de tÃcnicas de estimaÃÃo conjunta de canais e sÃmbolos. Com a idÃia de se evitar o uso de sequencias de treinamento, que limita a eficiÃncia espectral da transmissÃo por dedicar uma parte da largura de banda apenas para a tarefa de estimaÃÃo dos canais, o objetivo desta tese à prover novas estratÃgias de comunicaÃÃo, em termos de sistemas de transmissÃo e receptores semi-cegos, baseados em tensores adaptados a sistemas cooperativos MIMO unidirecionais de dois saltos. Dois sistemas de transmissÃo sÃo propostos utilizando uma codificaÃÃo espaÃo-temporal do tipo Khatri-Rao na fonte e duas estrategias de processamento Amplify-and-Forward (AF) no relay. Para estes sistemas, nomeados PT2-AF e NP-AF, os sinais recebidos no chamado nà de destino satisfazem os modelos tensoriais do tipo PARATUCK2 e Nested PARAFAC. Explorando as propriedades de unicidade destes modelos tensoriais estabelecidas nesta tese, vÃrios receptores semi-cegos sÃo derivados. Alguns destes receptores sÃo do tipo ALS, enquanto outros sÃo de soluÃÃes baseadas na factorizaÃÃo de produtos de Khatri-Rao. Resultados de simulaÃÃo sÃo apresentados para ilustrar os desempenhos dos receptores propostos em comparaÃÃo a alguns estimadores supervisionados. / In cooperative communication systems, two or more transmitting terminals are combined to increase the diversity and/or the power of the signals arriving at a particular receiver. Therefore, even if the devices do not have more than one antenna, or if a significant propaga- tion loss is present between the two communicating nodes, the various transmitting elements can act as a virtual antenna array, thus obtaining the benefits of the multiple antenna (MIMO) systems, especially the increase in the capacity. Recently, tensor decompositions have been introduced as an efficient approach for channel estimation in cooperative com- munication systems. However, among the few works devoted to this task, the utilization of the PARAFAC tensor decomposition for modeling the received signals did not allow the development of techniques for joint symbol and channel estimation. Aiming to avoid the use of pilot sequences, which limits the overall spectral efficiency by dedicating a portion of the bandwidth only for the channel estimation task, the objective of this thesis is to provide new tensor-based strategies, including transmission systems and semi-blind receivers, for one-way two-hop MIMO relaying systems. Based on a Khatri-Rao space-time coding at the source and two different Amplify-and-Forward (AF) relaying strategies, two transmission schemes are proposed. For these systems, named PT2-AF and NP-AF, the received signals at the destination node follow respectively a PARATUCK2 and a nested PARAFAC tensor model. Exploiting uniqueness properties of these tensor models which are established in the thesis, several semi-blind receivers are derived. Some of these receivers are of iterative form us- ing an ALS algorithm, whereas some other ones have closed-form solutions associated with Khatri-Rao factorizations. Some simulation results are finally presented to illustrate the per- formance of the proposed receivers which are compared to some state-of-the-art supervised techniques.