ARAÚJO. G. T. Métodos tensoriais para estimação de canal em sistemas MIMO-STBC. 2014. 67 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática) - Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2014. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-02-27T16:59:18Z No. of bitstreams: 1 2014_dis_gtaraujo.pdf: 1206826 bytes, checksum: 30cd1d25bba9d88217a297bd8f2847ff (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2015-03-05T16:12:00Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2014_dis_gtaraujo.pdf: 1206826 bytes, checksum: 30cd1d25bba9d88217a297bd8f2847ff (MD5) / Made available in DSpace on 2015-03-05T16:12:00Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2014_dis_gtaraujo.pdf: 1206826 bytes, checksum: 30cd1d25bba9d88217a297bd8f2847ff (MD5) Previous issue date: 2014-03-21 / In this work, the performance of MIMO systems based on space-time coding is investigated through multilinear algebra, more specifically, by means of tensor decompositions, pulling away a bit from commonly used matrix models. We assume a system composed of P transmit and M receive antennas, consisting of a combination of a space-time block code (STBC) with a formatting filter. This filter is formed by a precoding matrix and a matrix that maps the precoded signal onto the transmit antennas. For the considered system, two contributions are presented to solve the problem of channel estimation. First, we propose a tensor-based channel estimation method for orthogonal STBCs in MIMO systems, by focusing on the specific case of the Alamouti scheme. We resort to a third order PARATUCK2 tensor model for the received signal, the third dimension of which is related to the presence of the formatting filter. By capitalizing on this tensor model, a channel estimation method based on the alternating least squares (ALS) algorithm is proposed. As a second contribution, a generalization of this method to an arbitrary nonorthogonal STBC is made, where a generalized structure is proposed for the formatting filter, introducing a fourth dimension into the tensor signal model. In this case, we make use of the PARATUCK(2-4) model followed by its reduction to a structured PARAFAC model, from which a closed-form solution to the channel estimation problem is established. The performance metrics considered for evaluating the proposed channel estimation method are: (I) the quality of the estimation in terms of NMSE and (II) the system reliability in terms of Bit Error Rate. / Neste trabalho, o desempenho de sistemas MIMO baseados em codificação espaço temporal é investigado via álgebra multilinear, mais especificamente, por meio de decomposições tensoriais, afastando-se um pouco dos modelos matriciais comumente adotados. Assume-se um sistema composto de P antenas transmissoras e M receptoras, consistindo de uma combinação de um código espaço-temporal em bloco com um filtro formatador. Esse filtro é formado por uma matriz de pré-codificação e uma matriz que mapeia os sinais pré-codificados nas antenas transmissoras. Para o sistema considerado, duas contribuições são apresentadas para solucionar o problema de estimação de canal. Primeiro, é proposto um método tensorial de estimação de canal para STBCs ortogonais em sistemas MIMO, tomando-se como exemplo o esquema de Alamouti. Tal método faz uso de um modelo tensorial PARATUCK2 de terceira ordem para o sinal recebido, cuja terceira dimensão está associada à presença do filtro formatador. Aproveitando-se desse modelo tensorial, um método de estimação de canal baseado no algoritmo dos mínimos quadrados alternados é proposto. Como uma segunda contribuição, uma generalização desse modelo para um STBC não ortogonal arbitrário é feita, em que uma estrutura generalizada é proposta para o filtro formatador, introduzindo uma quarta dimensão no modelo tensorial de sinal. Neste caso, faz-se uso do modelo PARATUCK(2-4) seguido pela sua redução a um modelo PARAFAC estruturado, a partir do qual uma solução em forma fechada para o problema de estimação de canal é estabelecida. As métricas de desempenho consideradas para avaliação dos métodos de estimação de canal propostos são: (I) A qualidade da estimação do canal em termos de NMSE e (II) a confiabilidade do sistema em termos de Taxa de Erro de Bit.

Orientador: Prof. Dr. Elias Procópio Duarte Jr. / Tese (doutorado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Curso de Pós-Graduaçao em Informática. Defesa: Curitiba, 12/04/2013 / Bibliografia: fls. 126-148 / Resumo: O diagnóstico baseado em comparações e uma forma realista para detectar falhas em hardware, software, redes e sistemas distribuídos. O diagnostico se baseia na comparaçao de resultados de tarefas produzidos por pares de unidades para determinar quais sao as unidades falhas e sem-falha do sistema. Qualquer diferenca no resultado da comparacao indica que uma ou ambas as unidades estao falhas. O diagnostico completo do sistema e baseado no resultado de todas as comparações. Este trabalho apresenta um novo algoritmo de diagnostico para identificar falhas em sistemas de topologia arbitraria com base no modelo MM*. A complexidade do algoritmo proposto e O(t2AN) no pior caso para sistemas de N unidades, onde t denota o numero maximo permitido de unidades falhas e A e o grau da unidade de maior grau no sistema. Esta complexidade e significativamente menor que a dos outros algoritmos previamente publicados. Alem da especificacao do algoritmo e das provas de correcão, resultados obtidos atraves da execucao exaustiva de experimentos sao apresentados, mostrando o desempenho me dio do algoritmo para diferentes sistemas. Al em do novo algoritmo para sistemas de topologia arbitraria, este trabalho tambem apresenta duas outras solucoes para deteccão e combate a poluicao de conteudo, ou alteracoes nao autorizadas, em transmissões de mídia contínua ao vivo em redes P2P - a primeira e uma solucão centralizada e que realiza o diagnostico da poluicao na rede, e a segunda e uma solucao completamente distribuída e descentralizada que tem o objetivo de combater a propagacao da poluicao na rede. Ambas as solucoes utilizam o diagnostico baseado em comparacoes para detectar alterações no conteudo dos dados transmitidos. As soluções foram implementadas no Fireflies, um protocolo escalavel para redes overlay, e diversos experimentos atraves de simulacao foram conduzidos. Os resultados mostram que ambas as estrategias sao solucães viaveis para identificar e combater a poluiçcãao de conteudo em transmissãoes ao vivo e que adicionam baixa sobrecarga ao trafego da rede. Em particular a estrategia de combate a poluicao foi capaz de reduzir consideravelmente a poluicão de conteudo em diversas configurações, em varios casos chegando a elimina-la no decorrer das transmissoães. / Abstract: Comparison-based diagnosis is a practical approach to detect faults in hardware, software, and network-based systems. Diagnosis is based on the comparison of task outputs returned by pairs of system units in order to determine whether those units are faulty or fault-free. If the comparison results in a mismatch then one ore both units are faulty. System diagnosis is based on the complete set of all comparison results. This work introduces a novel diagnosis algorithm to identify faults in t-diagnosable systems of arbitrary topology under the MM* model. The complexity of the proposed algorithm is O(t2AN) in the worst case for systems with N units, where t denotes the maximum number of faulty units allowed and A corresponds to the maximum degree of a unit in the system. This complexity is significantly lower than those of previously published algorithms. Besides the algorithm specification and correctness proofs, exhaustive simulations results are presented, showing the typical performance of the algorithm for different systems. Moreover, this work also presents two different strategies to detect and fight content pollution in P2P live streaming transmissions - the first strategy is centralized and performs the diagnosis of content pollution in the network, and the second strategy is a completely distributed solution to combat the propagation of the pollution. Both strategies employ comparison-based diagnosis in order to detect any modification in the data transmitted. The solutions were also implemented in Fireflies, a scalable and fault-tolerant overlay network protocol, and a large number of simulation experiments were conduced. Results show that both strategies are feasible solutions to identify and fight content pollution in live streaming sessions and that they add low overhead in terms of network bandwidth usage. In particular, the solution proposed to combat content pollution was able to significantly reduce the pollution over the system in diverse network configurations - in many cases the solution nearly eliminated the pollution during the transmission.