XIMENES, L. R. Tensor-based MIMO relaying communication systems. 2015. 134 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2015. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2015-06-24T12:23:49Z No. of bitstreams: 1 2015_tese_lrximenes.pdf: 22186309 bytes, checksum: b90a5d56afa23e69c67413686ac097d4 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2015-06-24T17:52:38Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2015_tese_lrximenes.pdf: 22186309 bytes, checksum: b90a5d56afa23e69c67413686ac097d4 (MD5) / Made available in DSpace on 2015-06-24T17:52:38Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2015_tese_lrximenes.pdf: 22186309 bytes, checksum: b90a5d56afa23e69c67413686ac097d4 (MD5) Previous issue date: 2015-03-25 / 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 / Em comunicações 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 propagação entre dois pontos comunicantes, os diversos elementos transmissores podem atuar como um arranjo virtual de antenas, obtendo-se assim vantagens dos sistemas de múltiplas antenas (MIMO), sobretudo o aumento da capacidade de transmissão. Recentemente, a chamada analise tensorial tem se mostrado uma abordagem eficiente então para a estimação de canais em sistemas com diversidade cooperativa. Contudo, nos poucos trabalhos dedicados a essa tarefa, a utilização da decomposição tensorial PARAFAC para a modelagem dos sinais recebidos não possibilitou o desenvolvimento de técnicas de estimação conjunta de canais e símbolos. Com a idéia de se evitar o uso de sequencias de treinamento, que limita a eficiência espectral da transmissão por dedicar uma parte da largura de banda apenas para a tarefa de estimação dos canais, o objetivo desta tese é prover novas estratégias de comunicação, 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 codificação espaço-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 nó de destino satisfazem os modelos tensoriais do tipo PARATUCK2 e Nested PARAFAC. Explorando as propriedades de unicidade destes modelos tensoriais estabelecidas nesta tese, vários receptores semi-cegos são derivados. Alguns destes receptores são do tipo ALS, enquanto outros são de soluções baseadas na factorização de produtos de Khatri-Rao. Resultados de simulação são apresentados para ilustrar os desempenhos dos receptores propostos em comparação a alguns estimadores supervisionados

Made available in DSpace on 2014-06-12T18:29:12Z (GMT). No. of bitstreams: 2 arquivo624_1.pdf: 979144 bytes, checksum: 2a2b93e268c7af9bbbc00de2c67146d0 (MD5) license.txt: 1748 bytes, checksum: 8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33 (MD5) Previous issue date: 2005 / Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico / O presente trabalho tem basicamente dois objetivos. O primeiro é introduzir o conceito de sistemas competitivos e cooperativos através da exposição do artigo "Systems of Differential Equations Which are Competitive or Cooperative. I: Limit Sets"de Morris W. Hirsch [6]. Esses sistemas são sistemas de equações diferenciais ordinárias bastante particulares muito utilizados em biologia e em epidemiologia como tentativa de modelagem de dinâmicas nessas áreas. O segundo objetivo, desenvolvido no capítulo 2, é aplicar a teoria de sistemas competitivos exposta no capítulo 1, assim como a teoria de estabilidade de órbitas periódicas, a um modelo dinâmico relativo à transmissão do vírus da doença dengue. Neste modelo é consoderado uma população humana constante e uma população variável de mosquito. O referido capítulo consiste basicamente na exposição do artigo "Analysis of a Dengue Disease Transmission Model"de Lourdes Esteva e Cristobal Vargas [1].