CoordenaÃÃo de AperfeÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Ericsson Brasil / In this dissertation, we present a distributed data estimation and detection approach for the uplink of a network that uses CDMA at transmitters (users). The analyzed network can be represented by an undirected and connected graph, where the nodes use a distributed estimation algorithm based on consensus averaging to perform joint channel and symbol estimation using a receiver based on tensor signal processing. The centralized receiver, developed for a central base station, and the distributed receiver, developed for micro base stations, have their performances compared in a heterogeneous network. Then, two tensor-based receivers are proposed to be used in a relay-assisted network. In this case, the proposed receiver makes use of collaborative signal processing among relays to recover sources information before forwarding to the base station using a Decode-and-Forward protocol. The first receiver is based on the uncoded transmission of the tensor data reconstructed by the relays from the estimation of their factors matrix. The second one considers a tensor encoding of symbols estimated at the relays before transmission to the base station. The different proposed receivers are compared by means of computer simulations in terms of convergence and bit error rate. / Nesta dissertaÃÃo, apresentamos uma abordagem distribuÃda para a estimaÃÃo e detecÃÃo de dados para uplink em uma rede que emprega CDMA nos transmissores (usuÃrios). A rede analisada pode ser representada por um grafo sem direÃÃo e conectado, em que os nÃs fazem uso de um algoritmo de estimaÃÃo distribuÃda baseado em consenso mÃdio para realizar a estimaÃÃo conjunta de sÃmbolos transmitidos e do canal, utilizando um receptor baseado em processamento tensorial. O receptor centralizado, operando em uma EstaÃÃo RÃdio Base central, e o receptor distribuÃdo, operando em Micro EstaÃÃes RÃdio Base, tÃm seus desempenhos comparados em uma rede heterogÃnea. Em seguida, considerando-se uma rede assistida por repetidores, dois receptores tensoriais sÃo propostos. Neste caso, fazemos uso de um processamento de sinais colaborativo entre os repetidores para a recuperaÃÃo da informaÃÃo transmitida pela fonte, antes de ser encaminhada para estaÃÃo rÃdio base fazendo uso do protocolo Decode-and-Forward. O primeiro receptor à baseado na transmissÃo nÃo codificada do tensor de dados reconstruÃdo pelos repetidores a partir da estimaÃÃo de suas matrizes fatores. O segundo considera uma codificaÃÃo tensorial dos sÃmbolos previamente estimados nos repetidores antes da transmissÃo para estaÃÃo rÃdio base. Os diferentes receptores propostos sÃo comparados atravÃs de simulaÃÃes computacionais em termos de convergÃncia e taxa de erro de bit.

Programa AlÃan de bolsas de estudo de alto nÃvel destinado à AmÃrica Latina / Este trabalho tem como objetivo a aplicaÃÃo da anÃlise tensorial para o tratamento de sinais no domÃnio de comunicaÃÃes sem fio. Utilizando a decomposiÃÃo tensorial conhecida como PARAFAC (decomposiÃÃo por fatores paralelos), um receptor à modelado para um sistema de comunicaÃÃo sem fio que utiliza uma estrutura MIMO na qual cada antena transmissora possui um cÃdigo de espalhamento particular, baseado na tÃcnica de mÃltiplo acesso por divisÃo de cÃdigo (CDMA). Nesse trabalho sÃo analisadas duas estruturas receptoras baseadas na decomposiÃÃo PARAFAC. A primeira à baseada no conhecimento da matriz de cÃdigos de espalhamento e a segunda à baseada no conhecimento da matriz de seqÃÃncia de treinamento. Duas famÃlias de cÃdigos sÃo consideradas: cÃdigos de Hadamard-Walsh e cÃdigos de Hadamard-Walsh truncados. Como resultado, foi observado que os receptores propostos apresentaram rÃpida convergÃncia e foram capazes de eliminar todas as ambigÃidades, inclusive aquelas que sÃo intrÃnsecas à decomposiÃÃo PARAFAC, que foram observadas em outros trabalhos. Resultados de simulaÃÃo sÃo apresentados para comparar o desempenho das duas estruturas receptoras em diversas configuraÃÃes do sistema de comunicaÃÃo, revelando o impacto dos parÃmetros do sistema (nÃmero de antenas transmissoras, nÃmero de antenas receptoras, tamanho do cÃdigo e relaÃÃo sinal-ruÃdo). / This work deals with the application of multi-way analysis to the context of signal processing for wireless communications. A tensor decomposition known as PARAFAC (PARAllel FACtors) is considered in the design of multiple-input multiple-output (MIMO) receiver for a wireless communication system with Spread Spectrum codes. We propose two supervised PARAFAC-based receiver structures for joint symbol and channel estimation. The first one is based on the knowledge of the spreading codes and the second on the knowledge of a training sequence per transmit antenna. Two code structures are considered, which are Hadamard-Wash (HW) and Truncated Hadamard-Walsh (THW). The main advantages of the proposed PARAFAC receivers is on the fact that they exhibit fast convergence and eliminate all ambiguities inherent to the PARAFAC model. Simulation results are provided to compare the performances of the two receivers for several systems configurations, revealing the impact of the number of transmit antennas, number of receiver antennas, code length and signal to noise ratio in their performances.