FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / This dissertation deals with the estimation of time-selective fading channels in OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) coding systems. We considered that the channel obeys the WSS-US (Wide Sense StationaryâUncorrelated Scattering) model, with an integral number of multi-paths. In presence of time-selective fading, we showed that the sub-carriers are the DFT (Discrete Fourier Transform) of the average of Nc channel samples in time-domain, where Nc is the number of employed sub-carriers. Under the assumption that the channel obeys the TDL (Tapped Delay Line) model, and the transmitted symbols at each sub-carrier have the same power, we also showed that the channel power is divided between the sub-carrier and ICI (Inter-Carrier Interference) power. For a grid placement of the pilot sub-carriers, we derived a MMSE (Minimum Mean Square Error) estimator that is able to exploit both time and frequency correlations. Supposing the sub-carrier correlations can be separated as the product between the time and frequency correlations, the filtering structure of the IIR (Infinite Impulse Response) estimator can be separated as the estimation at the pilot positions and the interpolation over time and frequency domain. Just taking into account that the maximum Doppler frequency and the channel and sub-carrier power are known at the receiver, we proposed a robust estimator that does not require the estimation of channel correlations and noise variance. We considered an adaptive estimator derived from the filtering structure obtained in the MMSE estimator. The filtering section that exploits the frequency-domain channel correlations is estimated by the LORAF (Low-Rank Adaptive Filter ) and OPAST(Orthogonal Projection Approximation Subspace Tracking) algorithms. The filters that exploits the time-domain channel correlations are estimated adaptively by an algorithm based on QR decomposition, which supports a fast version, whose computational complexity has the order of the filter length. All the analyzed and proposed estimation techniques are compared by computer simulation. / Nesta dissertaÃÃo à abordado o problema de estimaÃÃo de canais variantes no tempo em sistemas de modulaÃÃo OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing). Foi escolhido o modelo de canal WSS-US (Wide Sense StationaryâUncorrelated Scattering) com um nÃmero de percursos bem definido. Mostrou-se que, quando o canal à seletivo no tempo, as sub-portadoras consistem na DFT (Discrete Fourier Transform) da mÃdia conjunta de Nc amostras do canal no tempo, em que Nc à o nÃmero de sub-portadoras empregadas. Com a suposiÃÃo de que o canal obedece o modelo TDL (Tapped Delay Line) e os sÃmbolos de cada sub-portadora tÃm mesma potÃncia, tambÃm foi mostrado que a potÃncia do canal se divide entre a potÃncia da sub-portadora e a potÃncia da ICI (Inter-Carrier Interference). Para uma disposiÃÃo em grid das sub-portadoras piloto, à derivado um estimador MMSE (Minimum Mean Square Error) que explora as correlaÃÃes do canal tanto no tempo como na freqÃÃncia. Da suposiÃÃo de que as correlaÃÃes das sub-portadoras podem ser separadas como o produto entre as correlaÃÃes do canal no tempo e na freqÃÃncia, obtÃve-se que a estrutura de filtragem do estimador IIR (Infinite Impulse Response) pode ser separada entre as estimativas somente sobre as sub-portadoras piloto e o processo de interpolaÃÃo, seja no tempo como na freqÃÃncia. à proposto um estimador robusto, que nÃo requer as estimativas das correlaÃÃes do canal e a variÃncia do ruÃdo, apenas considerando que a freqÃÃncia Doppler mÃxima, a potÃncia do canal e a potÃncia das sub portadoras sÃo conhecidas. TambÃm foi considerado um estimador adaptativo derivado a partir da estrutura de filtragem do estimador MMSE. A seÃÃo do filtro que explora as correlaÃÃes do canal na freqÃÃncia à estimada pelos algoritmos LORAF (Low-Rank Adaptive Filter ) e OPAST (Orthogonal Projection Approximation Subspace Tracking). Jà os filtros que exploram as correlaÃÃes temporais do canal sÃo estimados adaptativamente por meio de um algoritmo baseado em decomposiÃÃo QR, que suporta uma versÃo rÃpida de complexidade computacional da ordem do comprimento filtro empregado. Todas as tÃcnicas de estimaÃÃo analisadas ou propostas sÃo comparadas utilizando simulaÃÃo em computador.

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.

Laboratoire I3S/CNRS / Os sistemas de telecomunicaÃÃes atuais oferecem servios que demandam taxas de transmissÃo muito elevadas. O problema da identificaÃÃo de canal aparece nesse contexto com um problema da maior importÃncia. O uso de tÃcnicas cegas tem sido de grande interesse na busca por um melhor compromisso entre uma taxas binÃria adequada e a qualidade da informaÃÃo recuperada. Apoiando-se em propriedades especiais dos cumulantes de 4a ordem dos sinais à saÃda do canal, esta tese introduz novas ferramentas de processamento de sinais com aplicaÃÃes em sistemas de comunicaÃÃo rÃdio-mÃveis. Explorando a estrutura simÃtrica dos cumulantes de saÃda, o problema da identificaÃÃo cega de canais à abordado a partir de um modelo multilinear do tensor de cumulantes 4a ordem, baseado em uma decomposiÃÃo em fatores paralelos (Parafac). No caso SISO, os componentes do novo modelo tensorial apresentam uma estrutura Hankel. No caso de canais MIMO sem memÃria, a redundÃncia dos fatores tensoriais à explorada na estimaÃÃo dos coeficientes dos canal. Neste contexto, novos algoritmos de identificaÃÃo cega de canais sÃo desenvolvidos nesta tese com base em um problema de otimizaÃÃo de mÃnimos quadrados de passo Ãnico (SS-LS). Os mÃtodos propostos exploram plenamente a estrutura multilinear do tensor de cumulantes bem como suas simetrias e redundÃncias, evitando assim qualquer forma de prÃ-processamento. Com efeito, a abordagem SS-LS induz uma soluÃÃo baseada em um Ãnico procedimento de minimizaÃÃo, sem etapas intermediÃrias, contrariamente ao que ocorre na maior parte dos mÃtodos existentes na literatura. Utilizando apenas os cumulantes de ordem 4 e explorando o conceito de Arranjo Virtual, trata-se tambÃm o problema da localizaÃÃo de fontes, num contexto multiusuÃrio. Uma contribuÃÃo original consiste em aumentar o nÃmero de sensores virtuais com base em uma decomposiÃÃo particular do tensor de cumulantes, melhorando assim a resoluÃÃo do arranjo, cuja estrutura à tipicamente obtida quando se usa estatÃsticas de ordem 6. Considera-se ainda a estimaÃÃo dos parÃmetros fÃsicos de um canal de comunicaÃÃo MIMO com muti-percursos. AtravÃs de uma abordagem completamente cega, o canal multi-percurso à primeiramente tratado como um modelo convolutivo e uma nova tÃcnica à proposta para estimar seus coeficientes. Esta tÃcnica nÃo-paramÃtrica generaliza os mÃtodos previamente propostos para os casos SISO e MIMO (sem memÃria). Fazendo uso de um formalismo tensorial para representar o canal de multi-percursos MIMO, seus parÃmetros fÃsicos podem ser obtidos atravÃs de uma tÃcnica combinada de tipo ALS-MUSIC, baseada em um algoritmo de subespaÃo. Por fim, serà considerado o problema da determinaÃÃo de ordem de canais FIR, particularmente no caso de sistemas MISO. Um procedimento completo à introduzido para a detecÃÃo e estimaÃÃo de canais de comunicaÃÃo MISO seletivos em freqÃÃncia. O novo algoritmo, baseado em uma abordagem de deflaÃÃo, detecta sucessivamente cada fonte de sinal, determina a ordem de seu canal de transmissÃo individual e estima os coeficientes associados. / Les systÃmes de tÃlÃcommunications modernes exigent des dÃbits de transmission trÃs ÃlevÃs. Dans ce cadre, le problÃme dâidentification de canaux est un enjeu majeur. Lâutilisation de techniques aveugles est dâun grand intÃrÃt pour avoir le meilleur compromis entre un taux binaire adÃquat et la qualità de lâinformation rÃcupÃrÃe. En utilisant les propriÃtÃs des cumulants dâordre 4 des signaux de sortie du canal, cette thÃse introduit de nouvelles mÃthodes de traitement du signal tensoriel avec des applications pour les systÃmes de communication radio-mobiles. En utilisant la structure symÃtrique des cumulants de sortie, nous traitons le problÃme de lâidentification aveugle de canaux en introduisant un mod`ele multilinÃaire pour le tenseur des cumulants dâordre 4, basà sur une dÃcomposition de type Parafac. Dans le cas SISO, les composantes du modÃle tensoriel ont une structure de Hankel. Dans le cas de canaux MIMO instantanÃs, la redondance des facteurs tensoriels est exploitÃe pour lâestimation des coefficients du canal. Dans ce contexte, nous dÃveloppons des algorithmes dâidentification aveugle basÃs sur une minimisation de type moindres carrÃs à pas unique (SS-LS). Les mÃthodes proposÃes exploitent la structure multilinÃaire du tenseur de cumulants aussi bien que les relations de symÃtrie et de redondance, ce qui permet dâÃviter toute sorte de traitement au prÃalable. En effet, lâapproche SS-LS induit une solution basÃe sur une seule et unique procÃdure dâoptimisation, sans les Ãtapes intermÃdiaires requises par la majorità des mÃthodes existant dans la littÃrature. En exploitant seulement les cumulants dâordre 4 et le concept de rÃseau virtuel, nous abordons aussi le problÃme de la localisation de sources dans le cadre dâun rÃseau dâantennes multiutilisateur. Une contribution originale consiste à augmenter le nombre de capteurs virtuels en exploitant un arrangement particulier du tenseur de cumulants, de maniÃre à amÃliorer la rÃsolution du rÃseau, dont la structure Ãquivaut à celle qui est typiquement issue de lâutilisation des statistiques dâordre 6. Nous traitons par ailleurs le problÃme de lâestimation des paramÃtres physiques dâun canal de communication de type MIMO à trajets multiples. Dans un premier temps, nous considÂerons le canal à trajets multiples comme un modÃle MIMO convolutif et proposons une nouvelle technique dâestimation des coefficients. Cette technique non-paramÃtrique gÃnÃralise les mÃthodes proposÃes dans les chapitres prÃcÃdents pour les cas SISO et MIMO instantanÃ. En reprÃsentant le canal multi-trajet à lâaide dâun formalisme tensoriel, les paramÃtres physiques sont obtenus en utilisant une technique combinÃe de type ALS-MUSIC, basÃe sur un algorithme de sous-espaces. Enfin, nous considÃrons le problÃme de la dÂetermination dâordre de canaux de type RIF, dans le contexte des systÃmes MISO. Nous introduisons une procÃdure complÃte qui combine la dÃtection des signaux avec lâestimation des canaux de communication MISO sÃlectifs en frÃquence. Ce nouvel algorithme, basà sur une technique de dÃflation, est capable de dÃtecter successivement les sources, de dÃterminer lâordre de chaque canal de transmission et dâestimer les coefficients associÂes.