FundaÃÃo de Amparo à Pesquisa do Estado do Cearà / Atualmente a internet à uma ferramenta largamente utilizada e o grande desenvolvimentoe popularidade de tecnologias de acesso sem-fio (wireless) nos levam a um futuro no qual uma conexÃo caracterizada por estar disponÃvel âanytime, anywhereâ, ou seja, a qualquer hora e em qualquer lugar, serà essencial. Tal caracterÃstica à considerada obrigatÃria em sistemas4G (quarta geraÃÃo), mas para uma experiÃncia satisfatÃria para o usuÃrio à necessÃrio que uma conexÃo segura e eficiente esteja disponÃvel. A fim de obter tal eficiÃncia, a comunidade de pesquisa tem gerado algumas soluÃÃes promissoras que obtÃm ganhos significativos no desempenho do sistema, tais como modulaÃÃo e codificaÃÃo adaptativas, codificaÃÃo espaÃo-temporal, mÃltiplas antenas e canais MIMO (Multiple Input Multiple Output ), modulaÃÃo multiportadora, detecÃÃo multiusuÃrio, etc. [1]. Dentre essas soluÃÃes, destaca-se a adaptaÃÃo do sistema, ou seja, o sistema deve estar em constante adaptaÃÃo para obter sempre o melhor desempenho possÃvel para cada situaÃÃo em que se encontra. No entanto, uma importante premissa para a adaptaÃÃo do sistema consiste em conhecer o estado atual em que o sistema se encontra (informaÃÃo sobre o canal de comunicaÃÃo). Para isso diversas tÃcnicas de estimaÃÃo de canal sÃo propostas na literatura, cada uma possuindo vantagens e desvantagens. Nesse trabalho o impacto da estimaÃÃo de canal na adaptaÃÃo de enlace à analisado atravÃs de simulaÃÃes computacionais1. Em particular, duas tÃcnicas de estimaÃÃo de canal com caracterÃsticas diferentes sÃo analisadas, para alguns cenÃrios especÃficos em um sistema MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output - Orthogonal Frequency Division Multiplexing ), atravÃs de uma mÃtrica que considera tanto a redundÃncia introduzida para estimar o canal quanto o erro de estimaÃÃo de canal de cada tÃcnica. Os resultados encontrados constituem curvas que podem ser utilizadas para efetuar a adaptaÃÃo de enlace do sistema de maneira mais realista, ou seja, considerando o efeito da estimaÃÃo de canal, alÃm de incluir a prÃpria tÃcnica de estimaÃÃo de canal como um parÃmetro a ser adaptado. / Atualmente a internet à uma ferramenta largamente utilizada e o grande desenvolvimentoe popularidade de tecnologias de acesso sem-fio (wireless) nos levam a um futuro no qual uma conexÃo caracterizada por estar disponÃvel âanytime, anywhereâ, ou seja, a qualquer hora e em qualquer lugar, serà essencial. Tal caracterÃstica à considerada obrigatÃria em sistemas4G (quarta geraÃÃo), mas para uma experiÃncia satisfatÃria para o usuÃrio à necessÃrio que uma conexÃo segura e eficiente esteja disponÃvel. A fim de obter tal eficiÃncia, a comunidade de pesquisa tem gerado algumas soluÃÃes promissoras que obtÃm ganhos significativos no desempenho do sistema, tais como modulaÃÃo e codificaÃÃo adaptativas, codificaÃÃo espaÃo-temporal, mÃltiplas antenas e canais MIMO (Multiple Input Multiple Output ), modulaÃÃo multiportadora, detecÃÃo multiusuÃrio, etc. [1]. Dentre essas soluÃÃes, destaca-se a adaptaÃÃo do sistema, ou seja, o sistema deve estar em constante adaptaÃÃo para obter sempre o melhor desempenho possÃvel para cada situaÃÃo em que se encontra. No entanto, uma importante premissa para a adaptaÃÃo do sistema consiste em conhecer o estado atual em que o sistema se encontra (informaÃÃo sobre o canal de comunicaÃÃo). Para isso diversas tÃcnicas de estimaÃÃo de canal sÃo propostas na literatura, cada uma possuindo vantagens e desvantagens. Nesse trabalho o impacto da estimaÃÃo de canal na adaptaÃÃo de enlace à analisado atravÃs de simulaÃÃes computacionais1. Em particular, duas tÃcnicas de estimaÃÃo de canal com caracterÃsticas diferentes sÃo analisadas, para alguns cenÃrios especÃficos em um sistema MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output - Orthogonal Frequency Division Multiplexing ), atravÃs de uma mÃtrica que considera tanto a redundÃncia introduzida para estimar o canal quanto o erro de estimaÃÃo de canal de cada tÃcnica. Os resultados encontrados constituem curvas que podem ser utilizadas para efetuar a adaptaÃÃo de enlace do sistema de maneira mais realista, ou seja, considerando o efeito da estimaÃÃo de canal, alÃm de incluir a prÃpria tÃcnica de estimaÃÃo de canal como um parÃmetro a ser adaptado. / Nowadays the internet is a widely used tool and the great development and popularity of wireless technologies leads us to a future where the connectivity will be characterized as âanywhere, anytimeâ. Such characteristic is considered essential in 4G systems. However, for a satisfactory user experience a secure and efficient connectivity has to be always available. To obtain such efficiency, the research community has generated a number of promising solutions that achieve significative improvements in system performance, such as adaptive modulation and coding, space-time coding, multiple antennas and MIMO (Multiple Input Multiple Output ) channels, multicarrier modulation, multiuser detection, etc. [1]. Among these solutions, the system adaptation is a particularly interesting one, there is, the system must constantly adapt itself to achieve the best performance for each situation. However, one important premise for the system adaptation is the knowledge of the channel state information (CSI). To obtain this knowledge, several channel estimation strategies were proposed in the literature, each one with advantages and disadvantages. In this work we analyze the impact of channel estimation in the link adaptation through computer simulations1. Two channel estimation techniques with different characteristics were analyzed for some specific scenarios in a MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output - Orthogonal Frequency Division Multiplexing ) system. To perform the analysis it was used a metric that consider the redundancy introduced to estimate the channel and the channel estimation error of each technique. The obtained results constitute curves that can be used to perform link adaptation in a more realistic way, that is, considering the effect of channel estimation. Besides, it is shown that even the choice of the channel estimation strategy can be an adaptable parameter so that the most adequate channel estimation strategy for each system state is used. / Nowadays the internet is a widely used tool and the great development and popularity of wireless technologies leads us to a future where the connectivity will be characterized as âanywhere, anytimeâ. Such characteristic is considered essential in 4G systems. However, for a satisfactory user experience a secure and efficient connectivity has to be always available. To obtain such efficiency, the research community has generated a number of promising solutions that achieve significative improvements in system performance, such as adaptive modulation and coding, space-time coding, multiple antennas and MIMO (Multiple Input Multiple Output ) channels, multicarrier modulation, multiuser detection, etc. [1]. Among these solutions, the system adaptation is a particularly interesting one, there is, the system must constantly adapt itself to achieve the best performance for each situation. However, one important premise for the system adaptation is the knowledge of the channel state information (CSI). To obtain this knowledge, several channel estimation strategies were proposed in the literature, each one with advantages and disadvantages. In this work we analyze the impact of channel estimation in the link adaptation through computer simulations1. Two channel estimation techniques with different characteristics were analyzed for some specific scenarios in a MIMO-OFDM (Multiple Input Multiple Output - Orthogonal Frequency Division Multiplexing ) system. To perform the analysis it was used a metric that consider the redundancy introduced to estimate the channel and the channel estimation error of each technique. The obtained results constitute curves that can be used to perform link adaptation in a more realistic way, that is, considering the effect of channel estimation. Besides, it is shown that even the choice of the channel estimation strategy can be an adaptable parameter so that the most adequate channel estimation strategy for each system state is used.

FundaÃÃo Cearense de Apoio ao Desenvolvimento Cientifico e TecnolÃgico / 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 codificaÃÃo espaÃo temporal à investigado via Ãlgebra multilinear, mais especificamente, por meio de decomposiÃÃes 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 combinaÃÃo de um cÃdigo espaÃo-temporal em bloco com um filtro formatador. Esse filtro à formado por uma matriz de prÃ-codificaÃÃo e uma matriz que mapeia os sinais prÃ-codificados nas antenas transmissoras. Para o sistema considerado, duas contribuiÃÃes sÃo apresentadas para solucionar o problema de estimaÃÃo de canal. Primeiro, à proposto um mÃtodo tensorial de estimaÃÃo de canal para STBCs ortogonais em sistemas MIMO, tomando-se como exemplo o esquema de Alamouti. Tal mÃtodo faz uso de um modelo tensorial PARATUCK2 de terceira ordem para o sinal recebido, cuja terceira dimensÃo està associada à presenÃa do filtro formatador. Aproveitando-se desse modelo tensorial, um mÃtodo de estimaÃÃo de canal baseado no algoritmo dos mÃnimos quadrados alternados à proposto. Como uma segunda contribuiÃÃo, uma generalizaÃÃo desse modelo para um STBC nÃo ortogonal arbitrÃrio à feita, em que uma estrutura generalizada à 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 reduÃÃo a um modelo PARAFAC estruturado, a partir do qual uma soluÃÃo em forma fechada para o problema de estimaÃÃo de canal à estabelecida. As mÃtricas de desempenho consideradas para avaliaÃÃo dos mÃtodos de estimaÃÃo de canal propostos sÃo: (I) A qualidade da estimaÃÃo do canal em termos de NMSE e (II) a confiabilidade do sistema em termos de Taxa de Erro de Bit.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de NÃvel Superior / Em diversas aplicaÃÃes do processamento de sinais em sistemas de comunicaÃÃo sem-fio, o sinal recebido à de natureza multidimensional, possuindo uma estrutura algÃbrica multilinear. Neste contexto, a decomposiÃÃo tensorial PARAFAC tem sido utilizada em vÃrios trabalhos ao longo dos Ãltimos seis anos. Observa-se, entretanto, que decomposiÃÃes tensoriais generalizadas sÃo necessÃrias para modelar uma classe mais ampla de sistemas de comunicaÃÃo, caracterizada pela presenÃa de estruturas de transmissÃo mais complexas, por modelos de canal mais realistas, e por tÃcnicas de processamento de sinais mais eficientes no receptor. Esta tese investiga novas abordagens tensorias e suas aplicaÃÃes em modelagem de sistemas MIMO, equalizaÃÃo, separaÃÃo de sinais e estimaÃÃo paramÃtrica de canal. Inicialmente, duas novas decomposiÃÃes tensoriais (PARAFAC em blocos com restriÃÃes e CONFAC) sÃo desenvolvidas e estudadas em termos de identificabilidade. Em uma segunda parte do trabalho, novas aplicaÃÃes destas decomposiÃÃes tensoriais sÃo propostas. A decomposiÃÃo PARAFAC em blocos com restriÃÃes à aplicada, primeiramente, Âa modelagem unificada de sistemassuperamostrados, DS-CDMA e OFDM, com aplicaÃÃo em equalizaÃÃo multiusuÃria. Em seguida, esta decomposiÃÃo à utilizada na modelagem de sistemas de transmissÃo MIMO com espalhamento espaÃo-temporal e detecÃÃo conjunta. Em seguida, a decomposiÃÃo CONFAC à explorada na concepÃÃo de uma nova arquitetura generalizada de transmissÃo MIMO/CDMA que combina diversidade e multiplexagem. As propriedades de unicidade desta decomposiÃÃo permitem o uso do processamento nÃo-supervisionado no receptor, visando a reconstruÃÃo dos sinais transmitidos e a estimaÃÃo do canal. Na terceira e Ãltima parte deste trabalho, explora-se a decomposiÃÃo PARAFAC no contexto de duas aplicaÃÃes diferentes. Na primeira, uma nova estrutura de transmissÃo espaÃo-temporal-freqÃencial à proposta para sistemas MIMO multiportadora. A segunda aplicaÃÃo consiste em um novo estimador paramÃtrico para canais multipercursos. / In several signal processing applications for wireless communications, the received signal is multidimensional in nature and may exhibit a multilinear algebraic structure. In this context, the PARAFAC tensor decomposition has been the subject of several works in the past six years. However, generalized tensor decompositions are necessary for covering a wider class of wireless communication systems with more complex transmission structures, more realistic channel models and more efficient receiver signal processing. This thesis investigates tensor modeling approaches for multiple-antenna systems, channel equalization, signal separation and parametric channel estimation. New tensor decompositions, namely, the block-constrained PARAFAC and CONFAC decompositions, are developed and studied in terms of identifiability. First, the block-constrained PARAFAC decomposition is applied for a uniÂed tensor modeling of oversampled, DS-CDMA and OFDM systems with application to blind multiuser equalization. This decomposition is also used for modeling multiple-antenna (MIMO) transmission systems with block space-time spreading and blind detection, which generalizes previous tensor-based MIMO transmission models. The CONFAC decomposition is then exploited for designing new MIMO-CDMA transmission schemes combining spatial diversity and multiplexing. Blind symbol/code/channel recovery is discussed from the uniqueness properties of this decomposition. This thesis also studies new applications of third-order PARAFAC decomposition. A new space-time-frequency spreading system is proposed for multicarrier multiple-access systems, where this decomposition is used as a joint spreading and multiplexing tool at the transmitter using tridimensional spreading code with trilinear structure. Finally, we present a PARAFAC modeling approach for the parametric estimation of SIMO and MIMO multipath wireless channels with time-varying structure.