Al llarg d'aquesta última dècada, s'ha produit un creixement constant en la demanda d'elevades taxes de transmissió de dades que han de suportar les aplicacions sobre comunicacions sense fils. Entre les diferents solucions ideades per la comunitat recercaire per tal de fer front a aquesta nova demanda, la utilització de múltiples antenes s'erigeix com una de les millors candidates degut al fet que proporciona simultàniament una millora en les taxes de transmissió i en la fiabilitat en la recepció de les dades. L'ús d'antenes múltiples en un dels extrems de la comunicació data de la dècada dels seixanta, nogensmenys ha estat en aquests últims anys quan s'ha pogut provar, tant en els camps teòric com pràctic, tot el potencial que possibilita la presència de múltiples antenes en ambdós extrems de la comunicació.El disseny adequat de sistemes de comunicació amb múltiples antenes per satisfer aquesta demanda no només depèn de la funció de mèrit (o de la mètrica de rendiment) escollida, sinó que també es veu afectat per la quantitat i la qualitat de la informació de l'estat del canal que es troba disponible als extrems de la comunicació. Aquesta tesi tracta sobre l'anàlisi i el disseny d'arquitectures per sistemes de comunicació amb múltiples antenes i amb diferents nivells de quantitat i qualitat de la informació de l'estat del canal. La secció d'anàlisi es centra en l'estudi de la capacitat i les taxes de transmissió assolibles per aquests tipus de sistemes de comunicació i la part de disseny queda més encarada a la síntesi de sistemes de comunicació pràctics amb l'objectiu de maximitzar el rendiment d'acord amb la mètrica de rendiment escollida.Primerament, l'atenció es centra en sistemes de comunicació amb múltiples antenes per a un únic usuari amb informació perfecte de l'estat del canal, que suposa una idealització dels sistemes pràctics que s'empren en la realitat. En aquest context, es revisen resultats de capacitat que són ben coneguts, i es caracteritza, a més, un transmissor lineal dissenyat per tal de maximitzar la fiabilitat de l'enllaç sense fils amb múltiples antenes. Addicionalment, s'apunten una sèrie d'analogies entre el disseny del transmissor lineal òptim i la teoria de construcció de constel.lacions de símbols.En segon lloc, es roman en un escenari de comunicacions amb un únic usuari i es considera el cas on la informació sobre l'estat del canal és incompleta. En aquest cas, es presenta un anàlisi detallat sobre la capacitat a través de les formulacions ergòdica i composta (compound), les quals prenen significat depenent del model utilitzat per caracteritzar el canal. Mentres que en canals ràpidament variants la capacitat ergòdica és la mesura clau de les taxes de transmissió assolibles per qualsevol sistema de comunicació, en canals fixos o de variació lenta, és la capacitat composta, la que mesura la mínima taxa de transmissió assolible de forma sostinguda durant la transmissió del missatge.Seguidament, es considera el cas on la informació disponible sobre l'estat del canal és imperfecta. Precisament, es discorre sobre un sistema de comunicació pràctic anomentat Precodificador Espacial de Tomlinson i Harashima i s'estudien les seves potencialitats en termes de taxes de transmissió assolibles. Gràcies a l'arquitectura versàtil del Precodificador Espacial de Tomlinson i Harashima l'esmentat estudi es duu a terme tant per escenaris amb un únic usuari com per escenaris amb múltiples usuaris. Per aquests dos casos, es presenta així doncs un disseny que és robust a les incerteses de la informació de l'estat del canal i que té per objectiu minimitzar les pèrdues de taxa de transmissió d'informació.Finalment, restant en un escenari amb múltiples usuaris amb coneixement imperfecte de l'estat del canal, es presenta una arquitectura de transmissió que és robusta a les incerteses de la informació sobre l'estat del canal disponible tant en el transmisor com en el receptor. La variable per al disseny robust és la distribució de potència entre els símbols d'informació destinats a cada usuari, i el criteri d'optimització és minimitzar la potència total transmesa, tot garantint una determinada qualitat de servei per cada usuari i per qualsevol possible realització del canal que sigui compatible amb la informació disponible sobre l'estat del canal. / During the last decade, there has been a steady increase in the demand of high data rates that are to be supported by wireless communication applications. Among the different solutions that have been proposed by the research community to cope with this new demand, the utilization of multiple antennas arises as one of the best candidates due to the fact that it provides both an increase in reliability and also in information transmission rate. Although the use of multiple antennas at the receiver side dates back from the sixties, the full potential of multiple antennas at both communication ends has been both theoretically and practically recognized in the last few years.The design of proper multi-antenna communication systems to satisfy the high data rates demand depends not only on the chosen figure of merit or performance metric, but also on the quantity and the quality of the channel state information that is available at the communication ends. In this dissertation we deal with the analysis and design of different architectures for multiple-antenna communication systems for various degrees of quality and quantity of channel state information. The analysis section is devoted to the study of capacity and achievable rates and the part that deals with design is aimed at the synthesis of practical communication systems that maximize a certain performance measure.Firstly, we focus our attention on multiple antenna single-user communication systems with perfect channel state information, which is an idealization of actual practical systems. In this context, we review well known capacity results and deal with the practical characterization of a linear transmitter that is designed to maximize the reliability of the wireless multi-antenna link. Some analogies between the optimal linear transmitter design and the theory of constellation construction are also pointed out.Secondly, we stay in a single-user scenario and we move onto the case where the channel state information is incomplete. In this case, a detailed capacity analysis is presented dealing with the ergodic and compound capacity formulations, which arise depending on the model utilized to characterize the channel. While in rapidly varying channels the ergodic capacity is a key measure of the rates that can be achieved by any communication system, in slow varying or fixed channels the compound capacity measures the minimum transmission rate that can be sustained during the transmission of the message.Next, we shift to the case where the available channel state information is imperfect. Precisely, we deal with a practical communication system called spatial Tomlinson-Harashima precoder and study its achievable rate capabilities. Due to the versatile architecture of the spatial Tomlinson-Harashima precoder we are able to perform the study for the single and multi-user scenarios. For both cases, a design is presented which is robust to the uncertainties of the channel state information and which is aimed at maximizing the transmission rate.Finally, staying in the multi-user scenario with imperfect channel state information, we present a transmission architecture that is robust to the uncertainties of the side information that is available at both the transmitter and the receiver. The robustness criterion is to minimize the transmitted power while guaranteeing a certain quality of service per user for every possible realization of the channel that is compatible with the available channel state information.

CoordenaÃÃo de AperfeiÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior / Devido ao rÃpido crescimento e os agressivos requisitos de vazÃo nas atuais redes sem fio, como os sistemas celulares de 4 a GeraÃÃo, a interferÃncia se tornou um problema que nÃo pode mais ser negligenciado. Neste contexto, o Alinhamento de InterferÃncia (IA) tem surgido como uma tÃcnica promissora que possibilita transmissÃes livres de interferÃncia com elevada eficiÃncia espectral. No entanto, trabalhos recentes tÃm focado principalmente nos ganhos teÃricos que esta tÃcnica pode prover, enquanto esta dissertaÃÃo visa dar um passo na direÃÃo de esclarecer alguns dos problemas prÃticos de implementaÃÃo da tÃcnica em redes celulares, bem como comparÃ-la com outras tÃcnicas bem estabelecidas. Uma rede composta por trÃs cÃlulas foi escolhida como cenÃrio inicial de avaliaÃÃo, para o qual diversos fatores realistas foram considerados de modo a realizar diferentes anÃlises. A primeira anÃlise foi baseada em imperfeiÃÃes de canal, cujos resultados mostraram que o IA à mais robusto aos erros de estimaÃÃo de canal que o BD (do inglÃs, Block Diagonalization), enquanto as duas abordagens sÃo igualmente afetadas pela correlaÃÃo entre as antenas. O impacto de uma interferÃncia externa nÃo-coordenada, que foi modelada por diferentes matrizes de covariÃncia de modo a emular vÃrios cenÃrios, tambÃm foi avaliado. Os resultados mostraram que as modificaÃÃes feitas nos algoritmos de IA podem melhorar bastante seus desempenho, com uma vantagem para o algoritmo que suprime um Ãnico fluxo de dados, quando sÃo comparadas as taxas de erro de bit alcanÃadas por cada um. Para combinar os fatores das anÃlises anteriores, as variaÃÃes temporais de canal foram consideradas. Neste conjunto de simulaÃÃes, alÃm da presenÃa da interferÃncia externa, os prÃ-codificadores sÃo calculados atravÃs de medidas atrasadas de canal, levando a resultados que corroboraram com as anÃlises anteriores. Um fato recorrente percebido em todas as anÃlises anteriores à o dilema entre aplicar os algoritmos baseados em BD, para que se consiga alcanÃar maiores capacidades, ou enviar a informaÃÃo atravÃs de um enlace mais confiÃvel utilizando o IA. Uma maneira de esclarecer este dilema à efetivamente realizar simulaÃÃes a nÃvel sistÃmico, para isto foi aplicado um simulador sistÃmico composto por um grande nÃmero de setores. Como resultado, todas as anÃlises realizadas neste simulador mostraram que a tÃcnica de IA atinge desempenhos intermediÃrios entre a nÃo cooperaÃÃo e os algoritmos baseados na prÃ-codificaÃÃo conjunta. Uma das principais contribuiÃÃes deste trabalho foi mostrar alguns cenÃrios em que a tÃcnica do IA pode ser aplicada. Por exemplo, quando as estimaÃÃes dos canais nÃo sÃo tÃo confiÃveis à melhor aplicar o IA do que os esquemas baseados no processamento conjunto. TambÃm mostrou-se que as modificaÃÃes nos algoritmos de IA, que levam em consideraÃÃo a interferÃncia externa, podem melhorar consideravelmente o desempenho dos algoritmos. Finalmente, o IA se mostrou uma tÃcnica adequada para ser aplicada em cenÃrios em que a interferÃncia à alta e nÃo à possÃvel ter um alto grau de cooperaÃÃo entre os setores vizinhos. / Due to the rapid growth and the aggressive throughput requirements of current wireless networks, such as the 4th Generation (4G) cellular systems, the interference has become an issue that cannot be neglected anymore. In this context, the Interference Alignment (IA) arises as a promising technique that enables transmissions free of interference with high-spectral efficiency. However, while recent works have focused mainly on the theoretical gains that the technique could provide, this dissertation aims to go a step further and clarify some of the practical issues on the implementation of this technique in a cellular network, as well as compare it to other well-established techniques. As an initial evaluation scenario, a 3-cell network was considered, for which several realistic factors were taken into account in order to perform different analyses. The first analysis was based on channel imperfections, for which the results showed that IA is more robust than Block Diagonalization (BD) regarding the Channel State Information (CSI) errors, but both are similarly affected by the correlation among transmit antennas. The impact of uncoordinated interference was also evaluated, by modeling this interference with different covariance matrices in order to mimic several scenarios. The results showed that modifications on the IA algorithms can boost their performance, with an advantage to the approach that suppresses one stream, when the Bit Error Rate (BER) is compared. To combine both factors, the temporal channel variations were taken into account. At these set of simulations, besides the presence of an external interference, the precoders were calculated using a delayed CSI, leading to results that corroborate with the previous analyses. A recurring fact on the herein considered analyses was the dilemma of weather to apply the Joint Processing (JP)-based algorithms in order to achieve higher sum capacities or to send the information through a more reliable link by using IA. A reasonable step towards solving this dilemma is to actually perform the packet transmissions, which was accomplished by employing a system-level simulator composed by a large number of Transmission Points (TPs). As a result, all analyses conducted with this simulator showed that the IA technique can provide an intermediate performance between the non-cooperation and the full cooperation scheme. Concluding, one of the main contributions of this work has been to show some scenarios/cases where the IA technique can be applied. For instance, when the CSI is not reliable it can be better to use IA than a JP-based scheme. Also, the modifications on the algorithms to take into account the external interference can boost their performance. Finally, the IA technique finds itself in-between the conventional transmissions and Coordinated Multi-Point (CoMP). IA achieves an intermediate performance, while requiring a certain degree of cooperation among the neighboring sectors, but demanding less infrastructure than the JP-based schemes.

ALMEIDA, A. L. F. Modelagem tensorial e processamento de sinais por sistemas de comunicações de redes. 2007. 241 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007. / Submitted by Marlene Sousa (mmarlene@ufc.br) on 2016-04-01T17:49:08Z No. of bitstreams: 1 2007_tese_alfalmeida.pdf: 1785785 bytes, checksum: 552f0aa3c9fa8f36f91fef9c1fe5e883 (MD5) / Approved for entry into archive by Marlene Sousa(mmarlene@ufc.br) on 2016-04-01T18:44:44Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2007_tese_alfalmeida.pdf: 1785785 bytes, checksum: 552f0aa3c9fa8f36f91fef9c1fe5e883 (MD5) / Made available in DSpace on 2016-04-01T18:44:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2007_tese_alfalmeida.pdf: 1785785 bytes, checksum: 552f0aa3c9fa8f36f91fef9c1fe5e883 (MD5) Previous issue date: 2007-11-02 / 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 uni¯ed 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. / Em diversas aplicações do processamento de sinais em sistemas de comunicação sem-fio, o sinal recebido é de natureza multidimensional, possuindo uma estrutura algébrica multilinear. Neste contexto, a decomposição tensorial PARAFAC tem sido utilizada em vários trabalhos ao longo dos últimos seis anos. Observa-se, entretanto, que decomposições tensoriais generalizadas são necessárias para modelar uma classe mais ampla de sistemas de comunicação, caracterizada pela presença de estruturas de transmissão mais complexas, por modelos de canal mais realistas, e por técnicas de processamento de sinais mais eficientes no receptor. Esta tese investiga novas abordagens tensorias e suas aplicações em modelagem de sistemas MIMO, equalização, separação de sinais e estimação paramétrica de canal. Inicialmente, duas novas decomposições tensoriais (PARAFAC em blocos com restrições e CONFAC) são desenvolvidas e estudadas em termos de identificabilidade. Em uma segunda parte do trabalho, novas aplicações destas decomposições tensoriais são propostas. A decomposição PARAFAC em blocos com restrições é aplicada, primeiramente, µa modelagem unificada de sistemassuperamostrados, DS-CDMA e OFDM, com aplicação em equalização multiusuária. Em seguida, esta decomposição é utilizada na modelagem de sistemas de transmissão MIMO com espalhamento espaço-temporal e detecção conjunta. Em seguida, a decomposição CONFAC é explorada na concepção de uma nova arquitetura generalizada de transmissão MIMO/CDMA que combina diversidade e multiplexagem. As propriedades de unicidade desta decomposição permitem o uso do processamento não-supervisionado no receptor, visando a reconstrução dos sinais transmitidos e a estimação do canal. Na terceira e última parte deste trabalho, explora-se a decomposição PARAFAC no contexto de duas aplicações diferentes. Na primeira, uma nova estrutura de transmissão espaço-temporal-freqüencial é proposta para sistemas MIMO multiportadora. A segunda aplicação consiste em um novo estimador paramétrico para canais multipercursos.

Los sistemas MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) multi-usuario multi-celda coordinados se definen como una configuración avanzada y cooperativa de sistema MIMO. En estos sistemas, varias estaciones base cooperan perfectamente en datos a través de un enlace de alta capacidad, y transmiten de forma coordinada a todos los usuarios de una determinada área. Además, cada estación base del sistema está sujeta a una restricción en la potencia total que puede transmitir. El objetivo general de la Tesis es estudiar algoritmos que combinan control de potencia y beamforming óptimo para resolver el problema de minimización de potencia en el enlace downlink de un sistema W-CDMA MIMO multi-usuario multi-celda coordinado. Al mismo tiempo, se propone un modelo de sistema matricial y lineal que caracteriza completamente los procesos que tienen lugar en transmisión y en recepción en este tipo de sistemas. Paralelamente, a lo largo de la Tesis se contemplan soluciones a problemas de tipo práctico, como por ejemplo, limitaciones en el tipo de información que se dispone en transmisión. / Botella Mascarell, C. (2008). Algoritmos para Sistemas de Comunicaciones Multi-Usuario con Múltiples Antenas [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/2421

Esta tesis aborda el problema del diseño de sistemas multiantena, donde el caso más general corresponde a un canal multi-input-multi-output (MIMO) con un transmisor y un receptor con más de una antena. La ventaja de estos sistemas es que ofrecen un rendimiento mucho mejor que los de una única antena, tanto en términos de calidad en la transmisión como en capacidad entendida como número de usuarios a los que se les puede prestar servicio simultáneamente.El objetivo es diseñar conjuntamente el transmisor y el receptor, lo que depende directamente de la calidad y la cantidad de información del canal de la que se dispone. En esta tesis se analiza el impacto de dicha información en el diseño.Primero se ha estudiado un sistema MIMO de un único usuario usando la modulación orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) y asumiendo un conocimiento perfecto del canal en ambos extremos. La arquitectura propuesta se basa en conformación conjunta por portadora, calculándose los conformadores óptimos y proponiéndose diversas estrategias de distribución de potencia entre las portadoras con una baja complejidad. Se han analizado también las relaciones asintóticas de estas distribuciones de potencia con otras soluciones clásicas con mayor coste.El diseño anterior se ha extendido a sistemas MIMO multiusuario, donde todos los terminales en el escenario tienen más de una antena y la información del canal es perfecta. El objetivo es la minimización de la potencia total transmitida sujeto a restricciones de tasa de error máxima para cada enlace. El problema matemático obtenido es no convexo, por lo que estrategias clásicas basadas en algoritmos de gradiente o de optimización sucesiva pueden llevar a soluciones subóptimas. Como posible alternativa se ha propuesto la aplicación de simulated annealing, una potente herramienta heurística y estocástica que permite hallar el diseño global óptimo incluso cuando el problema es no convexo.Los errores en la información de canal disponible pueden empeorar el rendimiento del sistema si éstos no se tienen en cuenta explícitamente durante el diseño. La degradación del sistema MIMO-OFDM de un único usuario se ha estudiado en esta situación, obteniendo una expresión analítica de una cota superior de la máxima degradación relativa de la relación señal a ruido más interferencia.El rendimiento se puede mejorar usando técnicas robustas que tengan en cuenta la presencia de dichos errores. Existen dos aproximaciones clásicas: las Bayesianas y las maximin. En las soluciones Bayesianas el problema se formula estadísticamente, donde el objetivo es optimizar el valor medio de una función de rendimiento promediada sobre la estadística del canal real condicionado a su estimación. Por otro lado, los diseños maximin se caracterizan por optimizar el peor rendimiento para cualquier posible error en la información del canal dentro de una cierta región de incertidumbre que modela el conocimiento imperfecto del mismo.Se han mostrado dos ejemplos de diseños Bayesianos. Primero, una distribución de potencia en un sistema OFDM de una única antena que minimiza el valor medio de una cota superior de la tasa de error, y después un diseño de un transmisor multiantena con un banco de filtros que maximiza la relación señal a ruido media (SNR) o minimiza el error cuadrático medio.Finalmente, se ha obtenido el diseño robusto maximin de un sistema MIMO de un único usuario donde en el transmisor se combinan un código bloque ortogonal espacio-tiempo, una distribución de potencia y un banco de conformadores correspondientes a los modos espaciales del canal estimado. La distribución de potencia se ha diseñado acorde a una región de incertidumbre para el error en la estimación de canal de manera que se maximiza la peor SNR en dicha región. Posteriormente, este diseño se ha extendido al caso de modulaciones adaptativas y multiportadora, mostrando que el rendimiento es mejor que para los códigos bloque otrogonales y la conformación no robusta. / This Ph.D. dissertation addresses the design of multi-antenna systems, where the most general case corresponds to a transmitter and a receiver with more than one antenna, i.e., a multiple-input-multiple-output (MIMO) channel. The main advantage is that they can provide a much better performance than single-antenna systems, both in terms of transmission quality and system capacity, i.e., number of users that can be served simultaneously.The objective is to carry out a joint transmitter-receiver design, which depends directly on the quantity and the quality of the available channel state information (CSI). In this dissertation, the impact of the CSI on the design has been analyzed.First, a single-user MIMO communication system has been designed assuming the use of the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) modulation and according to a perfect CSI at both sides. The proposed architecture is based on a joint beamforming approach per carrier. The optimum beamvectors have been calculated and several power allocation strategies among the subcarriers have been derived. These power allocation solutions have been shown to be asymptotically related to other classical designs but with a much lower computational load.The previous design has been extended to multi-user communications, where the multi-antenna terminals in the scenario have a perfect CSI. The objective is the minimization of the total transmit power subject to maximum bit error rate (BER) constraints for each link. The mathematical optimization problem is non-convex and, therefore, classical solutions based on gradient search or alternate & maximize schemes may find a local suboptimum design. As a possible solution, the application of the simulated annealing technique has been proposed, a powerful stochastic optimization tool able to find the global optimum design even when the problem is non-convex.The errors in the available CSI may decrease importantly the system performance if they are not taken into account explicitly in the design. This degradation has been studied for the single-user MIMO-OFDM system. An analytical expression of an upper-bound on the maximum relative signal to noise plus interference ratio degradation has been found.The system performance can be improved when exploiting an imperfect CSI by using adequate robustness strategies. Two robust approaches have been proposed: the Bayesian and the maximin solutions. The Bayesian approach is a full statistical solution that optimizes the mean value of the performance function averaged over the statistics of the actual channel and the errors in the CSI. On the other hand, the maximin approach provides a design that optimizes the worst system performance for any possible error in a predefined uncertainty region.Two simple examples of Bayesian designs have been provided. First, a power allocation has been derived for an OFDM system with one transmit and one receive antenna minimizing the mean value of an upper-bound on the BER. Afterwards, a design of a multi-antenna transmitter with a bank of filters and a single-antenna receiver has been proposed, whose objective is either the maximization of the mean signal to noise ratio (SNR) or the minimization of the mean square error.Finally, a robust maximin design has been proposed for a single-user MIMO system, in which the transmitter is based on the combination of an orthogonal space time block code (OSTBC), a power allocation stage, and a set of beamformers coupling the transmission through the estimated channel eigenmodes. The power allocation has been found according to a channel estimate and an uncertainty region for the error in this estimate, so that the worst SNR for any error in the uncertainty region is maximized. This design has been then extended and applied to adaptive modulation schemes and multicarrier modulations, showing that the performance is much better than that achieved by a pure OSTBC solution or a non-robust beamforming scheme.

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.