Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016. / Submitted by Camila Duarte (camiladias@bce.unb.br) on 2017-02-03T13:33:36Z No. of bitstreams: 1 2016_RicardodeSouzaCerqueira.pdf: 2014678 bytes, checksum: 4f93b7e3272ad315313b645c308a3829 (MD5) / Approved for entry into archive by Raquel Viana(raquelviana@bce.unb.br) on 2017-03-09T11:14:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1 2016_RicardodeSouzaCerqueira.pdf: 2014678 bytes, checksum: 4f93b7e3272ad315313b645c308a3829 (MD5) / Made available in DSpace on 2017-03-09T11:14:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1 2016_RicardodeSouzaCerqueira.pdf: 2014678 bytes, checksum: 4f93b7e3272ad315313b645c308a3829 (MD5) / Sistemas MIMO massivo distribuídos são amplamente considerados como uma das principais tecnologias para sistemas de comunicação sem fio 5G. No entanto, um dos aspectos críticos desta técnica é a necessidade de grande capacidade dos enlaces de fronthaul, que são as conexões que transmitem a informação de cada arranjo de antenas ao decodificador central, devido à vasta quantidade de dados recebidos, cujos volumes são proporcionais ao número de antenas. Este trabalho verifica a viabilidade do uso de duas transformadas lineares, a transformada de Karhunen–Loève (KLT) e a transformada discreta de cossenos (DCT), para se reduzir o número de dimensões do sinal recebido nos uplinks e, assim, reduzir os requisitos de taxa de dados dos enlaces de fronthaul mediante uma perda admissível no desempenho da transmissão. Estes métodos descorrelacionam as amostras e as listam em ordem decrescente de energia. A partir disso, é realizada uma seleção de dimensões, na qual é selecionado um reduzido número de amostras e descartado as demais, equivalendo a uma compressão com perdas. Apesar disso, é possível estimar um sinal muito próximo ao original, já que os sinais descartados não possuem tanta relevância. Por fim, simulações também foram realizadas para a comprovação de desempenho em vários cenários e permitir a comparação de métodos. / Distributed Massive MIMO systems are widely regarded as one of the key technologies for 5G wireless communications systems. However, one of the limiting aspects of this technique is the capacity of the fronthaul links that convey the information from each individual antenna array to a centralized decoder, due to a huge amount of data, whose volumes are proportional to the number of antennas. This work addresses the use of two linear transforms, the Karhunen-Loève transform (KLT) and the discrete cosine transform (DCT), to reduce the number of dimensions of received signal at the uplink, and thus reduce the data rate requirements of fronthaul links with an acceptable loss in transmission performance. From this, a selection of dimensions is performed, in which a small number of samples is selected and the remaining are discarded, which results in a lossy compression. Nevertheless, we can still obtain a signal close to the original, since discarded signals do not have much relevance due to their small power. Finally, simulations were performed to check performance of several scenarios, in order to compare both methods.