[pt] Esse trabalho realiza uma extensa revisão bibliográfica da literatura, onde
pontos de inovação são observados e novas soluções para os principais problemas
no uplink são propostas. Baseados no algoritmo adaptativo Recursive
Least Squares (RLS), são apresentadas duas variações regularizadas que conjuntamente
detectam a atividade e decodificam os sinais dos dispositivos,
sem a necessidade de estimação explícita do canal. Além disso, duas técnicas
de detecção por listas são desenvolvidas de modo a refinar o processo de
ajuste dos pesos do algoritmo RLS e assim mitigar possíveis propagações de
erros. Dividindo o problema em grafos fatoriais, são propostos algoritmos
baseados em troca de mensagens de modo a realizar conjuntamente a estimação
de canal e detecção de atividade. Além de uma nova derivação das
mensagens, são exploradas técnicas de agendamento dinâmico, com base na
convergência do algoritmo. Por fim, é apresentada uma solução completa
baseada na troca de mensagens, que realiza conjuntamente a estimação de
canal, detecção de atividade e decodificação dos dados transmitidos.
Resultados numéricos são fornecidos com o objetivo de comparar o desempenho
dos algoritmos propostos aos existentes na literatura. Análises de
complexidade computacional, evolução dos estados, convergência e ordem
de diversidade também são realizadas, assim como a derivação da soma das
taxas para o uplink. Por fim, são apresentadas as conclusões obtidas dos
trabalhos realizados e discutidas direções para trabalhos futuros. / [en] This work, presents an extensive literature review that highlights innovation
opportunities and presents novel solutions for the main uplink mMTC
problems. Based on the adaptive Recursive Least Squares (RLS) algorithm,
the proposed regularized techniques jointly performs activity detection and
signal decoding, without the need to perform explicit channel estimation. In
order to improve the detection performance, a list detection technique that
uses two candidate-list schemes is developed. Rewriting the problem with
factor-graphs, novel message-passing algorithms with dynamic scheduling
that jointly estimates the channels and detects devices activity are proposed.
Lastly, a complete message-passing solution is presented, where LDPC
decoding beliefs are introduced in the system, in a way that the algorithm
besides the channel estimation and activity detection, also jointly decodes
the signals. In order to evaluate the proposed techniques, numerical results are provided
as well as a computational complexity, state-evolution, convergence and
a diversity analysis. Uplink sum-rate expressions that take into account
metadata collisions, interference and a variable activity probability for
each user are also derived. Finally, conclusions and future directions are
discussed.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:54355 |
| Date | 24 August 2021 |
| Creators | ROBERTO BRAUER DI RENNA |
| Contributors | RODRIGO CAIADO DE LAMARE, RODRIGO CAIADO DE LAMARE |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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