[pt] Este trabalho tem como finalidade estudar o problema da detecção de usuários no canal reverso de sistemas MIMO de larga escala, que são caracterizados pelo elevado número de elementos de transmissão e recepção, com foco na complexidade computacional e no desempenho em termos de taxa de erro destes sistemas. Inicialmente, os algoritmos de detecção da família Likelihood Ascent Search (LAS) são investigados e é desenvolvido um novo algoritmo de detecção, denominado de Random-List Based LAS (RLBLAS), capaz de atingir melhores taxas de erros com menor complexidade computacional do que os demais detectores considerados. Posteriormente, técnicas de detecção e decodificação iterativas (Iterative Detection and Decoding - IDD) em sistemas MIMO foram analisadas de forma a propor uma estratégia IDD de complexidade computacional reduzida a fim de viabilizar a sua aplicação em cenários massivos. Finalmente, o problema da contaminação por pilotos em sistemas MIMO multicelulares de larga
escala, um dos principais limitadores do desempenho desse tipo de sistema, é estudado e estratégias de detecção com cooperação parcial entre as estações base componentes do sistema que visam mitigar os efeitos da contaminação por pilotos são propostas. As análises e afirmações realizadas durante a presente tese são sustentadas por resultados de simulações de Monte Carlo dos sistemas de comunicações em diversos cenários distintos, incluindo os casos em que são considerados os efeitos de correlação entre as antenas de transmissão/recepção, os efeitos de sombreamento e os erros de estimação dos estados dos canais de comunicações envolvidos. / [en] This work focuses on the multi-user multi-cellular large-scale MIMO reverse channel detection problem, where the number of transmitting and receiving antenna elements grows to the order of hundreds. In these scenarios, one major issue is the computational complexity of such systems. Therefore, this thesis aims to propose low-complexity techniques with good BER performance for the reverse channel detection of MIMO systems. Initially, the detection algorithms of the Likelihood Ascent Search (LAS) family are investigated and a new LAS based detector is proposed. This new detector, named Random-List Based LAS (RLB-LAS), is capable of achieving better BER with lower complexity then the other considered detectors. Next, iterative detection and decoding (IDD) techniques are analyzed in order to propose an IDD strategy applied to the detection and decoding of the reverse MIMO channel with reduced complexity to make possible its application to massive scenarios. Finally, the pilot contamination problem in multi-cellular large-scale MIMO systems, one of the major bounds on BER performance of these systems, are studied and some cooperative strategies are proposed in order to reduce the effects of this type of impairments. The
analysis and statements of this thesis are supported by Monte Carlo simulation results of the considered systems in different scenarios, including the cases where the effects of transmitting and receiving antenna correlation, log-normal shadowing, and the estimation errors on the channel state information acquisition are considered.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:30898 |
| Date | 09 August 2017 |
| Creators | ALEXANDRE AMORIM PEREIRA JUNIOR |
| Contributors | RAIMUNDO SAMPAIO NETO |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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