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AnÃlise do Uso de Compressive Sensing para Canal de Feedback Limitado Diante do Erro de QuantizaÃÃo e RuÃdo em Sistemas SM-MIMO / Quantization and Noise Impact Over Feedback Reduction of MIMO Systems Using Compressive Sensing

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico / Em se tratando de comunicaÃÃes mÃveis, a troca de informaÃÃes sobre os estados do canal entre as antenas receptoras e transmissoras à uma importante ferramenta para a melhoria do desempenho do sistema.
Assim, nesse trabalho foram analisados sistemas MIMO multiplexados espacialmente, Spatially Multiplexed MIMO (SM-MIMO), com informaÃÃes do estado do canal no transmissor, Channel State Information (CSI), limitadas e duas
tÃcnicas de detecÃÃo linear do sinal e prÃ-equalizaÃÃo do sinal Zero Forcing (ZF) e Minimum Mean Square Error (MMSE). Para essa limitaÃÃo dois esquemas foram considerados: Quantization Codebook (QC) e Compressive Sensing (CS).
Compressive Sensing à usado para gerar um CSI comprimido a ser enviado pelas antenas receptoras por um canal de feedback a fim de reduzir a quantidade de informaÃÃo enviada pelas mesmas. Portanto, nesse trabalho, o desempenho das duas tÃcnicas foram comparadas por simulaÃÃes computacionais das curvas da taxa de erro de bit, Bit Error Rate (BER), de acordo com a variaÃÃo da relaÃÃo sinal ruÃdo, Signal to Noise Ratio (SNR), considerando as duas abordagens QC e CS. AlÃm disso, a presenÃa do erro de quantizaÃÃo e do ruÃdo, no canal de feedback, tambÃm foi avaliada para o esquema de CS. / Concerning to mobile communications, the information exchange over the
channel states between receiving antennas and transmiting antennas is an
important tool to enhance the system performance.
Thus, in this work, spatially multiplexed MIMO (SM-MIMO) systems with
limited Channel State Information (CSI) were analyzed considering two techniques
of linear signal detection and pre-equalization Zero Forcing (ZF) and Minimum
Mean Square Error (MMSE). Due to this limitation two schemes were considered:
Quantization Codebook (QC) e Compressive Sensing (CS).
Compressive Sensing is used to generate a reduced CSI feedback to the
transmitter in order to reduce feedback load into the system.
Therefore, in this work, the performance of the techniques were compared by
computational simulations of Bit Error Rate (BER) curves according to the variation
of the Signal to Noise Ratio (SNR) for the two considered approaches QC and CS.
Furthermore, the presence of quantization error and noise, in the feedback link, were
also evaluated for the CS scheme.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:www.teses.ufc.br:7238
Date18 January 2013
CreatorsRaymundo Nogueira de SÃ Netto
ContributorsCharles Casimiro Cavalcante
PublisherUniversidade Federal do CearÃ, Programa de PÃs-GraduaÃÃo em Engenharia de TeleinformÃtica, UFC, BR
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguageEnglish
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Formatapplication/pdf
Sourcereponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFC, instname:Universidade Federal do Ceará, instacron:UFC
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

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