[pt] Os sistemas de múltiplas antenas empregam diferentes técnicas de processamento
de sinais em ambos extremos do sistema de comunicações para se
beneficiar das múltiplas dimensões espaciais e transmitir para diversos usuarios
usando os mesmos recursos de tempo e frequência. Desta forma, uma alta
eficiência espectral pode ser atingida sem precisar de largura de banda extra.
No entanto, o desempenho depende de uma estimativa do canal altamente precisa
do lado do transmissor, a qual é denominada channel state information
at the transmitter (CSIT). Se o valor estimado do canal for perfeito, o sistema
consegue suprimir a interferência multiusuário (MUI), que é a principal
responsável pela degradação do desempenho do sistema. Porém, supor uma estimativa
perfeita é bastante otimista pois sistemas reais introduzem incerteza
devido ao processo de estimação, a erros de quantização e a retardos próprios
dos sistemas. Nesse contexto, a técnica conhecida como divisão de taxas ou
rate splitting (RS) surge como uma ferramenta promissora para lidar com as
imperfeições na estimativa do canal. RS divide os dados em um fluxo comum
e vários fluxos privados e então sobrepõe o fluxo comum no topo dos fluxos
privados. Esta tese propõe várias técnicas de processamento que aumentam
ainda mais os benefícios dos sistemas RS.
Neste trabalho, consideramos o downlink (DL) de um sistema de comunicações
sem fio onde o transmissor envia mensagens independentes para cada
usuário. A métrica usada para avaliar o desempenho do sistema é a soma das
taxas ergódica (ESR). Diferente dos trabalhos convencionais em RS, consideramos
que os terminais dos usuários estão equipados com múltiplas antenas. Isso
nos permite implementar na recepção combinadores de fluxos que aumentem a
taxa do fluxo comum. Aumentar esta taxa é um dos grandes problemas dos sistemas
RS, uma vez que a taxa comum é limitada pelo pior usuário o que pode
degradar fortemente o desempenho do sistema. Assim, três combinadores de
fluxos diferentes são propostos e as expressões analíticas para calcular a soma
das taxas são apresentadas. Os combinadores são derivados empregando-se os
critérios Min-Max, MRC e MMSE. O critério Min-Max seleciona para cada
usuário a melhor antena para decodificar o símbolo comum. O MRC visa maximizar
o SNR ao decodificar o símbolo comum. Finalmente, o critério MMSE
minimiza o quadrado da diferença entre o símbolo comum e o sinal recebido.
Até o momento, RS foi considerado com precodificadores lineares. Devido
a isto, neste trabalho investigamos o desempenho do RS com precodificadores
não lineares. Para este fim, usamos diferentes tipos de precodificador
Tomlinson-Harashima (THP) baseados nos precodificadores lineares ZF e
MMSE. Em seguida, propomos um algoritmo multi-branch (MB) adequado
para o RS-THP proposto. Este algoritmo cria vários padrões de transmissão
e seleciona o melhor padrão para efetuar a transmissão. Esta técnica de préprocessamento
aumentam ainda mais a soma das taxas obtida, uma vez que o
desempenho do THP depende da ordem dos símbolos, porém também aumenta
a complexidade computacional. Expressões analíticas para calcular a soma das
taxas das técnicas propostas são derivadas por meio de análises estatísticas dos
principais parâmetros.
Finalmente, propomos quatro técnicas adaptativas diferentes de alocação
de potência, as quais se caracterizam por sua baixa complexidade computacional.
Duas destas técnicas são projetadas para sistemas SDMA convencionais,
enquanto as outras duas são projetadas para sistemas RS. Um dos principais
objetivos dos algoritmos propostos é realizar uma alocação de potência
robusta capaz de lidar com os efeitos prejudicias das imperfeições no CSIT.
É importante mencionar que a alocação de potência em sistemas RS é uma
das tarefas mais importantes e deve ser realizada com extremo cuidado. Se
a potência não for alocada corretamente, o desempenho do sistema RS será
bastante degradado e as arquiteturas convencionais, como SDMA e NOMA,
poderão ter um desempenho melhor. No entanto, a alocação de potência em
sistemas RS precisa da solução de problemas complexos de otimização, o que
aumenta o tempo gasto no processamento do sinal. Os algoritmos adaptativos
propostos reduzem a complexidade computacional e são uma solução atrativa
para aplicações práticas em sistemas de grande porte. / [en] Multiple-antenna systems employ different signal processing techniques
at both ends of the communication to exploit the spatial dimensions and serve
multiple users simultaneously in the same time-frequency domain. In this way,
high spectral efficiency can be reached without the need of extra bandwidth.
However, such gain depends on a highly accurate channel state information at
the transmitter (CSIT). Perfect CSIT allows the system to suppress the multi
user interference (MUI), which is the main responsible of the performance
degradation. Nonetheless, assuming perfect CSIT is rather optimistic since
the estimation procedure, quantization errors and delays of real system lead
to CSIT uncertainties. In this context, rate splitting (RS) has arisen as a
promising technique to deal with CSIT imperfections. Basically, RS splits the
data into a common stream and private streams and then superimposes the
common stream on top of the private streams. This thesis proposes several
processing techniques which further enhance the benefits of RS systems.
We consider the downlink (DL) of a wireless communications system,
where the transmitter sends independent messages to each receiver. The ergodic
sum rate (ESR) is adopted as the main metric to evaluate the performance
of the system. Different from conventional RS works, we consider that the
users are equipped with multiple antennas. This allows us to implement stream
combiners for the common stream at the receivers. The implementations of the
stream combiners improves the common rate performance, which is a major
problem of RS systems since the common rate is limited by the performance
of the worst user and can be heavily degraded. In this work, three different
stream combiners are proposed along with analytical expressions to compute
their sum rate performance. Specifically, the combiners are derived employing
the min-max, maximum ratio combining (MRC), and minimum mean square
error (MMSE) criteria. The min-max criterion selects at each user the best
receive antenna to decode the common symbol. The MRC criterion aims at
maximizing the SNR when decoding the common symbol. Finally, the MMSE
criterion minimizes the squared difference between the common symbol and
the received signal.
So far, RS has been predominantly considered with channel inversiontype
linear precoders. Therefore, this motivates us to investigate the performance
of RS with non-linear precoders. For this purpose, we employ different
architectures of the Tomlinson-Harashima precoder (THP) which are based on
the zero-forcing (ZF) and MMSE precoders. We then propose a multi-branch
(MB) algorithm for the proposed RS-THP, which creates several transmit patterns
and selects the best for transmission. This pre-processing techniques
further enhance the sum rate obtained since the performance of THP is dependent
on the symbol ordering but also increases the computational complexity.
Analytical expressions to calculate the sum rate of the proposed techniques
are derived through statistical evaluation of key parameters.
Finally, we propose four different adaptive power allocation techniques,
which are characterized by their low computational complexity. Two of them
are designed for conventional SDMA systems whereas the other two are
intended for RS systems. One major objective of the proposed algorithms is
to perform robust power allocation capable of dealing with the detrimental
effects of imperfect CSIT. It is important to mention that power allocation in
RS systems is one of the critical tasks that should be carefully performed. If
the power is not properly allocated the performance of RS systems is heavily
degraded and conventional architectures such as SDMA and NOMA could
perform better. However, RS rely on solving complex optimization problems
to perform power allocation, increasing the time and effort dedicated to
signal processing. The proposed adaptive power allocation algorithms reduce
the computational complexity and are an attractive solution for practical
applications with large-scale systems.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:53557 |
| Date | 06 July 2021 |
| Creators | ANDRÉ ROBERT FLORES MANRIQUE |
| Contributors | RODRIGO CAIADO DE LAMARE, RODRIGO CAIADO DE LAMARE |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | English |
| Type | TEXTO |
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