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Título: Redução de dimensões pelo uso de transformações lineares em sistemas MIMO massivo distribuídos com fronthaul limitado
Outros títulos: Dimension reduction using linear transforms in distributed massive MIMO systems with constrained fronthaul
Autor(es): Cerqueira, Ricardo de Souza
Orientador(es): Barreto, André Noll
Assunto: Transformadas lineares
Sistemas de comunicação
Rede sem fio
Data de publicação: 9-Mar-2017
Referência: CERQUEIRA, Ricardo de Souza. Redução de dimensões pelo uso de transformações lineares em sistemas MIMO massivo distribuídos com fronthaul limitado. 2016. xvi, 75 f., il. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica)—Universidade de Brasília, Brasília, 2016.
Resumo: 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.
Abstract: 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.
Unidade Acadêmica: Faculdade de Tecnologia (FT)
Departamento de Engenharia Elétrica (FT ENE)
Informações adicionais: Dissertação (mestrado)—Universidade de Brasília, Faculdade de Tecnologia, Departamento de Engenharia Elétrica, 2016.
Programa de pós-graduação: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
Licença: A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor com as seguintes condições: Na qualidade de titular dos direitos de autor da publicação, autorizo a Universidade de Brasília e o IBICT a disponibilizar por meio dos sites www.bce.unb.br, www.ibict.br, http://hercules.vtls.com/cgi-bin/ndltd/chameleon?lng=pt&skin=ndltd sem ressarcimento dos direitos autorais, de acordo com a Lei nº 9610/98, o texto integral da obra disponibilizada, conforme permissões assinaladas, para fins de leitura, impressão e/ou download, a título de divulgação da produção científica brasileira, a partir desta data.
DOI: http://dx.doi.org/10.26512/2016.10.D.22841
Aparece nas coleções:Teses, dissertações e produtos pós-doutorado

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