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Type: TESE DIGITAL
Degree Level: Doutorado
Title: Low-complexity quasi-optimum detector algorithms for spatial multiplexing MIMO systems with large number of antennas : Algoritmos de detecção quase-ótimo de baixa complexidade para sistemas de multiplexação espacial com grande número de antenas
Title Alternative: Algoritmos de detecção quase-ótimo de baixa complexidade para sistemas de multiplexação espacial com grande número de antenas
Author: Minango Negrete, Juan Carlos, 1987-
Advisor: Almeida, Celso de, 1957-
Abstract: Resumo: Os sistemas de multiplexação espacial que empregam uma grande quantidade de antenas transmissoras e receptoras, na ordem de dezenas a centenas, têm sido considerados para cumprir com os requsitos de altas taxas de dados e eficiência espectral do padrão de comunicação sem fio da quinta geraçõ (5G). No entanto, esses sistemas apresentam alguns desafios que devem ser superados. Um desses desafios é a crescente complexidade na detecção uma vez que o número de antenas é grande. Assim, esta tese propõe algoritmos de detecção cujo desempenho seja o mais próximo possível do desempenho ótimo do detector de máxima verossimilhança (ML), atingindo uma baixa complexidade para os sistemas de multiplexação espacial que empregam um grande número de antenas. Na primeira parte desta tese, o caso em que o número de antenas de recepção é bem maior que o número de antenas de transmissão é avaliado. Neste quesito, uma expressão fechada é obtida para determinar a diferença de desempenho entre o detector ML e o detector zero-forcing (ZF). Assim, o detector ZF atinge um desempenho quase ótimo quando o número de antenas receptoras é bem maior que o número de antenas transmissoras devido a que a matriz de canal apresenta a propriedade de ortogonalidade assintótica. Baseados nesta premissa, dois detectores para este caso são propostos, os quais são baseados nos algoritmos iterativos de damped Jacobi (DJ) e Newton-Schultz (NSI). Esses algoritmos têm como objetivo evitar a inversão de matrizes usada no detector ZF e consequentemente reduzir a complexidade. Os resultados numéricos mostram que os dois algoritmos propostos atingem o desempenho do detector ZF mantendo uma baixa complexidade, onde o algoritmo NSI supera ao algoritmo DJ em termos de desempenho e de menor complexidade. Na segunda parte desta tese, considera-se o caso em que o número de antenas de transmissão é igual ao número de antenas de recepção. Neste caso, o detector ZF não é mais capaz de atingir um desempenho ótimo. Assim, um novo pré-codificador é proposto, o qual é baseado na ortogonalização da matriz de canal a fim de atingir o desempenho ótimo ao usar o detector ZF. Apesar do que o pré-codificador atinge o desempenho ótimo à custa do aumento da potência de transmissão, sua desvantagem é que o transmissor precisa conhecer a matriz do canal através de um enlace de retroalimentação. Finalmente, um detector de baixa complexidade baseado no algoritmo de inversão de símbolos (SF), cujo principio é a procura de soluções sub-ótimas locais, é proposto. Dito detector atinge um desempenho quase ótimo para sistemas de multiplexação espacial com um grande número de antenas de transmissão e recepção ao empregar procedimentos simples de SF

Abstract: Spatial multiplexing systems employing a large number (tens to hundreds) of transmit and receive antennas have been considered in order to meet the requirement of high data rates and spectral efficiency of the fifth generation (5G) wireless communication standard. However, these systems present some challenges that must be overcome. One of them is the increasing complexity in spatial multiplexing detection, when the number of antennas is large. Thus, this thesis proposes detector algorithms that perform as close as possible to the performance of the optimum maximum likelihood (ML) detector, while yielding the complexity of spatial multiplexing systems with large number of antennas low. In the first part of this thesis, the case where the number of receive antennas is much larger than the number of transmit antennas is analyzed, where a closed-form expression is derived to determine the performance difference between ML detector and zero-forcing (ZF) detector. Thus, ZF detector achieves near-optimum performance when the number of receive antennas is much larger than the number of transmit antennas due to the asymptotically orthogonal channel matrix property. Thus, two detectors for this case are proposed, which are based on the damped Jacobi (DJ) and Newton-Schultz iterative (NSI) algorithms to avoid the matrix inversion used in the ZF detector and consequently reducing the complexity. Numerical results show that the proposed algorithms achieve the ZF performance, keeping the low-complexity, where NSI outperforms DJ algorithm in performance and complexity. In the second part of this thesis, the case where the number of transmit antennas is equal to the number of receive antennas is considered. In this case, the ZF detector is not more able to achieve near-optimum performance. Thus, a precoding approach is proposed, which is based on channel matrix orthogonalization achieves the optimum performance using the ZF detector. Despite the precoding approach achieves the optimum performance at the expense of power transmission increase, its drawback is that the transmitter needs to know the channel matrix through the feedback link. Finally, a low-complexity detector based on symbol-flipping (SF) algorithm, which is based on local sub-optimum solution searching, is proposed. It achieves a quasi-optimum performance for spatial-multiplexing systems with very large number of transmit and receive antennas by employing simple SF procedures
Subject: Antenas
Diversidade
Probabilidade de erro (Matemática)
Telefonia celular - Sistema
Language: Inglês
Editor: [s.n.]
Citation: MINANGO NEGRETE, Juan Carlos. Low-complexity quasi-optimum detector algorithms for spatial multiplexing MIMO systems with large number of antennas: Algoritmos de detecção quase-ótimo de baixa complexidade para sistemas de multiplexação espacial com grande número de antenas. 2019. 1 recurso online (134 p.). Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de Computação, Campinas, SP. Disponível em: http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/335002. Acesso em: 18 set. 2019.
Date Issue: 2019
Appears in Collections:FEEC - Tese e Dissertação

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