Resumo: A evolução da tecnologia é rápida. No início do projeto de doutorado, o tema mais discutido era a quinta geração de redes celulares. Agora, no final, já estamos falando sobre a sexta geração e o que vem a seguir. Com isso em mente, minha tese aborda tópicos relacionados a MIMO massivo e \textit{Large Intelligent Surfaces} (LIS). Apesar da distância cronológica entre eles (o primeiro em 2016 e o segundo em 2020), ambos representam um salto significativo no desenvolvimento de uma rede de acesso de baixa latência e uma mudança drástica na infraestrutura de comunicações móveis. Com várias antenas na estação base e no usuário, um dos problemas inerentes ao MIMO massivo é a interferência. Assim, apresentamos uma aproximação precisa da razão sinal-interferência em dois cenários: quando o número de antenas na estação base é finito e quando esse número é grande o suficiente para ser considerado infinito. Consideramos a perda de percurso e o sombreamento lognormal e provamos o excelente casamento entre simulação e nossa aproximação. Em relação a LIS, comparamos o desempenho do sistema já publicado na literatura com o que obtivemos de uma propagação baseada em linha de visada modelada a partir de canais Rice e \textit{Matched Filter} (MF). Propomos uma aproximação precisa para eficiência espectral e avaliamos a perda quando a estação base não possui nenhuma informação de estado do canal e transmite os símbolos com potências iguais para todos os usuários. Em seguida, fazemos uma análise aprofundada de um sistema prático \text{Single-Input Single-Output} (SISO) assistido por LIS de forma a caracterizar seu desempenho. Assumimos imperfeições para os valores dos coeficientes de reflexão. Em uma primeira etapa, as expressões de probabilidade de erro de símbolo são obtidas para cenários SISO com e sem erros de fase. Validamos todos os resultados por simulações numéricas e demonstramos uma excelente concordância. As comparações com os modelos existentes mostram que os sistemas práticos apresentam uma perda considerável de desempenho. Na próxima etapa, o estudo é ainda mais abrangente. Como os erros de quantização são inevitáveis, avaliamos a influência do número de bits dedicados à quantização de fase no cálculo de importantes parâmetros de desempenho, tais como, eficiência espectral, taxa de erro de símbolo e probabilidade de interrupção. Com base em simulações de Monte Carlo, provamos a excelente precisão de nossa abordagem e investigamos o comportamento de \text{power scaling-law} e a potência necessária para atingir uma capacidade específica, dependendo do número de elementos reflectores. Mostramos que um LIS com aproximadamente cinquenta elementos e quatro bits dedicados à quantização de fase supera o desempenho de um sistema convencional, ou seja, um sistema sem o auxílio de LIS. Como conclusão, podemos dizer que as tecnologias MIMO massivo e LIS oferecem melhorias substanciais e vieram para ficar e coexistir Ver menos

Abstract: The evolution of technology is fast. At the beginning of the doctoral project, the most discussed topic was the fifth generation of cellular networks. Now, in the end, we are already talking about the sixth generation and what comes next. With this in mind, my thesis addresses topics related to massive MIMO and Large Intelligent Surfaces (LIS). Despite the chronological distance between them (the first in 2016 and the second in 2020), both represent a significant leap in developing a low latency access network and a drastic change in the mobile communications infrastructure. With numerous antennas on the base station and user, one of the problems inherent to massive MIMO is interference. Thus, we present an accurate approximation to signal-to-interference ratio in two scenarios: when the number of antennas at base station is finite or when this number is large enough to be considered infinite. We consider path loss and lognormal shadowing and prove the perfect match between simulation and our approximation from practical case studies. Concerning LIS, we compare the system performance already published in the literature to that we obtained from an LoS propagation modeled of Rician channels and Matched Filter (MF) from preliminary analyses. We propose an accurate approximation for spectral efficiency and evaluate the path-loss when the base station does not have channel state information and transmits the symbols with equal powers to all users. In the sequel, we do an in-depth analysis of a practical LIS-assisted Single-Input Single-Output (SISO) system in order to characterize its performance. We assume realistic imperfections for the values of reflection coefficients. In a first step, symbol error probability expressions are obtained for SISO scenarios with and without phase errors. We validate all the results by numerical simulations and have shown an excellent agreement. Comparisons with existing models show that practical systems present a considerable loss in performance. In the next stage, the study is even more comprehensive. Since quantization errors are unavoidable, we evaluate the influence of number of bits dedicated to the phase quantization on important performance such as spectral efficiency, symbol error rate, and outage probability. Based on Monte Carlo simulations, we prove the excellent accuracy of our approach and investigate the behavior of the power scaling law and the power required to reach a specific capacity, depending on the number of reflecting elements. We show that a LIS with approximately fifty elements and four dedicated bits for phase quantization outperforms the performance of a conventional system, i.e., a system without the assistance of a LIS. As a conclusion, we can say that the massive MIMO and LIS technologies offer substantial improvements and came to stay and coexist Ver menos