ESTIMAÇÃO DE CANAL E DETECÇÃO DE SÍMBOLOS USANDO TÉCNICAS TENSORIAIS PARA COMUNICAÇÕES MIMOOFDM COM CANAIS GEOMÉTRICOS

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1 ESTIMAÇÃO DE CANAL E DETECÇÃO DE SÍMBOLOS USANDO TÉCNICAS TENSORIAIS PARA COMUNICAÇÕES MIMOOFDM COM CANAIS GEOMÉTRICOS Autor: Rafael de F. Ramos, Orientador: João Paulo Lustosa da Costa Coorientador: Marco A M Marinho de Em parceria com a Federal do Ceará Caixa Postal 4386 CEP , - DF de 1

2 RESUMO Motivação Álgebra tensorial O canal de comunicação sem fio O sistema de comunicação Algoritmos de detecção e estimação Resultados experimentais Conclusão de 2

3 RESUMO Motivação Álgebra tensorial O canal de comunicação sem fio O sistema de comunicação Detecção e Estimação Resultados experimentais Conclusão de 3

4 MOTIVAÇÃO O aumento da demanda por comunicações sem fio Ano Nº de Celulares Habilitados (em milhões) , , , , ,2 Fonte: Anatel A necessidade de taxas de comunicações melhores que atendam os novos serviços (Internet móvel) Aplicação de novas técnicas de processamento de sinais em arranjo na área de comunicações de 4

5 RESUMO Motivação Álgebra tensorial O canal de comunicação sem fio O sistema de comunicação Detecção e Estimação Resultados experimentais Conclusão de 5

6 Álgebra tensorial Tensores de ordem superior: são estruturas indexadas por 3 ou mais índices; de 6

7 Álgebra tensorial Desdobramento: transformam tensores em matrizes; linha e coluna de 7

8 Álgebra tensorial Produto modo-n: multiplicação de um tensor por uma matriz; Produto Khatri-Rao: um tipo de multiplicação matricial; de 8

9 Álgebra tensorial PARAFAC: Modelo de um tensor em fatores paralelos; Nested-PARAFAC: Um PARAFAC dentro do outro. PARAFAC Interno de 9

10 RESUMO Motivação Álgebra tensorial O canal de comunicação sem fio O sistema de comunicação Detecção e Estimação Resultados experimentais Conclusão de 10

11 O canal de comunicação sem fio Perda de energia pelo percurso No espaço livre (modelo de Friis): de 11

12 O canal de comunicação sem fio Perda de energia pelo percurso Na terra (dois raios): r Modelo empírico: Sombreamento Variável aleatória: de 12

13 O canal de comunicação sem fio Processing 13

14 O canal de comunicação sem fio Perda de energia pelo percurso Modelo empírico: medidas de campo Sombreamento Variável aleatória: de 14

15 O canal de comunicação sem-fio Desvanecimento: variação rápida do sinal, devido aos múltiplos percursos; Modelos Estatísticos: Rayleigh (NLOS); Rician (LOS); Nakagami-m; de 15

16 O canal de comunicação sem-fio Resposta do canal sem-fio ao impulso tap-delay: Parâmetros do canal Domínio do tempo Domínio da frequência Tempo de coerência - Espalhamento Doppler - Espalhamento de Atraso - Banda de coerência - Espalhamento angular - Distância de coerência - de 16

17 RESUMO Motivação Álgebra tensorial O canal de comunicação sem fio: técnicas O sistema de comunicação Detecção e Estimação Resultados experimentais Conclusão de 17

18 Técnicas de comunicação sem fio Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM): Mitigar Interferência intersimbólica; << Ts; Aproximar o canal de 1 tap ; de 18

19 Técnicas de comunicação sem fio Multiple Input Multiple Output (MIMO): caminhos independentes, desvanecimentos diferentes, promissor; Diversidade espacial; Multiplexação espacial; de de de Processamento de Array Array de de Sinais Sinais 19

20 RESUMO Motivação Álgebra tensorial O canal de comunicação sem fio O sistema de comunicação Detecção e Estimação Resultados experimentais Conclusão de 20

21 MODELO DO SISTEMA de 21

22 MODELO DO SINAL RECEBIDO onde, É uma matriz diagonal construída com a i-ésima linha da matriz A de 22

23 PARAFAC aninhado Concatenando: Temos : Concatenando: PARAFAC Externo Assim: PARAFAC Interno de 23

24 NOVO MODELO PROPOSTO Percebemos que na prática H tem uma resposta para cada frequencia; de 24

25 NOVO MODELO PROPOSTO W combina os símbolos T através de diferentes frequências; Cada coluna do novo modelo é um PARAFAC aninhado; Não é possível decodificar cada coluna individualmente ; de 25

26 RESUMO Motivação Álgebra tensorial O canal de comunicação sem fio O sistema de comunicação Algorirtmos de detecção e estimação do canal Resultados experimentais Conclusão de 26

27 Propriedade de unicidade Para assegurar a unicidade do modelo PARAFAC aninhado, temos que aplicar as seguintes condições: de 27

28 Mínimos quadrados alternados (ALS) Primeiro Estágio: i=0; Inicializa e como matrizes identidade; (1.1) i = i+1; (1.2) Calcula a estimativa de T: (1.3) Calcula a estimativa de H: Repita os passos até a convergência; de 28

29 Mínimos quadrados alternados (ALS) Segundo Estágio: j=0; Inicializa e como matrizes identidade; (1.1) j = j+1; (1.2) Calcula a estimativa de S: (1.3) Calcula a estimativa de A: Repita os passos até a convergência; de 29

30 Fatorização Khatri-Rao mínimos quadrados Este é um algoritmo de forma fechada, não exige iteração: W é conhecido Desvetorização da coluna m: de 30

31 Fatorização Khatri-Rao mínimos quadrados Aplicando o SVD: de 31

32 RESUMO Motivação Álgebra tensorial O canal de comunicação sem fio O sistema de comunicação Detecção e Estimação Resultados experimentais Conclusão de 32

33 Cenário Transmissor Receptor de Refletores 33

34 Configurações Informações Frequência central 2.4 GHZ Largura da Banda 40 MHz Número de subportadoras 1024 / 800 / 500/ 200 de 34

35 RESULTADOS EXPERIMENTAIS de 35

36 RESULTADOS EXPERIMENTAIS de 36

37 RESUMO Motivação O canal de comunicação sem-fio Álgebra tensorial O sistema de comunicação Detecção e Estimação Resultados experimentais Conclusão de 37

38 CONCLUSÃO Apesar de serem diferentes, canais próximos podem ser estimados conjuntamente O problema da diferença grande entre canais pode ser resolvido pela adaptação do sistema Mais testes ainda podem ser feitos: Mais percursos; Outro arranjo de antenas; de 38

39 PUBLICAÇÃO J. P. C. L. da Costa, F. Roemer, F. A. de Castro Junior, R. F. Ramos, L. Sabirova and S. Schwarz, Ilmenau Package for Model Order Selection and Evaluation of Model Order Estimation Scheme of Users of MIMO Channel Sounders, XXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunições (SBrT 11), Curitiba, Brazil. de 39

40 Obrigado pela atenção! Rafael de Freitas Ramos 06/23971 Orientador: João Paulo Carvalho Lustosa da Costa Coorientador: Marco A. M. Marinho de 40

41 REFERÊNCIAS ANDREWS, J. G.; GHOSH, A.; MUHAMED, R. Fundamentals of WiMAX: understanding broadband wireless networking. Prentice Hall, de ALMEIDA, A. L. F. Blind Joint detection and channel estimation in space-frequency diversity systems using time-varying linear constellation precoding. XXIX Simpósio Brasileiro de Telecomunicações, de LATHAUWER, L.; MOOR, B. the.; VANDERWALLE, J. A multilinear singular value decomposition. SIAM, v. 21, n. 4, p , da COSTA, J. P. C.L. Parameter Estimation Techniques for MultiDimensional Array Signal Processing. Aachen, Germany, March Kefei Liu et al. A closed-form solution to semi-blind joint symbol and channel estimation in mimo-ofdm systems. In Proc IEEE International Conference on Signal Processing, Communications and Computing (ICSPCC 12), Hong Kong, August de 41