NEW REDUCED-RANK RECEIVERS WITH APLICATIONS IN DS-CDMA BASED SYSTEMS

PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === FUNDAÇÃO DE APOIO À PESQUISA DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO === PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA === O número de coeficientes dos filtros de detecção adaptativos usados nos receptores...

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Bibliographic Details
Main Author: FRANCISCO ALBERTO SANDOVAL NORENA
Other Authors: RAIMUNDO SAMPAIO NETO
Language:Portuguese
Published: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO 2013
Online Access:http://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=21517@1
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description PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === COORDENAÇÃO DE APERFEIÇOAMENTO DO PESSOAL DE ENSINO SUPERIOR === FUNDAÇÃO DE APOIO À PESQUISA DO ESTADO DO RIO DE JANEIRO === PROGRAMA DE EXCELENCIA ACADEMICA === O número de coeficientes dos filtros de detecção adaptativos usados nos receptores em sistemas CDMA e igual ao ganho de processamento usado no sistema. Assim, quando o valor deste ganho e grande os filtros adaptativos apresentam problemas de convergência lenta além de grande complexidade computacional. Problema similar ocorre na estimação/detecção de sinais em sistemas UWB uma vez que o grande numero de percursos do canal, faz com que as quantidades a serem estimadas tenham um elevado número de elementos, requerendo com o uso de técnicas convencionais o processamento de conjuntos com um numero bastante elevado de amostras, com consequente aumento significativo de custo computacional total do receptor. Esta dissertação enfoca uma técnica de processamento com redução de posto promovida por meio de dois estágios iniciais, o estágio de interpolação e o estágio de decimação, na qual, dado o padrão de decimação escolhido, os coeficientes do filtro interpolador são otimizados de forma independente do filtro de detecção. Dois algoritmos foram desenvolvidos para o dimensionamento do filtro interpolador, o primeiro e baseado na maximização da razão sinal desejado-ruído na saída do estágio de redução de posto, e o segundo maximiza a razão sinal desejado-ruído mais interferência na saída do estágio de redução de posto. Os métodos de posto reduzido examinados reduzem a dimensão do vetor de observação de acordo com o fator de decimação escolhido, redução esta bastante relevante, por exemplo para esquemas de equalização/detecção que tem custo computacional quadrático com a dimensão do vetor de observação como os receptores MMSE-RLS implementados nas aplicações. === The number of coefficients of the adaptive detection filters used in CDMA receivers is usually larger than the processing gain used in the system. Thus, when the value of this gain is high the adaptive filters suffer from slow convergence and high computational complexity. A similar problem occurs with the estimation/signal detection in UWB systems. The large number of channel paths common in such systems causes the quantities to be estimated to have a large number of elements, which requires, with conventional techniques, the processing of sets with large number of samples, thus resulting in a significant increase in the total computational cost of the receiver. This work focuses on a reduced-rank technique that is implemented through two phases, interpolation and decimation, in which given the decimation pattern chosen, the coefficients of the interpolator filter are optimized independently of the detection filter. Two algorithms are developed for the design of the interpolator filter. The first one is based on the maximization of the desired signal to noise ratio at the output of the reduced rank stage and the second considers the maximization of the desired signal to noise-plus-interference ratio at the output of the reduced rank stage. In general, the proposed reduced rank methods reduce the size of the observation vector according to the value set to the so called decimation factor. This reduction can have a significant impact on the complexity of equalization/detection algorithms that, for instance, have a quadratic increase of the computational cost with the size of the observation vector, as the RLS receivers implemented in the considered applications.
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