| Summary: | Este trabalho de investigação tem por objetivo analisar, quantificar e comparar o desempenho e a complexidade de detectores codificados e não-codificados quase-ótimos em sistemas de comunicação sem fio de múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO - Multiple-Input Multiple-Output). Um esquema de detecção MIMO de mesmo desempenho do detector de máxima verossimilhança (ML - Maximum Likelihood), porém de menor complexidade baseado na identificação de padrões, denominado clusters, contitui uma das contribuições deste trabalho, tendo sido analisado teoricamente e caracterizado extensivamente por meio de resultados de simulação Monte Carlo. Adicionalmente, o trabalho investiga esquemas de detecção MIMO quase-ótimos adequados para canais MIMO determinados e indeterminados. Agregando-se a técnica de formação de sub-arranjos de antenas, combinada à codificação espaço-temporal quase ortogonal, foram especificadas estruturas de detecção MIMO cuja figura de mérito consistiu no compromisso desempenho-complexidade. Tais análises foram conduzidas levando-se em conta tanto canais de comunicação sem fio derivados de variávies aleatórias independentes e identicamente distribuídas (i.i.d. - independent and identically-distributed), quanto canais descritos por meio do modelo de Jakes modificado com estimativas perfeitas e imperfeitas de canal.
Abstrat: This work aims to analyze, quantify and compare the performance and complexity of coded and non-coded near-optimal detectors in wireless communication systems with multiple inputs and multiple outputs (MIMO). The main contribution of this work is a new MIMO detection scheme with ML-performance and lower complexity. It is based on repeating patterns called clusters and have been theoretically analyzed and extensively characterized by Monte Carlo simulation results. Additionally, it investigates near-optimal MIMO detection schemes suitable for determined and indetermined MIMO channels. MIMO detection structures were specified by adding antenna subarray formation and space-time coding allowing us to balance between performance and complexity. All simulation were conducted using i.i.d. channel and modified Jakes channel model with both perfect and imperfect estimation.
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