| Summary: | CoordenaÃÃo de AperfeÃoamento de Pessoal de NÃvel Superior === In this dissertation the problem of channel estimation in cooperative MIMO systems is investigated. More specifically, channel estimation techniques have been developed for a communication system assisted by relays with
amplify-and-forward (AF) processing system in a three-hop scenario. The techniques developed use training sequences and enable, at the receiving node, the estimation of all the channels involved in the communication process.
In an initial scenario, we consider a communication system with N transmit antennas and M receive antennas and between these nodes we have two relay groups with R1 and R2 antennas each. We propose protocols based on temporal multiplexing to coordinate the retransmission of the signals. At the end of the training phase, the receiving node estimates the channel matrices by combining the received data. By exploiting the multilinear (tensorial)
structure of the sets of signals, we can model the received data through tensor models, such as PARAFAC and PARATUCK2 . This work proposes the combined use of these models and algebraic techniques to explore the spatial diversity.
Secondly, we consider that the number of transmit and receive antennas at the relays may be different and that the data can travel in a bidirectional scheme (two-way). In order to validate the algorithms we use Monte-Carlo
simulations in which we compare our proposed models with competing channel estimation algorithms, such as, the PARAFAC and Khatri-Rao factorization based algorithms in terms of NMSE and bit error rate. === Nesta dissertaÃÃo o problema de estimaÃÃo de canal em sistemas MIMO cooperativos à investigado. Mais especificamente, foram desenvolvidas tÃcnicas para estimaÃÃo de canal em um sistema de comunicaÃÃo assistida por relays com processamento do tipo amplifica-e-encaminha (do inglÃs, amplify-and-forward) em um cenÃrio de 3 saltos. As tÃcnicas desenvolvidas utilizam sequÃncia de treinamento e habilitam, no nà receptor, a estimaÃÃo de todos os canais envolvidos no processo de comunicaÃÃo.
Em um cenÃrio inicial, consideramos um sistema de comunicaÃÃo com
N antenas transmissoras e M antenas receptoras e entre esses nÃs temos dois grupos de relays com R1 e R2 antenas cada um. Foram desenvolvidos protocolos de transmissÃo baseado em multiplexaÃÃo temporal para coordenar as retransmissÃes dos sinais. Ao final da fase de treinamento, o nà receptor faz a estimaÃÃo das matrizes de canal atravÃs da combinaÃÃo dos dados recebidos. Explorando a estrutura multilinear (tensorial) dos diversos conjuntos de sinais, podemos modelar os dados recebidos atravÃs de modelos tensoriais, tais como: PARAFAC e PARATUCK2. Este trabalho propÃe a utilizaÃÃo combinada desses modelos e de tÃcnicas algÃbricas para explorar a diversidade espacial.
Em um segundo momento, consideramos que o nÃmero de antenas
transmissoras e receptoras dos relays podem ser diferentes e ainda que os dados podem trafegar em um esquema bidirecional (do inglÃs, two-way). Para fins de validaÃÃo dos algoritmos utilizamos simulaÃÃes de Monte-Carlo em que comparamos os modelos propostos com outros algoritmos de estimaÃÃo de canal, tais como os algoritmos baseados em PARAFAC e FatoraÃÃo de Khatri-Rao em termos de NMSE e taxa de erro de bit.
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