Tensor-based MIMO relaying communication systems

• Main Author: Leandro Ronchini Ximenes
• Other Authors: Andrà Lima FÃrrer de Almeida
• Format: Others
• Language: English
• Published: Universidade Federal do Cearà 2015
• Subjects: Receptor semi-cego; Tensores; EstimaÃÃo de canais; Cooperative systems; MIMO; Relaying; Amplify-and-forward; Tensors; Semi-blind receivers; PARAFAC; PARATUCK2; TELECOMUNICACOES
• Online Access: http://www.teses.ufc.br/tde_busca/arquivo.php?codArquivo=14547

Conselho Nacional de Desenvolvimento CientÃfico e TecnolÃgico === Em comunicaÃÃes cooperativas, dois ou mais terminais de transmissÃo sÃo combinados para aumentar a diversidade e/ou a potencia dos sinais que chegam a um determinado receptor. Portanto, mesmo que os dispositivos nÃo disponham de mais de uma antena, ou que entÃo haja uma grande perda por propagaÃÃo entre dois pontos comunicantes, os diversos elementos transmissores podem atuar como um arranjo virtual de antenas, obtendo-se assim vantagens dos sistemas de mÃltiplas antenas (MIMO), sobretudo o aumento da capacidade de transmissÃo. Recentemente, a chamada analise tensorial tem se mostrado uma abordagem eficiente entÃo para a estimaÃÃo de canais em sistemas com diversidade cooperativa. Contudo, nos poucos trabalhos dedicados a essa tarefa, a utilizaÃÃo da decomposiÃÃo tensorial PARAFAC para a modelagem dos sinais recebidos nÃo possibilitou o desenvolvimento de tÃcnicas de estimaÃÃo conjunta de canais e sÃmbolos. Com a idÃia de se evitar o uso de sequencias de treinamento, que limita a eficiÃncia espectral da transmissÃo por dedicar uma parte da largura de banda apenas para a tarefa de estimaÃÃo dos canais, o objetivo desta tese à prover novas estratÃgias de comunicaÃÃo, em termos de sistemas de transmissÃo e receptores semi-cegos, baseados em tensores adaptados a sistemas cooperativos MIMO unidirecionais de dois saltos. Dois sistemas de transmissÃo sÃo propostos utilizando uma codificaÃÃo espaÃo-temporal do tipo Khatri-Rao na fonte e duas estrategias de processamento Amplify-and-Forward (AF) no relay. Para estes sistemas, nomeados PT2-AF e NP-AF, os sinais recebidos no chamado nà de destino satisfazem os modelos tensoriais do tipo PARATUCK2 e Nested PARAFAC. Explorando as propriedades de unicidade destes modelos tensoriais estabelecidas nesta tese, vÃrios receptores semi-cegos sÃo derivados. Alguns destes receptores sÃo do tipo ALS, enquanto outros sÃo de soluÃÃes baseadas na factorizaÃÃo de produtos de Khatri-Rao. Resultados de simulaÃÃo sÃo apresentados para ilustrar os desempenhos dos receptores propostos em comparaÃÃo a alguns estimadores supervisionados. === In cooperative communication systems, two or more transmitting terminals are combined to increase the diversity and/or the power of the signals arriving at a particular receiver. Therefore, even if the devices do not have more than one antenna, or if a significant propaga- tion loss is present between the two communicating nodes, the various transmitting elements can act as a virtual antenna array, thus obtaining the benefits of the multiple antenna (MIMO) systems, especially the increase in the capacity. Recently, tensor decompositions have been introduced as an efficient approach for channel estimation in cooperative com- munication systems. However, among the few works devoted to this task, the utilization of the PARAFAC tensor decomposition for modeling the received signals did not allow the development of techniques for joint symbol and channel estimation. Aiming to avoid the use of pilot sequences, which limits the overall spectral efficiency by dedicating a portion of the bandwidth only for the channel estimation task, the objective of this thesis is to provide new tensor-based strategies, including transmission systems and semi-blind receivers, for one-way two-hop MIMO relaying systems. Based on a Khatri-Rao space-time coding at the source and two different Amplify-and-Forward (AF) relaying strategies, two transmission schemes are proposed. For these systems, named PT2-AF and NP-AF, the received signals at the destination node follow respectively a PARATUCK2 and a nested PARAFAC tensor model. Exploiting uniqueness properties of these tensor models which are established in the thesis, several semi-blind receivers are derived. Some of these receivers are of iterative form us- ing an ALS algorithm, whereas some other ones have closed-form solutions associated with Khatri-Rao factorizations. Some simulation results are finally presented to illustrate the per- formance of the proposed receivers which are compared to some state-of-the-art supervised techniques.