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Title in Portuguese: Modelagem tensorial e processamento de sinais por sistemas de comunicações de redes
Title: Tensor modeling and signal processing for wireless communication systems
Author: Almeida, André Lima Férrer de
Advisor(s): Favier, Gérard
Co-advisor(s): Mota, João César Moura
Keywords: Teleinformática
Modelagem tensorial
Sistemas de comunicação sem-fio
Transmissão multi-antena
Equalização multi-usuária
Separação de sinais
Estimação de canal
Issue Date: 2-Nov-2007
Citation: ALMEIDA, A. L. F. Modelagem tensorial e processamento de sinais por sistemas de comunicações de redes. 2007. 241 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática)–Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2007.
Abstract in Portuguese: Em diversas aplicações do processamento de sinais em sistemas de comunicação sem-fio, o sinal recebido é de natureza multidimensional, possuindo uma estrutura algébrica multilinear. Neste contexto, a decomposição tensorial PARAFAC tem sido utilizada em vários trabalhos ao longo dos últimos seis anos. Observa-se, entretanto, que decomposições tensoriais generalizadas são necessárias para modelar uma classe mais ampla de sistemas de comunicação, caracterizada pela presença de estruturas de transmissão mais complexas, por modelos de canal mais realistas, e por técnicas de processamento de sinais mais eficientes no receptor. Esta tese investiga novas abordagens tensorias e suas aplicações em modelagem de sistemas MIMO, equalização, separação de sinais e estimação paramétrica de canal. Inicialmente, duas novas decomposições tensoriais (PARAFAC em blocos com restrições e CONFAC) são desenvolvidas e estudadas em termos de identificabilidade. Em uma segunda parte do trabalho, novas aplicações destas decomposições tensoriais são propostas. A decomposição PARAFAC em blocos com restrições é aplicada, primeiramente, µa modelagem unificada de sistemassuperamostrados, DS-CDMA e OFDM, com aplicação em equalização multiusuária. Em seguida, esta decomposição é utilizada na modelagem de sistemas de transmissão MIMO com espalhamento espaço-temporal e detecção conjunta. Em seguida, a decomposição CONFAC é explorada na concepção de uma nova arquitetura generalizada de transmissão MIMO/CDMA que combina diversidade e multiplexagem. As propriedades de unicidade desta decomposição permitem o uso do processamento não-supervisionado no receptor, visando a reconstrução dos sinais transmitidos e a estimação do canal. Na terceira e última parte deste trabalho, explora-se a decomposição PARAFAC no contexto de duas aplicações diferentes. Na primeira, uma nova estrutura de transmissão espaço-temporal-freqüencial é proposta para sistemas MIMO multiportadora. A segunda aplicação consiste em um novo estimador paramétrico para canais multipercursos.
Abstract: In several signal processing applications for wireless communications, the received signal is multidimensional in nature and may exhibit a multilinear algebraic structure. In this context, the PARAFAC tensor decomposition has been the subject of several works in the past six years. However, generalized tensor decompositions are necessary for covering a wider class of wireless communication systems with more complex transmission structures, more realistic channel models and more efficient receiver signal processing. This thesis investigates tensor modeling approaches for multiple-antenna systems, channel equalization, signal separation and parametric channel estimation. New tensor decompositions, namely, the block-constrained PARAFAC and CONFAC decompositions, are developed and studied in terms of identifiability. First, the block-constrained PARAFAC decomposition is applied for a uni¯ed tensor modeling of oversampled, DS-CDMA and OFDM systems with application to blind multiuser equalization. This decomposition is also used for modeling multiple-antenna (MIMO) transmission systems with block space-time spreading and blind detection, which generalizes previous tensor-based MIMO transmission models. The CONFAC decomposition is then exploited for designing new MIMO-CDMA transmission schemes combining spatial diversity and multiplexing. Blind symbol/code/channel recovery is discussed from the uniqueness properties of this decomposition. This thesis also studies new applications of third-order PARAFAC decomposition. A new space-time-frequency spreading system is proposed for multicarrier multiple-access systems, where this decomposition is used as a joint spreading and multiplexing tool at the transmitter using tridimensional spreading code with trilinear structure. Finally, we present a PARAFAC modeling approach for the parametric estimation of SIMO and MIMO multipath wireless channels with time-varying structure.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/15982
metadata.dc.type: Tese
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