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Title in Portuguese: Avaliação de um método de rastreamento de canal baseado em filtros de Kalman para beamtracking
Author: Paiva, Antonio Regilane Lima
Advisor(s): Freitas Júnior, Walter da Cruz
Keywords: Teleinformática
Sistemas de transmissão de dados
Sistemas de comunicação móvel
Beamtracking
Issue Date: 29-Jul-2018
Citation: PAIVA, Antonio Regilane Lima. Avaliação de um método de rastreamento de canal baseado em filtros de Kalman para beamtracking. 2018. 72 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Teleinformática)–Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2018.
Abstract in Portuguese: Visando a projeção futura de uma grande demanda por transmissão de dados, provenientes das atuais aplicações de sistemas de teleinformática, estudos recentes apontam para os sistemas MIMO massivo, as tecnologias de formatação de feixes (do inglês beamforming) e a exploração do espectro não licenciado na faixa de ondas milimétricas (mmWaves, do inglês millimeter wave), como alicerces dos sistemas de comunicação móvel de 5a geração (5G). A comunicação móvel de caraterísticas 5G é desafiadora devido ao curto comprimento das mmWaves, que sofrem muito com perdas de percurso, absorções atmosféricas e atenuações por bloqueios, e aos feixes estreitos gerados por grandes arranjos, que sofre com a iminência de desalinhamento devido à mobilidade do terminal móvel. O beamtracking é um conjunto processos periódicos fundamentais para garantir o alinhamento do feixes ao longo do tempo. Porém, é de grande importância que os algoritmos de beamtracking tenham baixa complexidade de treinamento, para não afetarem a taxa de transmissão efetiva do sistema, e de processamento, para que possam ser executados nas interfaces sem fios dos equipamentos dos usuários a fim de reduzir o número de feedbacks. Os filtros de Kalman (KFs, do inglês Kalman filter) podem proporcionar um poderoso framework de rastreamento de canais de baixa complexidade para aplicações em beamtracking. Neste trabalho, é realizado um estudo do uso de filtros de Kalman como algoritmo base de beamtracking para canais massivo-MIMO mmWave utilizando arranjos uniformes lineares e planares de antenas. São implementados três tipos de KFs: o EKF (do inglês, extended Kalman filter), o UKF (do inglês unscented Kalman filter) e o EnKF (do inglês ensemble Kalman filter), bem como sua versão determinística, o DEnKF (do inglês deterministic ensemble Kalman filter). Os algoritmos KFs são avilados em seis casos de estudo: em regimes de alta e baixa SNR, cenários com alta mobilidade do terminal móvel, canais com número variado de clusters e espalhadores, sistemas de alta dimensão que resultam de grandes arranjos, arquitetura beamforming limitada em níveis de quantização de fase, e erros heurísticos de predeterminação de parâmetros dos filtros. Uma análise qualitativa é realizada tomando como base algoritmos de mínimos quadrados. O procedi- mento de avaliação é realizado usando simulações computacionais.
Abstract: Recent studies on Fifth-Generation Mobile communications systems (5G) point to massive MIMO systems, beamforming technologies and the millimeter waves as a way to deal with the large demand for data transmission from the current applications of teleinformatics systems. The 5G mobile communication is challenging due to the short length of mmWaves, which suffer greatly from path losses, atmospheric absorption and block attenuations, and narrow radiation beams from large arrays, which suffers from the imminence of misalignment due to the terminal mobility. The beamtracking is a set fundamental periodic processes to ensure beam alignment over time. However, it is of great importance that the beamtracking algorithms have low training complexity, so as not to affect the system throughput, and low processing complexity, so that it can be executed in mobile device’s wireless interfaces in order to reduce the feedbacks. Kalman (KF) filters can provide a powerful framework for estimation of channels with low complexitys for beamtracking applications. This master thesis aims to study of the use of Kalman filters as the base beamtracking algorithm for millimeter wave massive MIMO channel using linear and planar antenna arrays. Three types of KFs are implemented: the EKF, the UKF and the EnKF, as well as its deterministic version, the DEnKF. The KFs algorithms are evaluated in six case studies: in high and low SNR regimes, terminal mobility with high-level mobility, channels with varied number of clusters and scatterers, high-dimensional systems from large arrays, beamforming architecture limited in levels of phase quantization, and heuristics errors of predetermination of filter parameters. A qualitative analysis is performed based on least squares algorithms. Computational simulations were performed to evaluate the algorithms.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/37276
metadata.dc.type: Dissertação
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