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Title in Portuguese: Nested tensor decomposition applied to cooperative MIMO communication systems
Author: Rocha, Danilo Sousa
Advisor(s): Fernandes, Carlos Alexandre Rolim
Co-advisor(s): Favier, Gérard
Keywords: Teleinformática
Processamento de sinais
Simulação por computador
Sistemas de comunicação sem fio
Tensor decomposition
MIMO systems
Tucker decomposItion
Semi-blind receiver
Cooperative systems
Issue Date: 22-Jan-2019
Citation: ROCHA, D. S. Nested tensor decomposition applied to cooperative MIMO communication systems. 2019. 146 f. Tese (Doutorado em Engenharia de Teleinformática)–Centro de Tecnologia, Universidade Federal do Ceará, Fortaleza, 2019.
Abstract in Portuguese: Sistemas MIMO (do inglês multiple-input multiple-output) são frequentemente utilizados para aumentar os ganhos de diversidade e/ou multiplexação através da transmissão de múltiplas versões do mesmo sinal ou de dados independentes através de diferentes canais de comunicação. Como outra forma de explorar diversidade espacial, as comunicações cooperativas vêm surgindo como uma técnica promissora para as novas gerações de sistemas de comunicação sem fio, melhorando significativamente o desempenho e a confiabilidade desses sistemas. Neste contexto, nas últimas décadas, decomposições tensoriais vêm sendo exploradas no processamento de sinais multidimensionais em sistemas MIMO e, mais recentemente, em redes cooperativas, permitindo o design de receptores eficazes para a estimação dos parâmetros de transmissão. Em particular, decomposições aninhadas (nested decomposition) têm permitido a modelagem de sinais em sistemas que se beneficiam de múltiplas diversidades, rendendo tensores de alta ordem representados em uma forma compacta. Esta tese apresenta desenvolvimentos realizados no âmbito de novas decomposições tensoriais aninhadas aplicadas à sistemas de comunicação sem fio cooperativos com múltiplas antenas. Mais especificamente, as contribuições teóricas desta tese estão ligadas à proposição de novas decomposições tensoriais aninhadas, bem como à análise de suas propriedades de unicidade, juntamente com a proposição de novos sistemas MIMO cooperativos que são modelados através das decomposições apresentadas. Na primeira parte desta tese, dois novos modelos tensoriais, baseados no modelo NTD (do inglês nested Tucker decomposition), são introduzidos. O primeiro modelo é chamado high-order nested Tucker decomposition (HONTD), o qual estende o modelo NTD ao considerar tensores de ordem mais alta que resultam da contração de diversas decomposições Tucker em formato de trem. O segundo modelo, chamado coupled nested Tucker decomposition (CNTD), pode ser visto como um acoplamento de múltiplos NTDs que compartilham um fator comum, associando os conceitos de aninhamento e acoplamento inicialmente definidos para modelos PARAFAC, estendendo-os para modelos baseados em decomposição Tucker. Nas partes subsequentes desta tese, estes modelos tensoriais são usados na modelagem de três novos sistemas MIMO cooperativos. Dois deles consideram casos com múltiplos relays (com retransmissão sequencial e paralela, respectivamente) enquanto o outro considera um sistema com múltiplas portadoras e relay único. Todos os sistemas propostos consideram codificações tensoriais nos nós de transmissão. Para cada sistema proposto, os modelos tensoriais são explorados para obtenção de algoritmos de estimação semi-cega, permitindo o desenvolvimento de receptores que estimam conjuntamente os canais e símbolos transmitidos. Condições relacionadas à unicidade das decomposições tensoriais e identificabilidade dos algoritmos propostos também são discutidas. Por fim, resultados de simulações computacionais são apresentados no intuito de avaliar o comportamento do sistema/receptor proposto, ilustrando a eficácia do processamento de sinais baseado em decomposições tensoriais aninhadas.
Abstract: Multiple-input multiple-output (MIMO) systems are often used to increase the diversity and/or multiplexing gains, by transmitting multiple versions of the same signal or independent data onto the communication channels. As another way to exploit spatial diversity, cooperative communications have emerged as a promising technique for the new generations of wireless communication systems, yielding significant improvements in the performance and reliability of these systems. In this context, in the last decades, tensor decompositions have been exploited in the processing of multidimensional signals in MIMO systems and, more recently, coope- rative networks, allowing the design of effective receivers for estimation of the transmission parameters. In particular, nested decompositions have allowed the modeling of signals from systems that benefit from multiple diversities, yielding high-order tensors represented in a com- pact way. This thesis presents developments carried out within the framework of new nested tensor decompositions applied to cooperative wireless communication systems with multiple antennas. Indeed, the theoretical contributions of the present thesis rely on the proposition of new nested tensor decompositions, along with the corresponding uniqueness analysis, as well as the proposition of new cooperative MIMO communication systems that are modeled using the presented nested tensor models. In the first part of this thesis, two new tensor models based on nested Tucker decompositions (NTD) are introduced. The first model, called high-order nested Tucker decomposition (HONTD), extends NTD by considering higher order tensors resulting from the contraction of several Tucker models in a train format. The second model, called coupled nested Tucker decomposition (CNTD), can be viewed as a coupling of multiple NTDs that share a common factor, associating the nesting and coupling concepts initially defined for PARAFAC models, extending them to Tucker-based ones. In the subsequent parts of the thesis, these tensor decompositions are used in the modeling of three new cooperative MIMO systems. Two of them consider multiple relay cases (with sequential and parallel relaying, respectively) and the other one considers a single-relay multicarrier network. All the proposed systems consider tensor codings in the transmit nodes. For each proposed system, the tensor models are exploited to obtain semi-blind estimation algorithms, allowing to design receivers that jointly estimate the channels and transmitted symbols. Necessary conditions required to the uniqueness of the tensor decompositions and identifiability of the proposed algorithms are also discussed. Finally, computational simulation results are presented in order to evaluate the behavior of the proposed systems/receivers, illustrating the effectiveness of signal processing based on nested tensor decompositions.
URI: http://www.repositorio.ufc.br/handle/riufc/40519
metadata.dc.type: Tese
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