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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 24-May-2019
metadata.dc.creator: VILAS BOAS, Brenda
metadata.dc.contributor.advisor1: KLAUTAU JÚNIOR, Aldebaro Barreto da Rocha
Title: Compression of Channel State Information in Multiple Input Multiple Output Mobile Systems
Other Titles: Compactação de informações do estado do canal em vários sistemas móveis de saída múltipla de entrada
metadata.dc.description.sponsorship: CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior
Citation: VILAS BOAS, Brenda. Compression of Channel State Information in Multiple Input Multiple Output Mobile Systems. Orientador: Aldebaro Barreto da Rocha Klautau Júnior. 2019. 90 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Instituto de Tecnologia, Universidade Federal do Pará, Belém, 2019. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br/jspui/handle/2011/11258. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: Os primeiros testes de redes de quinta geração (5G) de telefonia celular estão sendo feitos em diversas partes do mundo. Vários cenários de uso estão sendo planejados, o que torna necessário a adoção de tecnologias flexíveis e escaláveis para atender seus indicadores de performance. MIMO massivo é uma tecnologia chave para o 5G, pois aumenta a eficiência espectral do sistema. Para explorar as vantagens do MIMO o transmissor precisa ter informações sobre a condição do canal (CSI) de cada equipamento de usuário (UE). O 5G está sendo padronizado para operar em duplexação por divisão de tempo (TDD) e duplexação por divisão de frequência (FDD). Desta forma, os custos de operar MIMO em TDD e FDD devem ser factíveis. Como TDD opera uplink e downlink na mesma frequência, a característica de reciprocidade do canal pode ser usada para extrair o CSI necessário para projetar precodificador ou alocação de usuário, por exemplo. No entanto, FDD não pode explorar reciprocidade do canal. Assim, operar MIMO em FDD é desafiador, pois com o aumento no número de antenas a quantidade de informação a ser repassada ao transmissor se torna impraticável. Desta forma, comprimir CSI de sistemas MIMO FDD é de interesse. Além disso, o uso de vastas faixas de espectro, bandas abaixo de 6 GHz e ondas milimétricas, leva a diferentes características de canal. Também, a proximidade de encapsulamento dos elementos de antena aumentam a correlação espacial do arranjo MIMO. Consequentemente, essa correlação pode ser explorada para prover compressão do CSI. Essa dissertação apresenta uma visão geral sobre compressão de CSI e propõe uma meta heurística que usa codificação por transformada de baixo custo computacional, e faz uma avaliação sistemática dos métodos de compressão baseado em simulações realistas de canais MIMO. Além, disso, o impacto de diferentes aplicações do 5G e o projeto das antenas dos transmissores e receptores também são incluídos na avaliação para escolha do método de codificação por transformada para comprimir CSI em sistemas MIMO FDD.
Abstract: The firsts trials of the Fifth generation of wireless networks (5G) are taking place worldwide. A variety of use cases are envisaged, requiring flexible and scalable technologies to meet their key performance indicators. Massive MIMO is a 5G-enabling technology that improves spectral efficiency. To exploit the advantages of MIMO, the transmitter needs to have information about the channel condition (CSI) of each User equipment (UE). 5G is being standardized in Frequency division duplexing (FDD) and Time division duplexing (TDD) operational modes; hence, MIMO has to be feasible in both duplexing modes. As TDD operates downlink and uplink on the same frequency, it can rely on channel reciprocity to acquire the CSI needed to further design precoding and user scheduling, for instance. However, FDD cannot exploit channel reciprocity; therefore, massive MIMO in FDD mode is more challenging because the increasing number of antennas may turn the feedback of CSI impractical. Hence, compressing CSI in MIMO FDD systems is of interest. Furthermore, the use of vast spectrum ranges, sub-6 GHz and mmWaves bands, leads to different channel characteristics. Moreover, the close packaging of antenna elements increases the spatial correlation among a MIMO array. Consequently, this correlation can be exploited to leverage compression of CSI. This dissertation presents an overview of CSI compression methods, proposes an heuristic transform coding method with low computational cost, and do a systematic evaluation of the transform coding methods based on realistic MIMO channel simulations. Besides, the impact of different 5G use cases and design of transmitter and receiver antennas are also included on the evaluation to chose
Keywords: MIMO
FDD - Frequency division duplexing
Compressão de CSI
Codificação por transformada
Multiple input multiple output
CSI - Channel state information
metadata.dc.subject.areadeconcentracao: TELECOMUNICAÇÕES
metadata.dc.subject.linhadepesquisa: PROCESSAMENTO DE SINAIS
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Instituto de Tecnologia
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
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