01 - Doutorado - Engenharia Elétrica

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Navegando 01 - Doutorado - Engenharia Elétrica por Autor "Guerra, David William Marques"

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    Advanced Techniques for Channel Modeling, Estimation, and Resource Allocation Optimization in 5G/6G Wireless Communication Systems
    (2024-06-12) Guerra, David William Marques; Abrão, Taufik; Rego, Cássio Gonçalves; Panazio, Cristiano Magalhães; Filho, José Cândido Silveira Santos; Campos, Marcello Luiz Rodrigues
    Several emerging technologies have being proposed to meet the growing demand for highspeed, reliable, and high-quality communications for the next-generation (6G) mobile systems. The Extra-Large Multiple-Input Multiple-Output (XL-MIMO) system, a MIMO communication system with a very large number of antennas, is presented as a promising solution, as well as Reconfigurable Intelligent Surfaces (RIS), which are structures composed of reflecting elements capable of altering the phase and amplitude of the reflected signal, thus improving communication performance. Building on the potential of these techniques, this thesis explores the characteristics, challenges, and solutions associated with implementing these schemes in mobile communication systems. The first part proposes a double-scattering XL-MIMO channel modeling, considering specific concepts of this scenario and evaluating the impact of the spatial and temporal evolution of the dynamic environment. We observe that the birth and death processes of scatterers and clusters considerably impact system performance. In the second part, a channel estimator is proposed for RIS-assisted systems using signal compression techniques. More specifically, an efficient estimation of sparse channel gains using a modified redundant dictionary to reconstruct the BS-RIS/UE-RIS links in RIS-aided communication is proposed. This is achieved through a compressed sensing (CS) based method called Matching Pursuit with Phase Rotation (MP-PR), which uses a few active elements on the RIS panel. This procedure aims to optimize the efficiency and accuracy of channel estimation, representing one of the main challenges for effectively integrating RIS in beyond 5G (B5G) wireless networks. The third part of this work proposes an energy-efficient uplink power control for RIS-aided IoT systems. To address the battery limitations of IoT devices, the approach employs Riemannian manifolds and a convex power allocation solution to improve energy efficiency (EE) by reducing IoT transmit power in RIS-aided uplink Massive MIMO (M-MIMO) systems. Numerical results indicate significant improvements in the total power consumption of the devices compared to existing techniques. Additionally, an alternative approach using statistical channel state information (CSI) demonstrates comparable performance with reduced complexity
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    XL-MIMO for improved connectivity : deterministic SINR, user scheduling, pilot assignment and subarrays selection
    (2026-01-19) Ubiali, Gabriel Avanzi; Abrão, Taufik; Souza, Richard Demo; Borges, Ramon Maia; Mathias, Luis Carlos; Guerra, David William Marques; Marinello Filho, José Carlos
    À medida que as redes sem fio evoluem para a sexta geração (6G), a demanda por conectividade melhorada de alta taxa e qualidade de serviço uniforme tornou-se primordial. Os sistemas de múltiplas entradas e múltiplas saídas extra-grandes (XL-MIMO, eXtra-Large Multiple-Input Multiple-Output) são um facilitador chave para essa visão, mas sua implementação prática é dificultada por características únicas da camada física e por uma imensa complexidade operacional. A motivação central para esta tese é a inadequação dos modelos de canal convencionais para XL-MIMO e a dificuldade de implementação de algoritmos de gerenciamento de recursos que dependem de informação de estado de canal (CSI, Channel State Information) instantânea. Para enfrentar esses desafios, esta tese primeiramente estabelece um modelo de canal XL-MIMO realista para cenários micro-urbanos que captura tanto a propagação com linha de visada (LoS, Line-of-Sight) dependente da distância quanto a propagação sem linha de visada (NLoS, non-LoS) com correlação espacial, e incorpora os conceitos de regiões de visibilidade e não-estacionaridades espaciais. Com base nesse fundamento, foram derivadas expressões determinísticas inéditas e em forma fechada para a razão sinal-interferência-mais-ruído (SINR, Signal-to-Interferenceplus- Noise Ratio) no uplink, tanto em arquiteturas centralizadas quanto distribuídas. Válidas para combinadores baseados no erro quadrático médio mínimo (MMSE, Minimum Mean Square Error) e estimação de canal MMSE, essas expressões dependem apenas de estatísticas de longo prazo do canal, fornecendo uma alternativa tratável e eficiente a algoritmos de alocação de recursos computacionalmente dispendiosos. Para viabilizar a operação de rede escalável, é necessário solucionar três problemas interligados. Primeiro, o agendamento de usuários é importante em cenários de alta densidade, onde servir todos os usuários simultaneamente causaria interferência excessiva. Segundo, é necessário alocar pilotos de modo estratégico, visto que o seu inevitável reuso corrompe as estimativas de canal e limita a capacidade do sistema. Finalmente, a seleção de subarrays é fundamental tanto para a escalabilidade da rede quanto para a redução da complexidade, pois empregar todo o extenso arranjo de antenas para servir cada usuário agendado é computacionalmente dispendioso e também desnecessário, dado que cada usuário é tipicamente "visto" por apenas alguns subarrays. Para solucionar essas questões, as expressões de SINR determinísticas são utilizadas para projetar algoritmos eficientes, baseados em CSI estatístico, para o agendamento de usuários, alocação de pilotos e seleção de subarrays. Ao usar as expressões derivadas para estimar o desempenho do sistema, essas estratégias são projetadas para aumentar a equidade entre os usuários, maximizando a menor eficiência espectral (SE, Spectral Efficiency) dentre os usuários agendados, sem a sobrecarga do rastreamento de canal em tempo real. Resultados numéricos validam a alta precisão das aproximações de SINR propostas e a eficácia dos algoritmos de alocação de recursos, oferecendo um arcabouço abrangente e prático para a análise e alocação de recursos em redes sem fio da próxima geração.