Otimização convexa e heurística em detectores MIMO-OFDM e MIMO em larga escala : desempenho e complexidade
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Resumo
Resumo: A detecção é uma etapa importante durante a recuperação da informação transmitida no lado do receptor Porém, a solução ótima Maximum-Likelihood (ML) verifica todas as combinações possíveis (solução por força bruta) para encontrar o vetor solução resultando em alta complexidade computacional sendo pouco adequada para aplicações práticas Nessa Dissertação de Mestrado, duas abordagens são consideradas buscando melhorar o compromisso entre complexidade e desempenho: os algoritmos heurísticos e a otimização convexa O primeiro trabalho é focado na aplicação de duas técnicas heurísticas evolutivas chamadas Particle Swarm Optimization (PSO) e Differential Evolution (DE) na detecção em sistemas Multiple Input Multiple Output combinados com Orthogonal Frequency Dvision Multiplexing (MIMO-OFDM) em cenários com correlação espacial entre as antenas, sendo a performance dos detectores e a complexidade computacional são caracterizadas O segundo trabalho é uma extensão do primeiro e aborda a utilização de detectores híbridos que são uma combinação entre detectores lineares com os algoritmos heurísticos Com os detectores híbridos, a convergência dos algoritmos é acelerada e, consequentemente, a complexidade computacional é reduzida substancialmente, enquanto mantém performance similar aos detectores heurísticos puros utilizando o PSO e DE No terceiro trabalho, o framework de otimização convexa é considerado no contexto de sistemas Massive MIMO (MMIMO) com grande número de antenas O trabalho é dividido em duas partes principais Na primeira, foram considerados detectores formulados como Linear Programming (LP) e Quadratic Programming (QP) e Semidefinite Programming (SDP) analisados em cenários realistas considerando erro na estimativa do canal, correlação espacial, carregamento do sistema e diferentes ordens de modulação Na segunda parte, a utilização de algoritmos projetados é proposta para resolver o detector formulado como QP, a complexidade computacional dos algoritmos é caracterizada em termos de Floating Point Operations (flops), e a influência de características específicas do sistema M-MIMO, particularmente o channel hardening), na redução do número de iterações dos algoritmos projetados é ilustrada através de simulações numéricas
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Palavras-chave
Sistemas de telecomunicação, Detectores, Heurística, Sistemas em larga escala, Communication systems, Detectors, Heuristic, Large scale systems