Nuevos métodos de monte carlo para la demodulación en sistemas con diversidad
- Autores: Manuel Alberto Vázquez López
- Directores de la Tesis: Joaquín Miguez Arenas (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidade da Coruña ( España ) en 2008
- Idioma: español
- Número de páginas: 176
- Tribunal Calificador de la Tesis: Pedro Crespo Bofill (presid.), Luis Castedo (secret.), Diego Pablo Ruiz Padillo (voc.), Mónica Fernández Bugallo (voc.), Carles Antón Haro (voc.)
- Materias:
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- Resumen
El uso de varias antenas en el transmisor y en el receptor de un sistema de comunicaciones inalámbricas da lugar a un canal con diversidad que habitualmente se denomina MIMO (Multiple Input Multiple Output). La principal característica de este tipo de canales es que su capacidad aumenta, para una relación señal a ruido (SNR) fija, al incrementar el número de antenas transmisoras y receptoras. Una mayor capacidad del canal implica una mayor eficiencia espectral o, equivalentemente, una mayor velocidad de transmisión utilizando el mismo ancho de banda, un recurso cada vez más limitado y costoso. Es por ello que los sistemas MIMO son una tecnología clave en la cuarta generación (4G) de telefonía móvil.
La detección óptima (maximum a posteriori o MAP) en un sistema MIMO tiene una complejidad computacional que crece exponencialmente con el número de antenas transmisoras, lo que dificulta su implementación práctica. Recientemente se ha propuesto el uso de métodos secuenciales de Monte Carlo (SMC) para llevar a cabo la igualación cuasi-óptima de canales MIMO. Los métodos SMC, también conocidos como filtrado de partículas, son técnicas basadas en simulación cuyo objetivo es la aproximación recursiva de distribuciones de probabilidad de interés mediante muestras de otra distribución conocida como tentativa. Se utilizan principalmente para estimar la señal no observada en sistemas dinámicos en formato de espacio de estados. El proceso de transmisión a través de un canal MIMO se puede modelar como uno de tales sistemas, lo que permite aplicar la metodología SMC para detectar la secuencia de símbolos transmitidos.
La mayor parte de los métodos de filtrado de partículas que se pueden encontrar en la literatura para la igualación de canales MIMO tienen también una complejidad exponencial en el número de antenas transmisoras. En este trabajo se presentan algoritmos SMC que superan esta limitación mediante un adecuado diseño de las correspondientes funciones tentativas que hace posible muestrearlas con una carga computacional menor y que, en última instancia, da lugar a una complejidad cúbica en el número de antenas transmisoras. Los métodos propuestos están especialmente diseñados para canales MIMO (desconocidos) selectivos en tiempo y en frecuencia. Las simulaciones llevadas a cabo demuestran que alcanzan un rendimiento muy próximo al del igualador SMC óptimo con un coste computacional mucho menor.
La segunda parte de este trabajo aborda el problema de la igualación de un canal MIMO selectivo en frecuencia cuando la longitud de su respuesta al impulso, generalmente conocida como el orden del canal, es desconocida. Ésta es una situación muy común en la práctica, y la aproximación más habitual para afrontarla consiste en considerar un orden de canal elevado (posiblemente sobreestimando el auténtico) para de esa manera evitar la enorme pérdida de rendimiento que sufre un receptor que asume un orden inferior al verdadero. Pero la complejidad computacional de los detectores MAP y de máxima verosimilitud (MV) en un canal MIMO crece exponencialmente (además de con el número de antenas transmisoras) con la longitud de la respuesta al impulso del canal. Así pues, sobreestimar el orden del canal incrementa la complejidad computacional del receptor. Además, tal y como se verá en el apartado de simulaciones, también da lugar a una progresiva pérdida de rendimiento a medida que el orden de canal considerado se aleja (por encima) del verdadero. En esta tesis se presentan dos métodos de igualación de canales MIMO capaces de estimar el orden del canal. Uno de ellos es una extensión a los métodos SMC de complejidad reducida anteriormente propuestos que tiene en cuenta la incertidumbre asociada al orden del canal. El algoritmo resultante todavía tiene una complejidad cúbica en el número de antenas transmisoras, y únicamente experimenta una pérdida de rendimiento significativa con respecto a los métodos propuestos que sí conocen el orden del canal cuando la relación señal a ruido del sistema es alta. El otro método presentado está basado en la idea de procesado por supervivientes (PSP) y, a costa de una complejidad exponencial en el número antenas transmisoras (aunque lineal en el de valores que puede tomar el orden del canal), alcanza un rendimiento muy cercano al óptimo.
