Beamforming techniques for next generation communication systems

Abstract

Comunicações digitais, seja por voz, mensagens instantâneas, vídeo ou outro conteúdo de mídia, se tornaram uma parte essencial da sociedade moderna. Como consequência, a demanda por sistemas avançados de comunicação está aumentado. Atualmente, as redes de comunicação móvel têm um total de 7,3 bilhões de assinaturas em todo o mundo, das quais 1,4 bilhão pertencem à rede mais nova da quarta geração (4G). Para 2022, são esperadas 8,9 bilhões de assinaturas, sendo 4,3 bilhões de assinaturas 4G. Além disso, também são previstas aplicações que requerem uma alta taxa de transmissão como a realidade virtual (VR). Os sistemas de comunicação também devem alocar a crescente demanda de comunicações máquina a máquina, incluindo a internet das coisas (IoT), redes veiculares e ad hoc (VANETs), como as redes veículo a veículo (V2V) e comunicações veículo a infraestrutura (V2I). Para suportar esta demanda, um aumento na escala de 100 vezes está sendo considerado como um requisito para os padrões de comunicação da futura quinta geração (5G), à qual tem seu emprego previsto para 2020. Uma das tecnologias chaves para permitir uma melhor exploração do escarço espectro é a incorporação de arranjos de antenas aos dispositivos de comunicação. Particularmente, este trabalho tem foco em técnicas de formação de feixe, que podem virtualmente adaptar o padrão de irradiação de um arranjo de antenas de forma a amplificar sinais vindos de uma direção desejada e cancelar sinais vindos de outros ângulos. Portanto, formadores de feixe promovem a separação espacial de múltiplas fontes de sinal, que compartilham uma mesma banda do espectro e, além disso, também podem ser aplicados para mitigação de interferência. Neste trabalho, técnicas e frameworks de formadores de feixe são desenvolvidos levando em conta ruído colorido, arranjos uniformes retangulares (URAs) e sinais banda larga. Para cenários com ruídos coloridos, técnicas de branqueamento, redução de posto e uma transformação são utilizadas. Para a URA e casos banda larga é utilizada uma notação tensorial e a decomposição por meio da análise de fatores paralelos (PARAFAC) é aplicada juntamente com formadores de feixe invariantes em frequência (FIBs). Por fim, um método de avaliação com baixo custo computacional é desenvolvida por meio da transformada da incerteza (UT).