PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA ELÉTRICA E DE COMPUTAÇÃO
Abstract
The evolution of wireless communications must support multiples devices and maintain
high-speed data transmission. The emerging Large-Scale MIMO techniques allows
improving the capacity for the next generations of communications systems. Although
the benefit of multipath involves the spectral efficiency, the computational complexity of
LS-MIMO detection becomes prohibitive in large systems. Seeking to overcome it, we
propose to adapt the Richardson iterative method to the LS-MIMO with random matrices
theory by concepts of Marchenko-Pastur and parallel executions. This method requires
restricted conditions for the linear resolution that limits its applications. However, the
channel knowledge allows establishing adaptations that supply the requirements of the
method. The channel effect explained by Marchenko-Pastur allows associating the stability
of the process with an increase in the numbers of antennas that contributed to improved
the convergence and reduction the iterations. Furthermore, the shared execution with
decoding blocks provide a workload distribution that surpasses the throughput of others
detections. The results achieved from the comparative analysis of other proposals showed
an unprecedented way to increase capability on the large scale detection and provides
an efficient parallel processing. Also, the proposal demonstrated a level of adaptability
that allows diversifying the association between transmission rate and complexity. Therefore,
the implementation of Richardson detection establishes that the transmission rate
is comparable with other projects and the increasing of 1.74dB SNR improve 150% at
throughput. Based on this approach, the execution shows a significant increase in parallel
transmission capacity when implemented on GPU. Also, the implementation shows scalable
aspects that allow increasing the performance to Gb/s by insertion of others parallels
devices (GPUs) in the system.A evolução da comunicação sem fio traz suporte a múltiplos dispositivos que, simultaneamente,
transmitem altas taxas de dados. Técnicas emergentes de comunicação LSMIMO
permitem explorar o aumento da capacidade para a modernização dos sistemas
de transmissão. Apesar da própria característica do canal de multipercurso proporcionar
eficiência espectral, a complexidade computacional dos métodos de detecção LS-MIMO
tornam-se proibitivos em sistemas com elevada quantidades de antenas. Procurando aumentar
a quantidade de antenas empregadas na detecção MIMO, este trabalho propõe
adaptar o método iterativo de Richardson ao conceito de matrizes aleatórias estabelecido
por Marchenko-Pastur e ao conceito de execução paralela de modo a adequá-lo à aplicação
em sistema LS-MIMO. O método iterativo de Richardson exige condições para
resolução linear que restringem sua ampla aplicação. Contudo, a compreensão do canal
permite estabelecer adaptações que suprem as exigências do método. Os efeitos do canal
conceituados por Marchenko-Pastur permitem modificar o método, atrelando a estabilidade
à quantidade de antenas de maneira que o aumento dessa proporção contribui tanto
para a melhoria da convergência quanto para a redução relativa das iterações. Adicionalmente,
a execução compartilhada com o método de decodificação proporciona uma
divisão de carga de trabalho, de modo a permitir uma taxa de transferência que supera
outros métodos. Os resultados levantados a partir das análises comparativas entre outras
propostas de execução paralela mostraram de forma inédita a capacidade de detecção em
larga escala. Ainda, a proposta mostrou um nível de adaptabilidade que permite variar
a relação entre taxa de transferência de dados e complexidade. Nesse sentido, o método
mostrou que com taxas de transmissão equiparáveis com outras propostas permite aumentar
seu desempenho em 150% abdicando 1,75 dB da relação sinal ruído. Baseando-se
nessa abordagem, o sistema mostra um desempenho superior as outras estratégias executadas
em GPU que apontam um incremento significativo na capacidade de transmissão
paralela. A proposta, também, mostra aspectos escaláveis que permitem alcançar um
desempenho na ordem de Gb=s pela inserção de outros dispositivos (GPUs) operando
paralelamente no sistema
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