Sistemas MIMO auxiliados por grandes superfícies refletoras como novidade para tecnologias 6G

Orientador: Gustavo FraidenraichDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Large Intelligent Surfaces (LIS) é uma tecnologia promissora para a sexta geração (6G) de comunicações móveis devido ao seu potencial para melhorar a relação sinal-ruído (SNR), aumentar a eficiência espectral e ainda possibilitar a redução do consumo de energia no estação rádio base (BS) durante a transmissão. O LIS é um painel formado por células que podem refletir ondas eletromagnéticas para fazer beamforming e remover a fase do canal, a superfície é formada por metamateriais que podem alterar a fase das ondas incidentes com um ângulo quantizado que pode ser controlado digitalmente por software permitindo que o sinal resultante da soma de todas as componentes refletidas pelo LIS possua uma fase adaptada para cancelar o efeito da fase do canal. Esta fase é estimada por algoritmos de aprendizado de máquina e quanto mais eficiente a estimativa melhor será o processo de ajuste de fase, mas devido às não idealidades do sistema, temos um erro de fase residual que neste trabalho é modelado pela distribuição de Von Mises. Dividimos nosso estudo em dois capítulos, o primeiro referindo-se a sistemas com apenas uma antena na BS, considerando a presença de uma linha direta de propagação de ondas eletromagnéticas a.k.a. line of sight (LoS) com desvanecimento Nakagami-m e nós ignoramos a possibilidade de um link direto com o usuário, já na segunda parte consideramos um arranjo de antenas na estação base e incluindo um link direto entre o usuário e a BS, mas negligenciando a LoS ao considerar canais com desvanecimento Rayleigh. Para o cenário da BS de uma antena, derivamos a probabilidade de erro de bit exata considerando modulação M-QAM e BPSK quando o número de elementos do LIS, n , é igual a 2 e 3 considerando que os coeficientes de desvanecimento do canal são Nakagami-m e o LIS tem um erro de fase com distribuição de Von Mises. Além disso, com base no teorema do limite central, e considerando um grande número de elementos refletores, apresentamos uma aproximação precisa e limites superiores para a taxa de erro de bit. Por meio de várias simulações de Monte Carlo, demonstramos que todas as expressões derivadas correspondem perfeitamente aos resultados simulados. No cenário de matriz de antenas, consideramos o Rayleigh flat fading para cada subcanal entre a BS, o LIS e o usuário e aplicamos um precoder na estação base para ter a transmissão de razão máxima (MRT). Com base no teorema do limite central (CLT), concluímos que o canal total tem um desvanecimento Gamma equivalente cujos parâmetros são derivados dos momentos estatísticos do canal entre o arranjo de antenas e LIS, e também do LIS para o usuário. Assumindo que o canal equivalente pode ser modelado como uma distribuição Gama, propomos expressões de forma fechada muito precisas para a probabilidade de erro de bit e um limite superior muito restrito. Para o caso em que o LIS não é capaz de realizar o cancelamento de fase perfeito, ou seja, sob erros de fase, é possível analisar o desempenho do sistema considerando as aproximações analíticas e os resultados simulados obtidos pelo método de Monte Carlo. As expressões analíticas para os parâmetros da distribuição Gama são muito difíceis de serem obtidas devido à complexidade das transformações não lineares de variáveis aleatórias com média diferente de zero e termos correlatos. Mesmo com o cancelamento de fase perfeito, todos os coeficientes de desvanecimento são complexos devido à ligação entre o usuário e a estação base que não é negligenciada neste estudoAbstract: Large intelligent surfaces (LIS) is a promising technology for the sixth generation (6G) of mobile communications due to its potential to improve the signal to noise ratio (SNR), increase spectral efficiency, and even make it possible to reduce energy consumption in the radio base station (BS) during transmission. The LIS is a panel formed by cells that can reflect electromagnetic waves to make beamforming and cancel the channel phase, the surface is formed by metamaterials that can change the phase of the incident waves with a quantized angle that can be controlled digitally by software allowing that the signal resulting from the sum of all components reflected by the LIS has a phase adapted to nullify the effect of the channel phase. The channel information is estimated by machine learning algorithms and more efficient phase estimations implies better phase adjustments at the LIS, but due to the system's non-idealities, we have a residual phase error that in this work is modeled by the Von Mises distribution. We divided our study into two chapters, the first referring to systems with a single antenna at the BS considering the existence of a straight and unobstructed line for electromagnetic wave propagation a.k.a. line of sight (LoS) with Nakagami-m fading and we ignore the possibility of a direct link between the user, in the second part we consider an antenna array at the base station and including a direct link between the user and the BS but neglecting the LoS by considering Rayleigh fading channels. For the single antenna BS scenario, we derive the exact bit error probability considering quadrature amplitude modulation (M-QAM) and binary phase-shift keying (BPSK) when the number of LIS elements, n, is equal to 2 and 3 considering that the channel fading coefficients are Nakagami-m. Also, based on the central limit theorem (CLT), and considering a large number of reflecting elements, we present an accurate approximation and upper bounds for the bit error rate. Through several Monte Carlo simulations, we demonstrate that all derived expressions perfectly match the simulated results. In the antenna array scenario, we consider Rayleigh flat fading for each subchannel between the BS, the LIS, and the user and we apply a precoder at the base station to have the maximum ratio transmission (MRT). Based on the CLT, we conclude that the overall channel has an equivalent Gamma fading whose parameters are derived from the moments of the channel fading between the antenna array and LIS, and also from the LIS to the single user. Assuming that the equivalent channel can be modeled as a Gamma distribution, we propose very accurate closed-form expressions for the bit error probability and a very tight upper bound. For the case where the LIS is not able to perform perfect phase cancellation, that is, under phase errors, it is possible to analyze the system performance considering the analytical approximations and the simulated results obtained using the well known Monte Carlo method. The analytical expressions for the parameters of the Gamma distribution are very difficult to be obtained due to the complexity of the nonlinear transformations of random variables with non-zero mean and correlated terms. Even with perfect phase cancellation, all the fading coefficients are complex due to the link between the user and the base station that is not neglected in this studyMestradoTelecomunicações e TelemáticaMestre em Engenharia Elétrica88882.329402/2019-01CAPE

De 5G a 6G : transmissão de dados através de MIMO massivo e superfícies inteligentes

Orientador: Gustavo FraidenraichTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: A evolução da tecnologia é rápida. No início do projeto de doutorado, o tema mais discutido era a quinta geração de redes celulares. Agora, no final, já estamos falando sobre a sexta geração e o que vem a seguir. Com isso em mente, minha tese aborda tópicos relacionados a MIMO massivo e \textit{Large Intelligent Surfaces} (LIS). Apesar da distância cronológica entre eles (o primeiro em 2016 e o segundo em 2020), ambos representam um salto significativo no desenvolvimento de uma rede de acesso de baixa latência e uma mudança drástica na infraestrutura de comunicações móveis. Com várias antenas na estação base e no usuário, um dos problemas inerentes ao MIMO massivo é a interferência. Assim, apresentamos uma aproximação precisa da razão sinal-interferência em dois cenários: quando o número de antenas na estação base é finito e quando esse número é grande o suficiente para ser considerado infinito. Consideramos a perda de percurso e o sombreamento lognormal e provamos o excelente casamento entre simulação e nossa aproximação. Em relação a LIS, comparamos o desempenho do sistema já publicado na literatura com o que obtivemos de uma propagação baseada em linha de visada modelada a partir de canais Rice e \textit{Matched Filter} (MF). Propomos uma aproximação precisa para eficiência espectral e avaliamos a perda quando a estação base não possui nenhuma informação de estado do canal e transmite os símbolos com potências iguais para todos os usuários. Em seguida, fazemos uma análise aprofundada de um sistema prático \text{Single-Input Single-Output} (SISO) assistido por LIS de forma a caracterizar seu desempenho. Assumimos imperfeições para os valores dos coeficientes de reflexão. Em uma primeira etapa, as expressões de probabilidade de erro de símbolo são obtidas para cenários SISO com e sem erros de fase. Validamos todos os resultados por simulações numéricas e demonstramos uma excelente concordância. As comparações com os modelos existentes mostram que os sistemas práticos apresentam uma perda considerável de desempenho. Na próxima etapa, o estudo é ainda mais abrangente. Como os erros de quantização são inevitáveis, avaliamos a influência do número de bits dedicados à quantização de fase no cálculo de importantes parâmetros de desempenho, tais como, eficiência espectral, taxa de erro de símbolo e probabilidade de interrupção. Com base em simulações de Monte Carlo, provamos a excelente precisão de nossa abordagem e investigamos o comportamento de \text{power scaling-law} e a potência necessária para atingir uma capacidade específica, dependendo do número de elementos reflectores. Mostramos que um LIS com aproximadamente cinquenta elementos e quatro bits dedicados à quantização de fase supera o desempenho de um sistema convencional, ou seja, um sistema sem o auxílio de LIS. Como conclusão, podemos dizer que as tecnologias MIMO massivo e LIS oferecem melhorias substanciais e vieram para ficar e coexistirAbstract: The evolution of technology is fast. At the beginning of the doctoral project, the most discussed topic was the fifth generation of cellular networks. Now, in the end, we are already talking about the sixth generation and what comes next. With this in mind, my thesis addresses topics related to massive MIMO and Large Intelligent Surfaces (LIS). Despite the chronological distance between them (the first in 2016 and the second in 2020), both represent a significant leap in developing a low latency access network and a drastic change in the mobile communications infrastructure. With numerous antennas on the base station and user, one of the problems inherent to massive MIMO is interference. Thus, we present an accurate approximation to signal-to-interference ratio in two scenarios: when the number of antennas at base station is finite or when this number is large enough to be considered infinite. We consider path loss and lognormal shadowing and prove the perfect match between simulation and our approximation from practical case studies. Concerning LIS, we compare the system performance already published in the literature to that we obtained from an LoS propagation modeled of Rician channels and Matched Filter (MF) from preliminary analyses. We propose an accurate approximation for spectral efficiency and evaluate the path-loss when the base station does not have channel state information and transmits the symbols with equal powers to all users. In the sequel, we do an in-depth analysis of a practical LIS-assisted Single-Input Single-Output (SISO) system in order to characterize its performance. We assume realistic imperfections for the values of reflection coefficients. In a first step, symbol error probability expressions are obtained for SISO scenarios with and without phase errors. We validate all the results by numerical simulations and have shown an excellent agreement. Comparisons with existing models show that practical systems present a considerable loss in performance. In the next stage, the study is even more comprehensive. Since quantization errors are unavoidable, we evaluate the influence of number of bits dedicated to the phase quantization on important performance such as spectral efficiency, symbol error rate, and outage probability. Based on Monte Carlo simulations, we prove the excellent accuracy of our approach and investigate the behavior of the power scaling law and the power required to reach a specific capacity, depending on the number of reflecting elements. We show that a LIS with approximately fifty elements and four dedicated bits for phase quantization outperforms the performance of a conventional system, i.e., a system without the assistance of a LIS. As a conclusion, we can say that the massive MIMO and LIS technologies offer substantial improvements and came to stay and coexistDoutoradoTelecomunicações e TelemáticaDoutora em Engenharia Elétrica2016/16181-2; 2018/19538-4FAPES