3 research outputs found
Análise de desempenho de sistema NOMA para M-MIMO
A 4ª revolução industrial integra um ecossistema unificado de tecnologias emergentes
como a Internet of Things (IoT), Computação Quântica, Inteligência artificial, Machine
Learning, Robótica, etc. O 5G, oferecendo acesso de banda larga através de uma enorme área
de cobertura, e alta velocidade, comunicações com muito baixa latência, tornando – as
praticamente instantâneas e a capacidade de suportar uma quantidade massiva de dispositivos
conectados, irá impulsionar para que as referidas tecnologias emergentes se tornem uma
realidade. A variedade de requisitos e necessidades de espectro impõem um grande desafio,
porém, as Millimeter wave (mm-wave) trazem um elevado benefício em termos de densidade
celular, ou seja, maior capacidade de números de dispositivos conectados na mesma área
física, sendo que benefícios como grande largura de banda, raio de alcance curto, latência
muito baixa e mais capacidade, são garantidos. Com as técnicas de Massive Multiple Input
Multiple Output (m-MIMO) que implementam centenas a milhares de micro antenas (com
maior largura de banda), grandes ganhos na eficiência espectral são atingidos. O m-MIMO é
capaz de fornecer a eficiência espectral necessária, trazendo melhorias de eficiência de
espectro, eficiência energética e supressão de interferência entre os utilizadores. Outra técnica
usada para minimizar os sinais interferentes e garantir um melhor desempenho é o
Beamforming que permite transmitir uma maior potência de sinal direcionado para a estação
desejada, enquanto minimiza a potência transmitida para as outras estações. Espera-se que o
Non-Orthogonal Multiple Access (NOMA) possa cumprir a expectativa em alguma escala,
uma vez que o número de utilizadores/ dispositivos NOMA compatíveis não é estritamente
limitado pelo número de recursos ortogonais disponíveis, o NOMA é capaz de atendê-los
usando menos recursos. O Low-Density Parity-Check (LDPC) aparece como um forte
candidato devido ao seu desempenho próximo do limite de Shannon e baixa complexidade na
implementação e descodificação, todavia, nesta dissertação a combinação do NOMA com
LDPC apresentou melhor desempenho e alto rendimento de decodificação