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Título: Meta-Heurísticas aplicadas ao problema de alocação de sequências piloto em sistemas massive mimo
Autor(es): Matos, Everton Alex
Orientador(es): Sampaio, Lucas Dias Hiera
Palavras-chave: Algoritmos
Algoritmos genéticos
Telecomunicações
Algorithms
Genetic algorithms
Telecommunication
Data do documento: 16-Dez-2021
Editor: Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus: Cornelio Procopio
Citação: MATOS, Everton Alex. Meta-Heurísticas aplicadas ao problema de alocação de sequências piloto em sistemas massive mimo. 2022. Dissertação (Mestrado em Informática) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2022.
Resumo: A quinta geração de sistemas de telecomunicações modernos, o 5G, surgiu com o desafio de aumentar a eficiência espectral e energética dos sistemas de comunicação. Para atingir este objetivo, uma das tecnologias empregadas é o uso massivo de antenas nas estações rádio-base (ERB), método conhecido como Massive MIMO. O sistema utiliza a diversidade espacial para permitir a transmissão do downlink e uplink livre de interferência por meio de sequências de treinamento ortogonais entre os usuários. Todavia, o crescimento do número de usuários no sistema implica num aumento do tamanho das sequências para manutenção da característica de ortogonalidade e este aumento, por sua vez, implica numa redução das eficiências no sistema. Logo, faz-se necessário re-utilizar as sequências piloto o que gera um fenômeno conhecido como contaminação piloto onde usuários diferentes acabam interferindo nos sinais de outros usuários degradando o desempenho do elo de comunicação. Para contornar este problema e reduzir o impacto da contaminação piloto na comunicação, técnicas de otimização podem ser empregadas para realizar a alocação de sequências piloto com o objetivo de maximizar a eficiência espectral do sistema. Sendo assim, este trabalho apresenta a aplicação de diferentes meta-heurísticas para solucionar o problema de alocação de sequências piloto, bem como, a criação de um dataset público para testes em diferentes cenários de comunicação móvel onde os algoritmos discutidos foram testados e seu desempenho analisado.
Abstract: The fifth generation of modern telecommunications systems, the 5G, came up with the challenge of incrementing the spectral and energetic efficiencies of communications systems. To reach this objective, one of the employed technologies is the massive use of antennas on the base station, a method known as Massive MIMO. The system uses space diversity to allow the transmission of downlink and uplink without interference by training it with orthogonal sequences. However, as the number of users on the system grows, the size of the sequences also grows in order to ensure orthogonality. This causes an efficiency reduction on the system. For this reason, it is necessary to reuse the pilot sequences, which leads to the phenomenon known as pilot contamination, where different users interfere with the signals for other users degrading the performance of the communication link. To get around this problem and minimize the pilot contamination impact on communications, optimization techniques can be applied to the allocation process of the pilot sequences with the objective to maximize the spectral efficiency of the system. Therefore, this work shows the application of different meta-heuristics to solve the pilot sequence allocation problem, as well as the development of a public dataset in order to test the solutions in different mobile communications scenarios.
URI: http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30236
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