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dc.creatorMatos, Everton Alex-
dc.date.accessioned2022-12-02T14:38:25Z-
dc.date.available2022-12-02T14:38:25Z-
dc.date.issued2021-12-16-
dc.identifier.citationMATOS, 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.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/30236-
dc.description.abstractThe 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.pt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Tecnológica Federal do Paranápt_BR
dc.rightsopenAccesspt_BR
dc.subjectAlgoritmospt_BR
dc.subjectAlgoritmos genéticospt_BR
dc.subjectTelecomunicaçõespt_BR
dc.subjectAlgorithmspt_BR
dc.subjectGenetic algorithmspt_BR
dc.subjectTelecommunicationpt_BR
dc.titleMeta-Heurísticas aplicadas ao problema de alocação de sequências piloto em sistemas massive mimopt_BR
dc.typemasterThesispt_BR
dc.description.resumoA 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.pt_BR
dc.degree.localCornélio Procópiopt_BR
dc.publisher.localCornelio Procopiopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/6146413234989479pt_BR
dc.contributor.advisor1Sampaio, Lucas Dias Hiera-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/2330964607178017pt_BR
dc.contributor.referee1Silva, Antonio Carlos Fernandes da-
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/3262605181881586pt_BR
dc.contributor.referee2Zarpelão, Bruno Bogaz-
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/0260303520888425pt_BR
dc.contributor.referee3Shishido, Henrique Yoshikazu-
dc.contributor.referee3Latteshttp://lattes.cnpq.br/6396350779085620pt_BR
dc.contributor.referee4Sampaio, Lucas Dias Hiera-
dc.contributor.referee4Latteshttp://lattes.cnpq.br/2330964607178017pt_BR
dc.contributor.referee5Mantovani, Rafael Gomes-
dc.contributor.referee5Latteshttp://lattes.cnpq.br/3753471203485400pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Informáticapt_BR
dc.publisher.initialsUTFPRpt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
dc.subject.capesCiência da Computaçãopt_BR
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