Particle filtering in the estimation of the parameters of mobile radio channels

Este trabalho analisa os principais métodos de reamostragem associados à técnica da estimação Bayesiana por Filtragem de Partículas (Particle Filter ), tendo em vista o desenvolvimento de eficientes estimadores de parâmetros de canal em sistemas de comunicação sem fio. O trabalho procura estabelecer uma classificação para os métodos de reamostragem segundo o critério de compromisso desempenho × complexidade. Discutem-se aspectos de implementação computacional e de desempenho dos estimadores de canal (módulo e fase dos coeficientes) rádio móvel utilizando a técnica Bayesiana por Filtragem de Partículas (PF), especificamente aqueles aplicáveis a sistemas e redes de comunicação DS/CDMA sujeitos a canais com desvanecimento Rayleigh e à interferência de múltiplo acesso (MAI). Resultados de simulação indicaram que o estimador PF do tipo bootstrap é capaz de prover valores para a raiz quadrada do erro quadrático médio (RMSE) no intervalo [10−3; 10−2] para uma ampla faixa, tanto de relação sinal-ruído (SNR) de pré-deteccão, quanto de relação sinal-ruído mais interferência de múltiplo acesso (SINR), sendo ainda bastante robusto ao efeito near-far (NFR). O desempenho e a complexidade do estimador Bayesiano por Filtragem de Partículas foram avaliados e comparados sob diferentes sistemas e configurações de comunicação, incluindo o DS/CDMA, MC-CDMA e canais MIMO.This work analyzes the principal methods of resampling applied to Bayesian Particle Filter estimation technique, aiming to develop an efficient tool in order to solve the problem of channel parameter estimation in a widely communication system scenarios. The work also seeks to establish which of these methods of resampling are more promising in terms of performance × complexity. Different aspects of computational implementation and performance for channel estimator (magnitude and phase) using the Bayesian Particle Filter (PF) methodology, specially applied to DS-CDMA and MC-CDMA systems under multiple access interference (MAI), as well as MIMO over Rayleigh fading channels are discussed. Simulation results have indicated that the bootstrap PF estimator is capable to provide root mean-square error (RMSE) ranging [10−3; 10−2] for a wide range of signal-noise ratio (SNR) and signal-noise plus multiple access interference ratio (SINR) levels, and still be robust to near-far effect (NFR). The Bayesian Particle Filter performance and complexity were assessed and compared under different communication system and configurations, including DS/CDMA, MCCDMA and MIMO channels