Algoritmos adaptativos para conformação de feixe e seleção de antenas aplicados a sistemas de comunicações móveis

Tese (doutorado) - Universidade Federal de Santa Catarina, Centro Tecnológico, Programa de Pós-Graduação em Engenharia Elétrica, Florianópolis, 2022.Nesta tese de doutorado, são desenvolvidos novos algoritmos adaptativos aplicados a sistemas de comunicações móveis para conformação de feixe e seleção de antenas. Inicialmente, um algoritmo adaptativo de conformação de feixe, denominado double sigmoid adaptive combination of vector projections (DS-ACVP), é proposto a partir da combinação linear de projeções vetoriais utilizando dupla função sigmoide para o ajuste dinâmico dos coeficientes do vetor de conformação de feixe. O algoritmo desenvolvido reduz a complexidade computacional e proporciona níveis maiores ou iguais de razão sinal-interferência-mais-ruído (SINR ? signal-to-interference-plus-noise ratio) quando comparado ao algoritmo precursor da estrutura ACVP. Em seguida, um outro algoritmo adaptativo de seleção de antenas é formulado permitindo a operação conjunta com algoritmos de conformação de feixe baseados na separação do sinal de interesse e dos sinais interferentes. O algoritmo de seleção de antenas atende a uma restrição de projeção adaptativa que maximiza a potência do sinal de interesse além de satisfazer uma restrição afim relacionada ao número de cadeias de RF (rádio frequência) disponíveis no sistema. Por fim, outro algoritmo adaptativo é proposto, denominado L0- adaptive projection constrained stochastic gradiente (L0-AP-CSG), visando a solução do problema conjunto de conformação de feixe e seleção de antenas. Esse algoritmo satisfaz uma restrição de norma ?0 relacionada ao número de cadeias de RF disponíveis, resultando em um vetor de conformação de feixe esparso, em que antenas com maior grau de contribuição para a SINR são evidenciadas pelos coeficientes de maior magnitude. Com isso, é possível reduzir a complexidade computacional requerida. Resultados de simulação ao longo do trabalho corroboram a eficácia dos novos algoritmos desenvolvidos neste trabalho de pesquisa.Abstract: In this doctoral thesis, new adaptive algorithms applied to mobile communications systems for beamforming and antenna selection are developed. Initially, a new adaptive beamforming algorithm, termed double sigmoid adaptive combination of vector projections (DS-ACVP), is proposed based on the linear combination of vector projections using a double sigmoid function for the dynamic adjustment of the beamforming vector coefficients. The obtained algorithm exhibits low computational complexity and provides higher signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) levels, as compared with the precursor algorithm of the ACVP structure. In the following, an adaptive antenna selection algorithm is formulated allowing joint operation with beamforming algorithms based on the separation of the signal of interest and interfering signals. The antenna selection algorithm meets an adaptive projection constraint that maximizes the power of the signal of interest satisfying an affine constraint related to the number of RF (radio frequency) chains available in the system. Finally, another adaptive algorithm is proposed, termed L0- adaptive projection constrained stochastic gradient (L0-AP-CSG), aiming to solve the joint problem of beamforming and antenna selection. This algorithm satisfies a norm constraint related to the number of available RF chains, resulting in a sparse beamforming vector, so that antennas with higher degree of contribution to the SINR are evidenced by the coefficients of larger magnitude. In this way, it is possible to reduce the computational complexity required. Simulation results corroborate the effectiveness of the new algorithms developed in this research work