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Mota, João Cesar M.

Overview
Works: 5 works in 8 publications in 3 languages and 8 library holdings
Genres: Conference papers and proceedings 
Roles: Thesis advisor
Publication Timeline
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Most widely held works by João Cesar M Mota
Nonlinear MIMO communication systems : channel estimation and information recovery using Volterra models by Carlos Alexandre Rolim Fernandes( Book )

2 editions published in 2009 in French and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Cette thèse introduit de nouvelles méthodes de traitement du signal avec des applications pour les systèmes de communications radio-mobiles. Basés sur les relations de symétrie et de redondance des cumulants d'ordre 4 des signaux de sortie du canal, nous traitons le problème de l'identification aveugle de canaux en utilisant la décomposition Parafac du tenseur des cumulants. Nous développons des algorithmes d'identification aveugles basés sur une minimisation de type moindres carrés à pas unique (SS-LS), permettant d'éviter toute sorte de traitement au préalable. L'approche SS-LS induit une solution bas » sur une seule procédure d'optimisation. En exploitant le concept de réseau virtuel, nous abordons aussi le problème de la localisation de sources dans le cadre d'un réseau d'antennes multiutilisateur, dans le but d'augmenter le nombre de capteurs virtuels pour améliorer la résolution réseau sans faire appel aux statistiques d'ordre 6. Nous traitons par ailleurs le problème de l'estimation des paramètres physiques d'un canal de communication de type MIMO à trajets multiples. En utilisant un formalisme tensoriel, nous proposons une nouvelle technique d'estimation non-paramétrique des coefficient d'un modèle MIMO convolutif, généralisant les méthodes proposées dans les chapitres précédents. Les paramètres du canal sont obtenus à l'aide d'un technique combinée de type ALS-MUSIC, basée sur un algorithme de sous-espaces. Enfin, nous considérons le problème de la détermination d'ordre du canal dans le contexte des systèmes MISO. L'algorithme proposé, basé sur une technique de déflation, détecte les sources, détermine l'ordre des canaux et estime les coefficients associés
High-order statistical methods for blind channel identification and source detection with applications to wireless communications by Carlos Estêvão Rolim Fernandes( Book )

2 editions published in 2008 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Les systèmes de télécommunications modernes exigent des débits de transmission très élevés. Dans ce cadre, le problème d'identification de canaux est un enjeu majeur. L'utilisation de techniques aveugles est d'un grand intérêt pour avoir le meilleur compromis entre un taux binaire adéquat et la qualité de l'information récupérée. En utilisant les propriétés des cumulants d'ordre 4 des signaux de sortie du canal, cette thèse introduit de nouvelles méthodes de traitement du signal tensoriel avec des applications pour les systèmes de communication radio-mobiles. En utilisant la structure symétrique des cumulants de sortie, nous traitons le problème de l'identification aveugle de canaux en introduisant un modèle multilinéaire pour le tenseur des cumulants d'ordre 4, basé sur une décomposition de type Parafac. Dans le cas SISO, les composantes du modèle tensoriel ont une structure de Hankel. Dans le cas de canaux MIMO instantanés, la redondance des facteurs tensoriels est exploitée pour l'estimation des coefficients du canal. Dans ce contexte, nous développons des algorithmes d'identification aveugle basés sur une minimisation de type moindres carrés à pas unique (SS-LS). Les méthodes proposées exploitent la structure multilinéaire du tenseur de cumulants aussi bien que les relations de symétrie et de redondance, ce qui permet d'éviter toute sorte de traitement au préalable. En effet, l'approche SSLS induit une solution basée sur une seule et unique procédure d'optimisation, sans les étapes intermédiaires requises par la majorité des méthodes existant dans la littérature. En exploitant seulement les cumulants d'ordre 4 et le concept de réseau virtuel, nous abordons aussi le problème de la localisation de sources dans le cadre d'un réseau d'antennes multiutilisateur. Une contribution originale consiste à augmenter le nombre de capteurs virtuels en exploitant un arrangement particulier du tenseur de cumulants, de manière à améliorer la résolution du réseau, dont la structure équivaut à celle qui est typiquement issue de l'utilisation des statistiques d'ordre 6. Nous traitons par ailleurs le problème de l'estimation des paramètres physiques d'un canal de communication de type MIMO à trajets multiples. Dans un premier temps, nous considérons le canal à trajets multiples comme un modèle MIMO convolutif et proposons une nouvelle technique d'estimation des coefficients. Cette technique non-paramétrique généralise les méthodes proposées dans les chapitres précédents pour les cas SISO et MIMO instantané. En représentant le canal multi-trajet à l'aide d'un formalisme tensoriel, les paramètres physiques sont obtenus en utilisant une technique combinée de type ALS-MUSIC, basée sur un algorithme de sous-espaces. Enfin, nous considérons le problème de la détermination d'ordre de canaux de type RIF, dans le contexte des systèmes MISO. Nous introduisons une procédure complète qui combine la détection des signaux avec l'estimation des canaux de communication MISO sélectifs en fréquence. Ce nouvel algorithme, basé sur une technique de déflation, est capable de détecter successivement les sources, de déterminer l'ordre de chaque canal de transmission et d'estimer les coefficients associés
Tensor modeling and signal processing for wireless communication systems by André Lima Ferrer de Almeida( Book )

2 editions published in 2007 in English and held by 2 WorldCat member libraries worldwide

Dans plusieurs applications de traitement du signal pour les systèmes de communication sans fils, le signal reçu est de nature multidimensionnelle et possède une structure algébrique multilinéaire. Dans ce contexte, la décomposition tensorielle de type PARAFAC a fait l'objet de plusieurs travaux au cours des six dernières années. Il s'avère que des décompositions tensorielles plus générales sont nécessaires pour couvrir des classes plus larges de systèmes de communication faisant intervenir à la fois des modèles de transmission et de canal plus complexes et des méthodes de traitement plus efficaces. Cette thèse traite les problèmes de modélisation des systèmes multi-antennes, d'égalisation de canal, de séparation de signaux et d'estimation paramétrique de canal à l'aide d'approches tensorielles. Dans un premier temps, de nouvelles décompositions tensorielles (bloc-PARAFAC avec contraintes et CONFAC) ont été développées et étudiées en termes d'identifiabilité. Dans un deuxième temps, la décomposition bloc-PARAFAC avec contraintes a été appliquée tout d'abord pour mettre en évidence une modélisation tensorielle unifiée des systèmes suréchantillonnés, DS-CDMA et OFDM, avec application à l'égalisation multiutilisateur. Puis, cette décomposition a été utilisée pour modéliser des systèmes de transmission MIMO avec étalement spatio-temporel et détection aveugle. La décomposition CONFAC a ensuite été exploitée pour concevoir un nouveau schéma de transmission MIMO/CDMA combinant diversité et multiplexage spatial. Les propriétés d'unicité de cette décomposition ont permis de réaliser un traitement aveugle au niveau du récepteur pour la reconstruction du canal et des symboles transmis. Un troisième volet du travail concerne l'application de la décomposition PARAFAC pour la conception de nouveaux schémas de transmission spatio-temporel-fréquentiel pour des systèmes MIMO multiporteurs, et pour l'estimation paramétrique de canaux multitrajets
Anais do III Forum BRAFITEC : CAPES/CDEFI by Forum BRAFITEC( Book )

1 edition published in 2007 in Portuguese and held by 1 WorldCat member library worldwide

Exploiting the wireless channel for communication by Raul Liberato de Lacerda Neto( Book )

1 edition published in 2008 in English and held by 1 WorldCat member library worldwide

The recent development in digital communications has made wireless networks one of the most promising areas of research. Fueled by the advances in digital processing, high data rate connections have recently become the focus of research in the communication domain. The growth of the Internet and the introduction of a multitude of applications culminated in a new era of communications in which wireless networks play a very important role. However, the wireless environment still offers some challenges that need to be addressed before meeting next generation mobile requirements. Due to imperfect channel characterization and modeling, much of the potential of the wireless environment is wasted. Furthermore, the need of multiple simultaneous connections lead to the use of multiple access schemes that were not designed to cope with some of the wideband/multiple antenna wireless characteristics. The objective of the thesis is to treat these two points. The first part of this thesis is dedicated to the use of bayesian probability theory tools that enable the derivation of models based only on partial knowledge of the environment. Using Jaynes' maximum entropy principle, we present a framework that allows us to infer on the channel characteristics by choosing probability distributions that maximize entropy under the constraints that represent the actual state of knowledge. This technique is at the heart of scientific inference and has applications in many other fields. Probabilistic channel Models for two different types of environment are derived: wideband channels and multiple-input multiple-output (MIMO) channels. In the second part, the multiple access problem for ultra wideband (UWB) systems is considered. Despite the large amount of work conducted during recent years on UWB technology, no scheme can cope with the high dispersion of UWB channels and still offer reasonable spectral efficiency. An innovative scheme that exploits the users' channels to guarantee multiple access is introduced, entitled channel division multiple access (ChDMA)
 
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  Kids General Special  
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Alternative Names
Mota M., João Cesar

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