Número do Painel
Autor
Instituição
UFSC
Tipo de Bolsa
PIBIC/CNPq
Orientador
DANILO SILVA
Depto
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA ELÉTRICA E ELETRÔNICA / EEL/CTC
Centro
CENTRO TECNOLOGICO
Laboratório
Laboratório de Comunicações e Sistemas Embarcados
Grande Área / Área do Conhecimento
Ciências Exatas e da Terra /Engenharias
Sub-área do Conhecimento
Telecomunicações
Titulo
Detecção de Atividade para Canal de Acesso Aleatório Massivo Gaussiano Utilizando Sensoriamento Compressivo
Resumo

A comunicação massiva de máquinas é um novo paradigma na área de comunicações, caracterizado pela presença de um grande número de dispositivos que desejam transmitir uma pequena quantidade de informação, tornando a tarefa de coordená-los complicada e possivelmente custosa.

Por esse motivo, a literatura científica tem demonstrado muito interesse em uma abordagem grantless, a qual elimina a necessidade de coordenação ao custo de ter que realizar uma detecção não-ortogonal de múltiplas transmissões. No entanto, recentemente foi demonstrado que um sistema grant-based com dois estágios de uplink e um de downlink pode ter um desempenho comparável a sistemas grantless quando combinado com um método eficiente de detecção de atividade.

A proposta desse trabalho é implementar um método de detecção de atividade utilizando sensoriamento compressivo, de modo a tornar o primeiro estágio do sistema mais eficiente. Uma contribuição adicional é a implementação de um otimizador para o sistema completo, para que assim possamos comparar nosso sistema com outros sistemas propostos na literatura. Com isso, observamos um ganho significativo no desempenho em comparação ao sistema original. E, embora sistemas grantless em teoria sejam superiores a sistemas grant-based, atualmente não há um algoritmo que consiga atingir o seu limitante teórico. Por isso, utilizando o método proposto conseguimos um desempenho superior ao estado-da-arte quando a quantidade de usuários torna-se grande o suficiente.

Link do Videohttps://repositorio.ufsc.br/handle/123456789/211821
Palavras-chave
Acesso aleatório, Acesso massivo, Canal gaussiano, Sensoriamento compressivo
Colaboradores

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