Avaliação de um método de rastreamento de canal baseado em filtros de Kalman para beamtracking

Visando a projecao futura de uma grande demanda por transmissao de dados, provenientes das atuais aplicacoes de sistemas de teleinformatica, estudos recentes apontam para os sistemas MIMO massivo, as tecnologias de formatacao de feixes (do ingles beamforming) e a exploracao do espectro nao licenciado na faixa de ondas milimetricas (mmWaves, do ingles millimeter wave), como alicerces dos sistemas de comunicacao movel de 5a geracao (5G). A comunicacao movel de carateristicas 5G e desafiadora devido ao curto comprimento das mmWaves, que sofrem muito com perdas de percurso, absorcoes atmosfericas e atenuacoes por bloqueios, e aos feixes estreitos gerados por grandes arranjos, que sofre com a iminencia de desalinhamento devido a mobilidade do terminal movel. O beamtracking e um conjunto processos periodicos fundamentais para garantir o alinhamento do feixes ao longo do tempo. Porem, e de grande importância que os algoritmos de beamtracking tenham baixa complexidade de treinamento, para nao afetarem a taxa de transmissao efetiva do sistema, e de processamento, para que possam ser executados nas interfaces sem fios dos equipamentos dos usuarios a fim de reduzir o numero de feedbacks. Os filtros de Kalman (KFs, do ingles Kalman filter) podem proporcionar um poderoso framework de rastreamento de canais de baixa complexidade para aplicacoes em beamtracking. Neste trabalho, e realizado um estudo do uso de filtros de Kalman como algoritmo base de beamtracking para canais massivo-MIMO mmWave utilizando arranjos uniformes lineares e planares de antenas. Sao implementados tres tipos de KFs: o EKF (do ingles, extended Kalman filter), o UKF (do ingles unscented Kalman filter) e o EnKF (do ingles ensemble Kalman filter), bem como sua versao deterministica, o DEnKF (do ingles deterministic ensemble Kalman filter). Os algoritmos KFs sao avilados em seis casos de estudo: em regimes de alta e baixa SNR, cenarios com alta mobilidade do terminal movel, canais com numero variado de clusters e espalhadores, sistemas de alta dimensao que resultam de grandes arranjos, arquitetura beamforming limitada em niveis de quantizacao de fase, e erros heuristicos de predeterminacao de parâmetros dos filtros. Uma analise qualitativa e realizada tomando como base algoritmos de minimos quadrados. O procedi- mento de avaliacao e realizado usando simulacoes computacionais.