Implementação de Subsistemas DS/CDMA utilizando Plataforma DSP com Abordagem Heurística

(1)

Universidade Estadual de Londrina

Centro de Tecnologia e Urbanismo

Departamento de Engenharia El´

etrica

Implementa¸

c˜

ao de Subsistemas

DS/CDMA utilizando Plataforma

DSP com Abordagem Heur´ıstica

Alex Miyamoto Mussi

(2)

Universidade Estadual de Londrina

Centro de Tecnologia e Urbanismo

Departamento de Engenharia El´etrica

Implementa¸

c˜

ao de Subsistemas

DS/CDMA utilizando Plataforma

DSP com Abordagem Heur´ıstica

Discente: Alex Miyamoto Mussi Orientador: Prof. Dr. Taufik Abr˜ao

´

Area de concentra¸c˜ao: Telecomunica¸c˜oes

Monografia orientada pelo Prof. Dr. Taufik Abrão intitulada Implementa¸cão de Subsistemas DS/CDMA utilizando Plataforma DSP com Abordagem Heur´ıstica e apresentada à Univer-sidade Estadual de Londrina, como parte dos requisitos necessários para a conclusão do curso de Engenharia Elétrica.

(3)

Ficha Catalogr´afica

Mussi, Alex Miyamoto

Implementa¸c˜ao de Subsistemas DS/CDMA utilizando Plataforma DSP com Abordagem Heur´ıstica. Londrina, 2009. 86 p.

Monografia — Universidade Estadual de Londrina. Departamento de En-genharia El´etrica.

1. Telefonia Celular. 2. CDMA 3. MuD. 4. Algoritmos Heur´ısticos. 5. DSP.

I. Universidade Estadual de Londrina. Departamento de Engenharia El´etrica. II. Implementa¸c˜ao de Subsistemas DS/CDMA utilizando Plataforma DSP com Abordagem Heur´ıstica.

(4)

Alex Miyamoto Mussi

Implementa¸

c˜

ao de Subsistemas

DS/CDMA utilizando Plataforma

DSP com Abordagem Heur´ıstica

Monografia apresentada ao curso de Engenharia Elétrica da Universidade Estadual de Londrina, como parte dos requi-sitos necessários para a conclusão do curso de Engenharia Elétrica, Modalidade: Eletrônica.

Comiss˜ao Examinadora

————————————————— Prof. Dr. Taufik Abr˜ao

Dept. de Engenharia El´etrica Orientador

————————————————— Prof. Dr. Jos´e Carlos Pizolato Jr.

Dept. de Engenharia El´etrica

————————————————— Prof. Msc. Jaime Laelson Jacob

Dept. de Engenharia El´etrica

————————————————— Prof. Msc. Fernando Ciriaco Dias Neto

Faculdade Pit´agoras

(5)

“Comece fazendo o que ´e poss´ıvel e, quando menos esperar, estar´a fazendo o imposs´ıvel!”

(6)

Agradecimentos

Agrade¸co ao meu orientador, Prof. Dr. Taufik Abrão, pela compreensão, apoio, dedica¸cão, capacidade de orienta¸cão e pela generosidade em compartilhar seus conheci-mentos e ao meu professor, Prof. Msc. Fernando Ciriaco Dias Neto, pela generosa ajuda em momentos importantes deste trabalho.

Aos meus pais, Jorge Ribeiro Mussi e Nair Miyamoto Mussi, pelo esfor¸co e apoio incondicional que me ajudaram a chegar at´e aqui.

Aos meus avôs, Titoshi Miyamoto e Romeu Mussi, e avó, Eni Ribeiro Mussi, pe-los exemppe-los de vida que foram, aos quais dedico este trabalho com a mais profunda admira¸cão, respeito e gratidão.

E aos meus colegas de curso, principalmente, aos meus amigos Rafael Oliveira Ri-beiro e Fl´avio Henrique e Silva, que de alguma forma, contribu´ıram para o avan¸co deste trabalho.

(7)

Resumo

O crescente aumento do número de usuários de redes de comunica¸cões móveis e a escassez do espectro eletromagnético fazem com que o emprego de técnicas de diversidade e a deteçcão/decodifica¸cão eficientes, tal como a deteçcão multiusu´_{ario (MuD - Multiuser} Detection), tenham um papel cada vez mais importante no cenário das telecomunica¸cões. Este trabalho apresenta uma metodologia para o uso de Processadores Digitais de Sinais (DSP - Digital Signal Processor ) na implementa¸cão de detectores multiusuário em siste-mas DS/CDMA (Direct Sequence Code Division Multiple Access)com o uso de técnicas heur´ısticas (sub-ótimas). A plataforma de DSP empregada faz parte do kit de desenvolvi-mento DSK C6713 e utiliza um processador DSP TMS320C6713. As técnicas heur´ısticas serão implementadas através de algoritmos heur´ısticos já conhecidos na literatura e sua eficiência é avaliada através dois critérios: desempenho e complexidade computacional, procurando-se mostrar o aumento do desempenho e da capacidade do sistema com a uti-liza¸cão destas técnicas de deteçcão multiusuário. Para comprova¸cão da viabilidade do uso do DSP, os resultados também serão comparados aos das simula¸cões, descritas em linguagem Matlab, utilizando-se dos mesmos parâmetros.

(8)

Abstract

The growing number of mobile users of communications networks and the scarcity of the electromagnetic spectrum make the use of diversity techniques and detection/decoding efficient, such as multiuser detection (MuD), have an increasingly more important in the telecommunications landscape. This paper presents a methodology for the use of Digital Signal Processors (DSP) in the implementation of multiuser detectors for DS/CDMA systems using heuristic techniques (sub-optimal). The DSP platform used is a part of the development kit DSK C6713 and uses a DSP TMS320C6713 processor. Heuristic techniques will be implemented through heuristic algorithms well-known in the literature and their efficiency will be evaluated by two criteria: performance and computational complexity, seeking to show increased performance and system capacity with the use of multiuser detection techniques. To prove the feasibility of using the DSP, the results are also compared to simulations, made in Matlab, using the same parameters.

(9)

Sum´

ario

Lista de Figuras vii

Lista de Tabelas xi

Lista de Siglas e Abreviaturas xii

Nota¸c˜oes xv

Lista de S´ımbolos xvii

1 Introdu¸c˜ao 1

1.1 A tecnologia CDMA . . . 1

1.1.1 Detec¸c˜_{ao Convencional (SuD) . . . .} 2

1.1.2 Detec¸c˜_{ao MuD . . . .} 4

1.2 Descri¸c˜ao de Conte´udo . . . 7

1.3 Publica¸c˜oes . . . 8

2 Descri¸c˜ao do Sistema 9 2.1 Transmissor . . . 9

2.2 Receptor Convencional . . . 10

2.3 Detector Multiusu´ario baseado em Algoritmos Heur´ısticos . . . 12

2.3.1 1 − opt LS-MuD . . . 13

3 Ferramentas Computacionais 17

(10)

3.2 Plataforma de Desenvolvimento do DSK C6713 . . . 18

3.2.1 DSP TMS320C6713 . . . 18

3.2.2 Code Composer Studio (CCS) . . . 20

4 Metodologia 21 4.1 Transmissor-Detector Convencional em Banda Base para Sistema DS/CDMA 21 4.2 _{Transmissor 1-LS-MuD em Banda Base para Sistema DS/CDMA . . . 22}

5 Avalia¸cão do Critério de Parada do Algoritmo 1 − opt LS 28 5.1 Número de itera¸cões fixo do 1 − opt LS-MuD . . . 28

5.2 Critério de Parada para Fun¸cão-Custo Não-Crescente . . . 29

6 Resultados dos Processamentos em DSP 35 6.1 Desempenho do Sistema - Varia¸c˜ao da SNR . . . 36

6.2 Robustez do Sistema . . . 36

6.2.1 Carregamento do Sistema . . . 37

6.2.2 Near-Far Ratio . . . 38

6.3 Imagens da Bancada de Processamento . . . 40

7 Complexidade Computacional em DSP 47 7.1 Complexidade do Detector Convencional . . . 48

7.2 Complexidade do Detector Heur´ıstico 1 − opt LS . . . 49

7.3 _{Complexidade para o Receptor 1-LS-MuD Completo em Banda Base . . . 54}

7.4 _{Comparativo de Complexidade em DSP entre os Receptores CD e 1-LS-MuD 54} 7.4.1 An´alise das Express˜oes de Complexidade em DSP . . . 55

7.4.2 Rela¸c˜_{ao de Complexidade em DSP entre 1-LS-MuD e CD . . . 55}

7.5 Limite da Complexidade em DSP: Aplica¸c˜oes em Tempo Real . . . 58

(11)

7.6 Complexidade em DSP através do Número de Opera¸cões Matemáticas . . . 60

8 Principais Conclus˜oes 64 8.1 Trabalhos Futuros . . . 65

Anexo A -- Plataforma do DSK C6713 66 A.1 Ferramentas de suporte do DSK . . . 67

A.1.1 DSP TMS320C6713 . . . 68

Anexo B -- Real-Time Data Exchange (RTDX) 70 Anexo C -- Ferramenta Profile do Code Composer Studio 73 Anexo D -- Método de Simula¸cão Monte Carlo 75 Anexo E -- Probabilidade de Erro Teórica 77 E.1 Limite Single User para AWGN . . . 77

Anexo F -- Seqüências de Espalhamento 79 F.1 Seqüências Aleatórias . . . 79

F.2 Seq¨uˆencias Walsh-Hadamard . . . 80

F.3 Seqüências de Máximo Comprimento (SM C) . . . 80

F.4 Seq¨uˆencias Gold . . . 81

F.5 Justificativa para uso de Sequˆencias Aleat´orias . . . 82

Anexo G -- Canais de R´adio M´oveis 83 G.1 Ru´ıdo Aditivo (Canal AWGN) . . . 83

(12)

Lista de Figuras

1.1 Formas de onda no processo de espalhamento/desespalhamento do sinal um sistema DS/CDMA com dois usuários e receptor convencional. . . 3 1.2 Classifica¸cão geral para os principais detectores em sistemas DS/CDMA. . 5 1.3 Avalia¸cão do Carregamento do Sistema através da BER dos principais

al-goritmos heur´ısticos para N = 32 e Eb/N0 = 6dB. . . 7

2.1 Sistema Transmissão-Recep¸cão Convencional - (a) Transmissor em banda-base; (b) Modelo de canal adotado; (c) 1o estágio MFB e (d) Detector Convencional Abrupto. . . 12 2.2 Diagrama simplificado do funcionamento do algoritmo heur´ıstico 1 − opt LS. 13 2.3 Sistema Transmissão-recep¸c˜_{ao LS-MuD - (a) Transmissor em banda-base;}

(b) Modelo de canal adotado; (c) 1o _est´_{agio MFB; (d) Decisor Abrupto}

com ponto de deriva¸cão das estimativas do MFB e (e) Algoritmo Heur´ıstico 1 − opt LS. . . 16 4.1 Sistema DS/CDMA de Transmissão-Recep¸cão Convencional implementado

no MATLAB. . . 22 4.2 _{Sistema DS/CDMA Transmissor - LS-MuD implementado em MATLAB}

e DSP. . . 23 4.3 _{Diagrama de blocos do sistema DS/CDMA com LS-MuD implementado}

em MATLAB e DSP. . . 24 4.4 Fluxograma descrevendo a metodologia empregada na implementa¸c˜ao em

DSP do sistema DS/CDMA Transmissor/1 − opt LS-MuD. . . 25 4.5 Configura¸cão das liga¸cões de tráfego de dados do RTDX empregada neste

trabalho. . . 26 4.6 Alguns dos comandos de escrita e leitura de dados do canal RTDX no CCS. 26 4.7 Alguns dos comandos de escrita e leitura de dados do canal RTDX no Matlab. 27

(13)

5.1 Parˆametros de entrada da 1a _simula¸c˜_{ao - Itera¸c˜}_{oes LS x BER . . . .} ₂₈

5.2 Gr´afico da 1a _simula¸c˜_{ao - Itera¸c˜}_{oes LS x BER para E}

b/N0[dB] = 6dB, K

= 6 usu´arios e N = 20 chips. . . 29 5.3 Resultados da 1a _simula¸c˜_{ao - Itera¸c˜}_{oes LS x BER . . . .} ₃₀

5.4 Parˆametros de entrada da 2a _simula¸c˜_{ao - Itera¸c˜}_{oes LS x BER . . . .} ₃₀

5.5 Gráfico da 2a simula¸cão - Itera¸cões LS x BER para Eb/N0[dB] = 6dB, K

= 12 usu´arios e N = 20 chips. . . 31 5.6 Resultados da 2a _simula¸c˜_{ao - Itera¸c˜}_{oes LS x BER . . . .} ₃₁

5.7 Parâmetros de entrada das 3a e 4a simula¸cões - K x BER . . . 32 5.8 Gráfico da 3a simula¸cão - K x BER - critério de parada do LS: Fbest n˜

ao-crescente para Eb/N0[dB] = 6dB, N = 20 chips. . . 32

5.9 Resultados da 3a _simula¸c˜_{ao - K x BER . . . .} ₃₃

5.10 Gráfico da 4a simula¸cão - K x BER - critério de parada do LS: Fbest n˜ ao-crescente para Eb/N0[dB] = 6dB e N = 20 chips . . . 33

5.11 Resultados da 4a _simula¸c˜_{ao - K x BER . . . .} ₃₄

6.1 Parâmetros de entrada utilizados no processamento em DSP para avalia¸cão de desempenho com baixo carregamento do sistema transmissor/receptor 1 − opt LS-MuD implementado. . . 37 6.2 Resultados do processamento em DSP para avalia¸cão de desempenho com

baixo carregamento do sistema transmissor/receptor 1 − opt LS-MuD im-plementado para K = 5, N = 15 e L = 0, 33. . . 38 6.3 Parˆametros de entrada utilizados no processamento em DSP para avalia¸c˜ao

de desempenho com alto carregamento do sistema transmissor/receptor 1 − opt LS-MuD implementado. . . 39 6.4 Resultados do processamento em DSP para avalia¸c˜ao de desempenho com

alto carregamento do sistema transmissor/receptor 1 − opt LS-MuD imple-mentado para K = 12, N = 15 e L = 0, 8 . . . 40 6.5 Parˆametros de entrada utilizados no processamento em DSP do

(14)

6.6 Resultados do processamento em DSP do Carregamento do Sistema trans-missor/receptor 1 − opt LS-MuD implementado para Eb/N0[dB] = 7dB e

K e N de acordo com tabela 6.1. . . 42 6.7 Parˆametros de entrada utilizados no processamento em DSP para tolerˆancia

ao Ffeito Near-Far no Sistema transmissor/receptor 1 − opt LS-MuD im-plementado. . . 43 6.8 Resultados do processamento em DSP para tolerˆancia ao Ffeito Near-Far

no Sistema transmissor/receptor 1 − opt LS-MuD implementado para N = 15, Kinteresse = 4, Kinterf erentes = 8 e Eb/N0[dB] dos usu´arios de interesse

igual a 7dB. . . 44 6.9 Imagem da banca de processamento utilizando a plataforma do DSK C6713

interligada à um computador via USB e ao osciloscópio. . . 45 6.10 Detalhe do sinal processado em DSP e enviado ao osciloscópio através de

um DAC ligado à sa´ıda LineOut da plataforma. . . 45 6.11 Detalhe da liga¸cão entre a plataforma do DSK C6713 e o osciloscópio

atrav´es da sa´ıda LineOut. . . 46 6.12 Detalhe da plataforma do DSK C6713 da Spectrum Digital Inc. que

uti-liza o processador DSP TMS320C6713 fabricado pela Texas Instruments’s Inc., observa-se também os cabos de alimenta¸cão, USB para liga¸cão com computador e na sa´ıda LineOut para visualiza¸cão do sinal no osciloscópio. 46 7.1 Resultados de um processamento usando a ferramenta Profile do Code

Composer Studio (CCS) para estimativa da complexidade computacional para K = 10 e N = 25. . . 47 7.2 Gr´afico correspondente `a complexidade em DSP do CD gerado com os

dados oriundos da tabela da tabela 7.4 com um Fitting do tipo Linear. . . 53 7.3 Gráfico correspondente à complexidade em DSP da Fun¸cão-Custo Inicial

do 1 − opt LS gerado com os dados oriundos da tabela 7.5 com um Fitting do tipo Cubic Polynomial. . . 55 7.4 Gráfico correspondente à complexidade em DSP de cada Itera¸cão do 1−opt

LS gerado com os dados oriundos da tabela 7.6 com um Fitting do tipo Cubic Polynomial. . . 56

(15)

7.5 Gr´afico correspondente `a complexidade em DSP do algoritmo 1 − opt LS

gerado `a partir da equa¸c˜ao (7.9). . . 56

7.6 Gr´afico correspondente `_{a complexidade em DSP do CD e 1-LS-MuD} Com-pleto em Banda Base para N = 15 (esquerdo) e N = 30 (direito). . . 57

7.7 Gráfico correspondente ao crescimento da razão de complexidade percen-tual em DSP, CR%, para a implementa¸cão do 1-LS-MuD em rela¸cão ao CD. . . 57

7.8 Número máximo de usuários ativos, indicado pelo limite de complexidade em DSP para transmissão de voz, 8 Kb/s eN = 4. . . 59

7.9 Número máximo de usuários ativos, indicado pelo limite de complexidade em DSP para transmissão de voz, 8 Kb/s e N = 8. . . 60

7.10 Número máximo de usuários ativos, indicado pelo limite de complexidade em DSP para transmissão de voz, 8 Kb/s e N = 12. . . 61

A.1 Diagrama de blocos da plataforma do kit de desenvolvimento DSK C6713 . 66 A.2 Placa do kit de desenvolvimento DSK6713 . . . 68

A.3 Diagrama interno do DSP TMS320C6713. . . 69

B.1 Esquema de comunica¸c˜ao gen´erica do RTDX. . . 70

B.2 Comandos de escrita e leitura de dados do canal RTDX no CCS. . . 71

B.3 Janela para configura¸c˜ao do RTDX. . . 72

B.4 Janela onde se habilita o RTDX. . . 72

C.1 Parˆametros que podem ser monitorados pelo Code Composer Profiler. . . . 73

C.2 Locais do c´odigo que podem habilitar a execu¸c˜ao do Code Composer Profiler. 74 C.3 Habilitando o Code Composer Profiler. . . 74

C.4 Code Composer Profiler habilitado. . . 74

D.1 Fluxograma do modelo empregado neste trabalho baseado no M´etodo de Simula¸c˜ao Monte Carlo. . . 76

(16)

Lista de Tabelas

3.1 Comparativo entre Processadores RISC e CISC × DSP . . . 19 6.1 N´umero de Usu´arios (K) e Ganho de Processamento (N ) em cada ponto

processado no ´Indice de Carregamento (L) do Sistema. . . 38 7.1 Tabela com os Ciclos do DSP resultados do Profile do CCS da fun¸c˜ao

MF DecisorHard (detector convencional). . . 49 7.2 Tabela comparativa da complexidade do CD para diferentes valores de K

e N mostrando o Fator de Proporcionalidade K × N . . . 50 7.3 Mapa de processamentos realizados utilizando Profile da fun¸c˜ao MF DecisorHard

(detector convencional); demonstram-se as posi¸cões onde ocorreu repeti¸cão do fator K × N com um asterisco. . . 51 7.4 Tabela da complexidade computacional, em ciclos do DSP, do CD (fun¸cão

MF DecisorHard ) em rela¸c˜ao ao Fator de Proporcionalidade K × N . . . . 52 7.5 Tabela da complexidade computacional, em ciclos do DSP, da Fun¸c˜

ao-Custo Inicial do 1 − opt LS (fun¸cão LS 1 opt ) em rela¸cão ao número de Usuários, K. . . 52 7.6 Tabela da complexidade computacional, em ciclos do DSP, de cada Itera¸cão

do 1 − opt LS (fun¸cão LS 1 opt ) em rela¸cão ao número de Usuários, K. . . 54 7.7 Máximo número de usuários de voz (aplica¸cão em tempo real) que podem

(17)

Lista de Siglas e Abreviaturas

1 − opt LS 1-Optimum Local Search - Algoritmo de Busca Local 1-´otimo AWGN Additive White Gaussian Noise - Ru´ıdo Branco Aditivo Gaussiano BER Bit Error Rate - Taxa de erro de bit

BPSK Binary Phase Shift Keying - Modula¸c˜ao por Chaveamento de Fases CCS Code Composer Studio - Programa utilizado na interface com a

Plataforma do DSK C6713

CISC Complex Instruction Set Computer - Computador com um Conjunto Complexo de Instru¸c˜oes

CD Conventional Detector - Detector Convencional

CDMA Code Division Multiple Access - Múltiplo Acesso por Divisão de Código COFF Common Object File Format - Arquivo de Formato Comum

utilizado em sistemas baseados em UNIX

DAC Digital-to-Analog Converter - Conversor Digital-Analógico DS-CDMA Direct Sequence CDMA - CDMA por Sequência Direta DSK DSP Starter Kit - Kit Básico de Desenvolvimento para DSP DSP Digital Signal Processor - Processador Digital de Sinais ERB Esta¸cão Rádio Base

EP-C Evolutionary Programming with Cloning - Programa¸c˜ao Evolucion´aria com Clonagem

(18)

FDMA Frequency Division Multiple Access - Múltiplo Acesso por Divisão de Frequência

Heur-MuD Heuristic MuD - Detector Multiusu´ario Heur´ıstico

IC Interference Cancellation - Cancelamento de Interferˆencia IDE Integrated Development Environment - Ambiente Integrado

de Desenvolvimento

MAI Multiple Access Interference - Interferência de Múltiplo Acesso MCS Monte Carlo Simulation - Método de Simula¸cão Monte Carlo MFB Matched Filter Bank - Banco de filtros casados

ML Maximum Likehood - Estimador de M´axima Verossimilhan¸ca MMSE Minimun Mean Squared Error - Detector por M´ınimo Erro

Quadr´atico M´edio

MuD Multi User Detection - Deteçcão Multiusuário NFR Near-Far Ratio - Efeito “perto-longe”

OMuD Optimum MuD - Detector Multiusu´ario ´Otimo PC Personal Computer - Computador Pessoal

RISC Reduced Instruction Set Computer - Computador com um Conjunto Reduzido de Instru¸c˜oes

RTDX Real-Time Data Exchange - Troca de Dados em Tempo Real

PSO Particle Swarm Optimization - Otimiza¸cão por Nuvem de Part´ıculas SMC Sequência de Máximo Comprimento

(19)

SS Spread Spectrum - Espalhamento Espectral

SuB Single-User Bound - Limite de BER para usuário isolado SuD Single-User Detection - Deteçcão Uniusuário

TDMA Time Division Multiple Access - Múltiplo Acesso por Divisão de Tempo VLIW Very-Large-Instruction-Word - Arquitetura de Intru¸cões Muito Longas ZF-DF Zero Forcing Decision Feedback - Decisão Realimentada Zero Forcing

(20)

Nota¸

c˜

oes

a, µ, A Escalar, caracter em it´alico

a Vetor, caracter min´usculo em negrito A Matriz, caracter mai´usculo em negrito ˆ

a Valor estimado de uma dada vari´avel a ai i-´esimo elemento do vetor a

Ai,j Elemento da i -´esima linha e j -´esima coluna da matriz A

diag(a1, ..., ak) Matriz diagonal com elementos a1, ..., ak

{.}T Operador matriz transposta {.}H Operador hermitiano

< {.} Operador parte real

= {.} Operador parte imagin´aria sgn [.] Operador sinal do argumento

max[.] Valor m´aximo assumido pelo argumento Q(.) Fun¸c˜ao erro complementar gaussiano

Palavras em itálico são empregadas para identificar termos de l´ıngua inglesa não traduzidos.

(21)

pdf(x) Fun¸c˜ao densidade de probabilidade da vari´avel x

U (x, y) Processo aleatório com distribui¸cão uniforme entre as variáveis x e y N (x, y) Processo aleatório com distribui¸cão normal de média x e variância y x(t) Variável x de tempo cont´ınuo

(22)

Lista de S´ımbolos

A Amplitude do sinal b Bit transmitido

C (t) Forma de onda cont´ınua para canal com desvanecimento CR% Raz˜ao de complexidade percentual

DSPCycles N´umero de ciclos de processamento por segundo do DSP Eb Energia de bit

Eb/N0 Rela¸c˜ao entre a energia de bit recebido e

a densidade espectral de potência do ru´ıdo F (x) fitness value - fun¸cão custo da variável x Fbest _Fun¸c˜_{ao custo global}

gi Ganho da fun¸c˜ao custo de cada i-´esimo vetor-candidato

em rela¸cão a fun¸cão custo global h (t) Resposta impulsiva do canal K Número de usuários ativos L Índice de carregamento

m Itera¸cão atual do algoritmo de busca local Mt Número de itera¸cões adotado na simula¸cão

(23)

nerros N´umero de erros por ponto na Simula¸c˜ao Monte Carlo

N Ganho de processamento

N0 Densidade espectral de potˆencia do ru´ıdo

Nsom Número de opera¸cões de soma na implementa¸cão em DSP

Nprod Número de opera¸cões de multiplica¸cão na implementa¸cão em DSP R Taxa de transferência de bits

r (t) Sinal em tempo cont´ınuo que chega ao receptor R Matriz de correla¸c˜ao entre todas as sequˆencias si

k i-ésimo chip da sequência de espalhamento do k-ésimo usuário

t Tempo

trials Número de repeti¸cões da Simula¸cão Monte Carlo Tb Per´ıodo de bit

Tc Per´ıodo de chip

y Sa´ıda amostrada de um correlacionador

V (x) Vizinhan¸ca de x, equivalente a distˆancia de Hamming

η Parcela devida ao ru´ıdo t´ermico de tempo discreto amostrado η (t) Parcela devida ao ru´ıdo t´ermico de tempo cont´ınuo

λx,y Correla¸c˜ao cruzada entre as sequˆencia x e y

ϑ Vetor-candidato

ϑbest Melhor vetor-candidato obtido segundo a fun¸c˜ao custo (vetor-solu¸c˜ao)

σx Desvio padr˜ao do processo x

(24)

1

1 Introdu¸

c˜

ao

Este cap´ıtulo introdutório irá tratar dos principais conceitos básicos da tecnologia DS/CDMA. Em seguida, será feita uma descri¸cão dos conteúdos explorados em cada um dos cap´ıtulos.

1.1 A tecnologia CDMA

A técnica CDMA é caracterizada pelo compartilhamento do mesmo recurso espec-tral por todos os usuários ativos, ou seja, os usuários transmitem simultaneamente em uma mesma banda de frequência. Para isso, a informa¸cão de cada usuário é multipli-cada por uma sequência, chamada código de espalhamento, que ocupa uma banda muito maior que a da informa¸cão, fazendo com que a informa¸cão de cada usuário, agora “es-palhada”espectralmente, ocupe uma banda muito maior que a m´ınima necessária; isto é chamado de espalhamento espectral (SS - Spread Spectrum). Cada usuário possui seu próprio código de espalhamento, de forma que se tenha uma situa¸cão onde ou haja orto-gonalidade entre os códigos ou, de forma ainda favorável, as correla¸cões (ou interferência de múltiplo acesso) entre os sinais dos usuários sejam reduzidas. No receptor, o sinal é “desespalhado”via multiplica¸cão por uma réplica do código de cada usuário e, devido à baixa correla¸cão entre cada código (ou virtualmente é zero ou mesmo existe ortogonali-dade entre eles), a informa¸cão dos outros usuários são interpretadas como ru´ıdo, chamado de interferência de m´_{ultiplo acesso (MAI - Multiple Access Interference).}

Potencialmente, sistemas CDMA podem fornecer uma maior capacidade de canal do que sistemas de múltiplo acesso por divisão de frequência (FDMA - Frequency Division Multiple Access) e por divisão de tempo (TDMA - Time Division Multiple Access). A capacidade de canal pode ser definida como o número máximo K0 de usuários simultâneos

que podem ser suportados em uma faixa de frequência do espectro. Portanto, a capacidade de canal de rádio é a medida da eficiência de espectro em um sistema sem fio. É um parâmetro determinado pela rela¸cão sinal-ru´ıdo (SNR - Signal-to-Noise Ratio) na entrada

(25)

1.1 A tecnologia CDMA 2

do receptor e pela largura de banda W definida/alocada ao sistema (ZIGANGIROV, 2004). Verifica-se, atualmente, que as tecnologias dominantes são aquelas baseadas em sis-temas CDMA. Há três razões predominantes que corroboram essa tendência (OLIVEIRA, 2007):

• alta flexibilidade para transmissão de altas taxas de dados; • utiliza¸cão de sinais recebidos por múltiplos percursos;

• ganho referente ao “Soft Handoff”1_{, permitindo a manuten¸c˜}_{ao da conex˜}_{ao com a}

esta¸cão rádio-base (ERB) enquanto o terminal móvel desloca-se de uma célula a outra.

Em sistemas DS-CDMA existem duas maneiras para a deteçcão da informa¸cão, a convencional (SuD - Single-user Detector ) e a multiusuário (MuD - Multi-user Dectetor ). Na próxima subse¸cão serão abordados aspectos da deteçcão convencional.

1.1.1 Detec¸

c˜

ao Convencional (SuD)

Na deteçcão convencional cada ramo detecta um único usuário sem levar em consi-dera¸cão a existência dos demais, geralmente utilizando-se de um banco de filtros casados (MFB - Matched Filter Bank ), ou receptor de correla¸cão. Para modula¸cão BPSK (Bi-nary Phase Shift Keying), este filtro, casado ao código de espalhamento e a forma¸cão de pulso/chip, é composto de um integrador seguido de um amostrador-retentor e um cir-cuito final de decisão. Não ocorre compartilhamento da informa¸cão nem processamento dos sinais dos demais usuários ativos. Neste contexto, a interferˆ_{encia MAI é tratada} simplesmente como ru´ıdo de fundo (AWGN - Additive White Gaussian Noise).

A figura 1.1 ilustra as formas de onda de uma transmiss˜ao e recep¸c˜ao em sistemas DS/CDMA em banda-base; considera-se um detector uniusu´_{ario DS/CDMA SuD com} ganho de processamento igual a 8 (TACHIKAWA, 2002):

Os dados da informa¸cão transmitida pelos usuários 1 e 2 são espalhados no espectro pelo código de espalhamento atribu´ıdo exclusivamente a cada usuário, de forma que, a autocorrela¸cão dos códigos seja alta e a correla¸cão cruzada entre os códigos seja baixa (ou virtualmente zero), ou seja, estejam total ou parcialmente descorrelacionados. O ganho de processamento é dado pelo número de chips (bits) do código de espalhamento.

1_{Uma vez que todos os usu´}_{arios transmitem ao mesmo tempo, e na mesma frequˆ}_{encia, um terminal}

(26)

Figura 1.1: Formas de onda no processo de espalhamento/desespalhamento do sinal um sistema DS/CDMA com dois usu´arios e receptor convencional.

Desta forma, a sequência de dados da informa¸cão espalhada é gerada a uma taxa de chip equivalente à taxa de s´ımbolo (bits) dos dados da informa¸cão vezes o ganho de processamento. Em seguida, os dados de informa¸cão espalhados de cada usuário são somados (Sinal Composto da figura 1.1) para indicar que todos os usuários ocupam o mesmo espectro do canal de rádio. No receptor, o sinal é sincronizado e multiplicado por uma réplica de seu código de espalhamento. Após a multiplica¸cão (desespalhamento espectral), o sinal é integrado sobre um per´ıodo de s´ımbolo de dados da informa¸cão (processo denominado Sample and Hold (integra e retém) para recuperar os dados da informa¸cão transmitidos, minimizando o efeito do ru´ıdo de fundo (AWGN). Este bloco do processo de deteçcão é denominado filtro casado (MFB) ao código de espalhamento de cada usuário.

O sucesso da deteçcão convencional depende das propriedades de correla¸cão cruzada e auto-correla¸cão dos códigos de espalhamento envolvidos e de um rigoroso controle de potência.

(27)

1.1.2 Detec¸

c˜

ao MuD

Na deteçc˜_{ao MuD, informa¸cões dos usuários ativos no sistema são utilizadas} conjunta-mente a fim de atenuar/eliminar a interferência provocada entre si para melhor detectar cada usuário individualmente, aumentando o desempenho e/ou capacidade do sistema móvel celular de modo a aproximá-la da capacidade do canal (ABR ÃO, 2001).

As principais vantagens associadas aos detectores multiusu´ario s˜ao (CIRIACO, 2004):

• Significativo aumento de capacidade e desempenho;

• Relaxa¸cão do requisito de controle de potência: como há um grande ganho de desempenho (redu¸c˜_{ao do impacto da MAI), abranda-se a exigência de um controle} de potência;

• Utiliza¸cão mais eficiente da energia: a redu¸cão da interferência no canal reverso pode resultar em redu¸cão no requisito de potência transmitida pelos móveis, propiciando uma maior autonomia para as baterias e/ou reduzindo o volume e peso dos terminais.

Em sistemas DS/CDMA, a limita¸cão de desempenho e capacidade do sistema é resul-tado principalmente da MAI. Ela torna-se substancial quando o número de usuários cresce e/ou quando as disparidades de potência crescem. Assim, enquanto a deteçcão convencio-nal considera todos os usuários interferentes como ru´ıdo, a deteçcão multiusuário constitui uma melhor estratégia justamente por utilizar as informa¸cões destes usuários no processo de deteçcão, combatendo efetivamente a interferência de múltiplo acesso, resultando em melhoria de desempenho em rela¸cão ao detector convencional (VERD Ú, 1986).

As técnicas de deteçcão expostas na literatura podem ser classificadas conforme a figura 1.2 (CIRIACO, 2004).

Os detectores multiusuário lineares sub-ótimos, Descorrelacionador e Detector por M´ınimo Erro Quadrático M´_{edio (MMSE - Minimun Mean Squared Error ), resultam em} substancial aumento de desempenho e capacidade do sistema em rela¸cão ao detector Convencional, entretanto, inferior ao detector ótimo. Porém, o grande problema destes detectores é a realiza¸cão/implementa¸cão da inversão de matriz (matriz de correla¸cão), o que implica em uma alta complexidade (para deteçcão em tempo real) em sistemas com muitos usuários ativos.

Para os detectores multiusu´ario baseados no cancelamento de interferˆ_{encia (IC -} In-terference Cancellation) e o ZF-DF (Zero Forcing Decision Feedback ) o princ´ıpio de

(28)

1.1 A tecnologia CDMA 5 Detecção de dados em Sistemas DS/ CDMA Uniusuário ( SuD ) Multiusuário ( MuD ) Convencional ( MFB ) Canceladores de Interferência Sucessivo (SIC) Paralelo ( PIC ) Híbrido (HIC) ZF - DF Ótimo (ML) Lineares Descorrelacionador

Detector por Mínimo Erro Quadrático Médio

( MMSE ) Algoritmos

Heurísticos

Evolucionários Busca Local

Figura 1.2: Classifica¸c˜ao geral para os principais detectores em sistemas DS/CDMA.

opera¸cão consiste na gera¸c˜_{ao de estimativas para a MAI, seguido pelo cancelamento} (através de subtra¸c˜_{ao) da MAI do sinal do usuário de interesse. A complexidade destes} detectores cresce com o número de estágios necessários para a demodula¸cão e a partir de um certo número de estágios não há mais ganho significativo de desempenho, devido ao aumento do erro nas estimativas da interferência. Isto limita o desempenho destes algoritmos.

O melhor desempenho poss´ıvel é obtido com o detector ´_{otimo (OMuD) de máxima} verossimilha¸ca (ML - Maximum Likelihood), porém às custas de uma complexidade com-putacional que cresce exponencialmente com o número de usuários, tornando-o inviável para implementa¸cão em sistemas de interesse comercial (VERD Ú, 1998).

As técnicas heur´ısticas serão abordadas na subse¸cão 1.1.2.1.

1.1.2.1 OMuD e as t´ecnicas Heur´ısticas (sub-´otimas)

Devido a alta complexidade do OMuD (Optimum MuD), inúmeros trabalhos têm sido desenvolvidos no sentido da simplifica¸cão deste problema com a manuten¸cão do de-sempenho, entre eles, a deteçcão multiusuário baseada em técnicas heur´ısticas, chamadas de sub-ótimas, pois, apresentam desempenhos muito próximo ao ótimo.

Estas técnicas heur´ısticas são baseadas na aproxima¸cão sucessiva do resultado. São gerados vetores-candidatos que são avaliados através de uma Fun¸cão-Custo (fitness

(29)

va-1.1 A tecnologia CDMA 6

lue) que analisa a aptidão desses candidatos em rela¸cão a solu¸cão ótima, os melhores candidatos permanecem e são comparados com candidatos de um próximo ciclo e, as-sim, sucessivamente. A baixa complexidade juntamente com os bons resultados obtidos através destas técnicas fazem com que os métodos heur´ısticos sejam muito bem aceitos e viáveis na deteçc˜_{ao MuD.}

Dentre as t´ecnicas heur´ısticas, emprega-se neste trabalho o algoritmo de busca lo-cal (LS - Lolo-cal Search) (AARTS; LENSTRA, 2003), por suas caracter´ısticas de baix´ıssima complexidade na resolu¸c˜_{ao do problema MuD.}

Conforme foi mencionado, cada detector multiusuário apresenta suas vantagens e desvantagens. Com exce¸cão do detector ótimo, que tem sua implementa¸cão impraticável para os padrões de tecnologia atuais, os outros detectores têm sua aplica¸cão viável. Porém, as técnicas heur´ısticas se apresentam mais atrativas por combinarem diferentes aspectos que se encaixam perfeitamente às limita¸cões de capacidade computacionais existentes atualmente. Dois fatores são essenciais na análise de viabilidade de implementa¸cão de um MuD, são eles: desempenho e complexidade computacional (processamento).

Por terem sua evolu¸cão de busca baseada na avalia¸cão de uma fun¸cão custo desen-volvida no princ´ıpio OMuD, os detectores multiusuário heur´ısticos (Heur-MuD) apre-sentam desempenho com limiar aos valores ótimos; portanto, são superiores aos detecto-res multiusuário lineares e aos canceladores de interferência. Quanto à complexidade, a aplica¸cão de t´_{ecnicas heur´ısticas ao problema MuD resulta em uma fun¸cão polinomial} dependente apenas de parâmetros do sistema, o que reduz significativamente o tempo de processamento.

Na figura 1.3 têm-se o carregamento de um sistema DS/CDMA em canal s´ıncrono AWGN para diversos receptores heur´ısticos. Todos são avaliados pela Taxa de Erro de Bit (BER - Bit Error Rate) e percebe-se claramente a melhora de desempenho em rela¸cão ao detector convencional (CD). Os algoritmos heur´ısticos avaliados são:

• LS: Busca Local 1-´_{otimo (1 − opt LS-MuD)}

• EP-C: Programa¸c˜ao Evolucion´_{aria com Clonagem (EP-C-MuD)} • GA: Algoritmo Gen´etico (GA-MuD)

• Swarm: Otimiza¸c˜_{ao por Nuvem de Part´ıculas (PSO-MuD)}

(30)

1.2 Descri¸c˜ao de Conte´udo 7 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 1 10−2 10−1 Índice de Carregamento BER CD LS EP−C GA Swarm SuB (BPSK)

Figura 1.3: Avalia¸c˜ao do Carregamento do Sistema atrav´es da BER dos principais algoritmos heur´ısticos para N = 32 e Eb/N0 = 6dB.

• complexidade reduzida em rela¸c˜_{ao ao OMuD;} • desempenho muito pr´_{oximo ao do OMuD;}

• tolerˆancia ao efeito near-far e ao carregamento do sistema (ou `a MAI).

Desta forma, existe grande viabilidade de implementa¸c˜_{ao dos Heur-MuD atrav´es de} uma plataforma de DSP, conforme proposto neste trabalho.

1.2 Descri¸

c˜

ao de Conte´

udo

Este trabalho de conclusão de curso em Engenharia Elétrica propõe a implementa¸cão de um ou mais subsistemas de comunica¸cão sem fio de múltiplo acesso por divisão de código de seqüência direta (DS/CDMA), utilizando a técnica de processamento digital de sinais (DSP). A partir da utiliza¸cão de kits de desenvolvimento DSP comerciais, foi im-plementado e caracterizado um (ou mais) blocos constituintes de um sistema DS/CDMA t´ıpico, podendo ser um bloco de deteçcão de dados multiusuário, um estimador de coefi-cientes de canal ou de sincronismo, etc.

(31)

1.3 Publica¸c˜oes 8

previamente estabelecidas. Solu¸cões heur´ısticas conciliam requisitos de alto desempenho e reduzida complexidade de implementa¸cão em problemas cuja solu¸cão requer tempo computacional excessivo (por exemplo, tempos não-polinomiais (NP), NP completo ou incompleto).

1.3 Publica¸

c˜

oes

• Metodologia de Projeto e Implementa¸cão em DSP C6713 dos Algoritmos Heur´ısticos de Deteçcão Multiusuário em Sistemas CDMA.

Autores: MUSSI, A.M.; RIBEIRO, R.O.; ABR ˜AO, T..

• Análise de Complexidade dos Algoritmos heur´ısticos de Deteçcão Multiusuário CDMA implementados em DSP (Plataforma TMS320C6713).

(32)

9

2 Descri¸

c˜

ao do Sistema

São descritos os três subsistemas de um DS/CDMA: Transmissor, Receptor Conven-cional (CD ou SuD) e o Heur-MuD usando o algoritmo de Busca Local 1-ótimo (1 − opt LS - 1-Optimum Local Search). Dentre estes, o receptor 1-LS-MuD será implementado em DSP. Para todos os sistemas DS/CDMA, foi empregado um modelo de sinais em banda-base equivalente sobre um canal AWGN s´ıncrono. Para maiores informa¸cões sobre AWGN, ver anexo G.

2.1 Transmissor

Este é o primeiro subsistema a ser descrito, sendo utilizado em conjunto pelo detector convencional (CD) e pelo do Heur-MuD, formando, assim, dois sistemas independentes. Este subsistema será descrito em linguagem Matlab. A metodologia detalhada empregada neste subsistema é abordada no cap´ıtulo 4.

Em um sistema DS/CDMA, com K usu´arios ativos, utilizando modula¸c˜ao BPSK e canal com desvanecimento, o sinal em tempo cont´ınuo que chega ao receptor pode ser descrito, em banda-base, como:

r (t) =

K

X

k=1

Akbksk(t − τk) ∗ h (t) + η (t) (2.1)

onde K é o número de usuários ativos no sistema; t ∈ [0, Tb] e Tb é o per´ıodo de bit1;

Ak é a amplitude do sinal transmitido do k-ésimo usuário, dada por Ek = PkTb = A2kTb,

onde Ek é a energia de bit e Pk a potência do sinal recebido pelo k-ésimo usuário; bk ∈

{−1, +1} é o bit de informa¸cão transmitido do k-ésimo usuário, assumidos equiprováveis e independentes; h (t) é a resposta impulsiva do canal e η (t) ru´ıdo AWGN de tempo cont´ınuo, representando o ru´ıdo térmico e outras fontes de ru´ıdo não relacionadas aos sinais transmitidos com densidade de potência bilateral igual a N0/2.

(33)

2.2 Receptor Convencional 10

A sequência de espalhamento, sk, atribu´ıda ao k-ésimo usuário é dada por:

sk(t) = N −1

X

i=0

z_k(i)Pt(t − iTc) (2.2)

onde zk ´e o vetor de chips, com z (i)

k ∈ {−1, +1} com dura¸c˜ao de Tc; Tc ´e o intervalo de

cada chip e Pt(.) ´e um pulso retangular de amplitude unit´aria no intervalo [0, Tc).

Neste trabalho, considera-se sistemas DS/CDMA com códigos de espalhamento curtos, isto é, o ganho de processamento é dado por N = Tb/Tc. Também são consideradas

sequências de espalhamento aleatórias, pois uma vez que se trata de uma implementa¸cão, a considera¸cão do pior caso é preferencial. Para maiores detalhes sobre as sequências de espalhamento, ver anexo F.

Outra considera¸cão feita neste trabalho é que um canal será caracterizado por um AWGN s´ıncrono, ou seja, τk = 0 não havendo efeito de desvanecimento de pequena escala

(ru´ıdo multiplicativo). Reescrevendo a equa¸cão (2.1) e levando-se em conta os parâmetros utilizados neste trabalho, obtém-se:

r (t) =

K

X

k=1

Akbksk(t) + η (t) (2.3)

Este ´e o sinal em tempo cont´ınuo que chega ao receptor, consistindo da soma de sinais antipodais espalhados por sequˆencias de espalhamento s´ıncronas imersas em um canal AWGN.

2.2 Receptor Convencional

Este é o segundo subsistema a ser descrito em linguagem Matlab e implementado em DSP devido a compor um est´_{agio do 1-LS-MuD. Compõe com o transmissor um sistema} DS/CDMA com o intuito de ser comparado ao 1 − opt LS Heur-MuD podendo assim ser desenvolvida uma análise de desempenho em uma base comparativa.

Para uma recep¸cão coerente em canal AWGN s´ıncrono, o sinal à sa´ıda de um banco de filtros casados à sequência de espalhamento de cada usuário, ou receptor Convencional, pode ser escrito como:

yk = Tb Z 0 r (t) sk(t)dt = Akbk+ K X j6=k Ajbjλk,j+ ηk (2.4)

(34)

2.2 Receptor Convencional 11

onde ηk é o ru´ıdo AWGN filtrado para o k-ésimo usuário e λk,j denota o k, j-ésimo

elemento da matriz de correla¸c˜ao R.

O conjunto de sinais de equa¸c˜ao (2.4) (k = 1, 2, ...K) pode ser expressa na forma matricial:

y = RAb + η (2.5)

Sendo y um vetor K ×1, RKxK: matriz de correla¸c˜ao, A a diagonal principal da matriz de

amplitudes e b é o vetor contendo um bit de informa¸cão de cada usuário. Para sinaliza¸cão BPSK, o CD toma decisões baseado na polaridade dos sinais à sa´ıda2 _{do integrador, y,}

obtendo o vetor de informa¸c˜ao estimada: ˆ

b = sgn[y] = (

−1 : y < 0

+1 : y ≥ 0 (2.6) A fun¸c˜ao sinal, sgn[·], retorna a polaridade de um n´umero real.

O sistema transmissão-recep¸c˜_{ao SuD adotado pode ser visualizado por meio da} fi-gura 2.1. Neste sistema de deteçcão, fica claro a limita¸cão de desempenho devido à interferência de múltiplo acesso, uma vez que o sinal a ser transmitido de cada usuário é somado aos demais usuários interferentes (termo

K

P

j6=k

Ajbjλk,j da equa¸c˜ao (2.4)) e no

receptor não há uma estratégia que considere as informa¸cões dos interferentes no processo de deteçcão do usuário de interesse.

Por ser um sistema s´ıncrono AWGN e não seletivo em frequência, há possibilidade do uso de sequências de espalhamento do tipo Gold ou Walsh-Hadamard (ortogonais) que têm baixas (ou nulas) propriedades de correla¸cão cruzada reduzindo, desta forma, a inter-ferência de múltiplo acesso. Porém, o uso destas sequências limita o número máximo de usuários ativos no sistema para um dado tamanho de sequência. Para maiores informa¸cões sobre sequências de espalhamento ver anexo F.

O uso de sequências de espalhamento aleatórias praticamente elimina o limite máximo de usuários ativos do sistema. Porém, não há garantia de ortogonalidade entre as sequências. Desta forma, as propriedades de correla¸cão cruzada entre as sequências não serão geral-mente baixas, consequentegeral-mente, os sinais dos usuários sofrerão uma MAI mais elevada. Contudo, este percal¸co não é desvantajoso neste trabalho, pois, o foco aqui é a imple-menta¸cão do receptor, sendo a condi¸cão de pior caso (em rela¸cão às sequências Gold ou Walsh-Hadamard) preferencial por ser mais geral e prático. Como o CD será compa-rado ao Heur-MuD, pode-se melhor analisar o aumento de desempenho causado pelo

(35)

2.3 Detector Multiusu´ario baseado em Algoritmos Heur´ısticos 12

Figura 2.1: Sistema Transmiss˜ao-Recep¸c˜ao Convencional - (a) Transmissor em banda-base; (b) Modelo de canal adotado; (c) 1o _est´_{agio MFB e (d) Detector}

Convencional Abrupto.

Heur-MuD pela elimina¸c˜ao da elevada MAI.

2.3 Detector Multiusu´

ario baseado em Algoritmos

Heur´ısticos

Este ´e o terceiro subsistema a ser descrito em linguagem Matlab e implementado efetivamente empregando-se a plataforma do DSK C6713.

O algoritmo heur´ıstico utilizado neste trabalho foi o de busca local (LS). O algoritmo LS é um método de otimiza¸cão que se caracteriza pela varredura em uma vizinhan¸ca pr´ e-estabelecida do universo de busca (AARTS; LENSTRA, 2003). Nesse método, é importante a escolha da solu¸cão inicial e a limita¸cão da vizinhan¸ca para se encontrar uma solu¸cão válida com uma complexidade computacional aceitável.

Uma caracter´ıstica dos algoritmos de busca local é a existência de duas estratégias para a realiza¸cão do deslocamento no espa¸co de busca. Existe a estratégia de desloca-mento pelo maior ganho e a estratégia de deslocamento pelo primeiro ganho. A primeira utiliza a melhor solu¸cão de uma vizinhan¸ca como entrada da próxima itera¸cão. A ou-tra esou-tratégia utiliza a primeira solu¸cão que apresentar um maior valor que a solu¸cão atual como entrada da próxima itera¸cão (CIRIACO, 2004). Neste trabalho, utilizou-se a

(36)

estrat´egia de deslocamento pelo maior ganho.

No intuito de diminuir a complexidade computacional e, consequentemente, o tempo computacional, foi escolhido o algoritmo de busca local 1-´otimo (1 − opt LS).

2.3.1 1 − opt LS-MuD

Este algoritmo procura por uma solu¸cão ao redor de uma vizinhan¸ca composta por todas as poss´ıveis solu¸cões cuja distância de Hamming3, equa¸cão (2.7), é igual a 1. A cada nova itera¸cão de busca no LS, todos os vetores com distância de Hamming igual a 1, chamados de vetores-candidatos (ϑ), são avaliados através do cômputo da Fun¸cão-Custo (F ), ver equa¸cão (2.8). O melhor vetor obtido através da avalia¸cão é então adotado como sendo o novo ponto base de cálculo da vizinhan¸ca para a próxima itera¸cão. A figura 2.2 esquematiza o funcionamento simplificado.

Figura 2.2: Diagrama simplificado do funcionamento do algoritmo heur´ıstico 1 − opt LS.

(37)

O vetor-candidato inicial tomado como base (ϑbest

inicial) para c´alculo da vizinhan¸ca com

distância de Hamming igual a 1 é dado pela sa´ıda do CD. Neste trabalho, um detec-tor convencional abrupto (decisão hard ). Os vetores-candidatos são obtidos conforme equa¸cão (2.7). Como o vetor à sa´ıda do CD tem K bits (K = número de usuários) e a distância de Hamming é igual a 1 são gerados vetores-candidatos em número equivalente ao número de bits do vetor-base. Portanto, serão gerados K vetores-candidatos, ou seja, há K poss´ıveis solu¸cões.

V (ϑm) = n ϑi ∈ {−1, 1} K tal que kϑi− ϑmk = 1 o (2.7) onde ϑmé o vetor-base; Mté o número máximo de itera¸cões e m = 1, ..., Mte i = 1, ..., K.

Todos vetores-candidatos têm sua aptidão avaliada por uma Fun¸cão-Custo que é ba-seada (tomada a parte real) na fun¸cão de verossimilhan¸ca (ML):

F (ϑ) = Re{2yT_CH_{Aϑ − ϑ}T_CARACH_ϑ} _(2.8)

onde y ´e o vetor de sa´ıda do 1o _est´_{agio do MFB (antes do decisor abrupto); C ´}_{e a matriz}

diagonal dos coeficientes do canal; A é a matriz de amplitudes dos sinais dos usuários (ganho) e R é a matriz de correla¸cão.

Neste trabalho, n˜ao foi considerado um ru´ıdo multiplicativo. Portanto, pode-se definir a matriz diagonal dos coeficientes do canal igual a 1 (C = 1). Desta forma, a equa¸c˜ao (2.8) pode ser simplificada, sendo reescrita como:

F (ϑ) = Re{2yT_{Aϑ − ϑ}T_ARAϑ} _(2.9)

O algoritmo LS tem como objetivo a maximiza¸cão da Fun¸cão-Custo através de poss´ıveis solu¸c˜_{oes (ϑ) e tem um desempenho que se aproxima do OMuD à medida que o número de} itera¸cões (m) aumenta. Neste trabalho, foi adotada uma estratégia diferente ao do 1 − opt LS clássico com o intuito de escapar de máximos locais. São considerados dois vetores como os de melhores solu¸cão. O primeiro ϑbest _´_{e o vetor com a melhor solu¸c˜}_{ao global, ou}

seja, entre todas itera¸cões e sua avalia¸cão de aptidão é dada por Fbest_{. O segundo ϑ}m

é o vetor com a melhor solu¸cão da itera¸cão atual, chamado de vetor-base neste trabalho e este maximiza a Fun¸cão-Custo entre todos os vetores-candidatos da itera¸cão atual e é vetor usado para o cálculo da distância de Hamming em cada nova itera¸cão. Quando o vetor-base é também a melhor solu¸cão global, então, os dois vetores se igualam. Porém, quando o vetor-base não tem sua Fun¸cão-Custo maior que Fbest, mantém-se os valores de ϑbest e Fbest. Entretanto, a próxima itera¸cão é calculada a partir da vizinhan¸ca do

(38)

vetor-2.3 Detector Multiusu´ario baseado em Algoritmos Heur´ısticos 15

base (ϑm_{), procurando-se assim o escape de um poss´ıvel m´}_{aximo local. No pseudoc´}_odigo

abaixo ´e demonstrado o algoritmo utilizado neste trabalho.

Algoritmo 1 − opt LS-MuD

1. Adota-se como solu¸c˜ao inicial o vetor `a sa´ıda do detector convencional: ϑbest_{= ˆ}_b

ϑm = ϑbest

2. Calcula-se a aptidão da solu¸cão inicial através da Fun¸cão-Custo: Fbest _{= F ϑ}best

3. Para m = 1, ..., Mt:

(a) Encontram-se as K poss´ıveis solu¸cões (vetores-candidatos) com distância de Hamming igual a 1 do vetor-base desta itera¸cão (ver equa¸cão (2.7)).

(b) Calcula-se a aptidão de cada uma das solu¸cões através da Fun¸cão-Custo. (c) Encontra-se o ganho de cada uma das Fun¸cões-Custo calculadas em rela¸cão

`

a melhor Fun¸c˜ao-Custo global, gerando um vetor g com os ganhos de cada poss´ıvel solu¸c˜ao:

g_i = F (ϑi) − Fbest

(d) Encontra-se a melhor solu¸c˜ao da itera¸c˜ao atual: gmax = max (g)

ϑm _{= ϑ}

position gmax

(e) O ganho obtido pela melhor solu¸cão desta itera¸cão é avaliado em rela¸cão à melhor solu¸cão global:

Se gmax > 0:

ϑbest _{= ϑ}m

Fbest_{= g} max

Se gmax < 0 pode-se aplicar um crit´erio de parada, conforme ser´a descrito no

cap´ıtulo 4

(f) Retorna-se à etapa 3 até o número de itera¸cões m atinja o valor de Mt.

4. O vetor de sa´ıda do algoritmo ser´a ϑbest_.

Desta forma, pode-se citar algumas vantagens (OLIVEIRA, 2007) que o tornam inte-ressante, principalmente, para aplica¸c˜oes que visam trabalhar em tempo real:

(39)

• ausˆencia de parˆametros de entrada;

• existência de um critério de parada sem defini¸cão a priori; • estratégia simples que possibilita simplifica¸cões.

Um diagrama em blocos do sistema de transmissão-recep¸cão com a incorpora¸cão do Heur-MuD pode ser visto na figura 2.3. O conjunto dos blocos (c) e (d) formam o detector convencional.

Figura 2.3: Sistema Transmiss˜ao-recep¸c˜_{ao LS-MuD - (a) Transmissor em banda-base;} (b) Modelo de canal adotado; (c) 1o _est´_{agio MFB; (d) Decisor Abrupto com ponto de}

(40)

17

3 Ferramentas Computacionais

Serão descritas as ferramentas computacionais utilizadas, neste trabalho, tanto para obten¸cão de simula¸cões que serão a base comparativa, pois, resultam em desempenhos compat´ıveis com os obtidos no grupo de telecomunica¸cões quanto para implementa¸cão na plataforma DSP com uso do algoritmo heur´ıstico 1 − opt LS.

As ferramentas computacionais utilizadas neste trabalho foram escolhidas com base na experiência do autor no manuseio do software, outras são ferramentas disponibilizadas no DSK C6713. Portanto, para estes não houve critério de escolha.

3.1 MATLAB

R

O MATLAB Matrix Laboratory ´e um software da The Mathworks Inc. desti-R

nado a fazer cálculo com matrizes de dimensões elevadas de forma eficiente. Contudo, ele integra análise numérica, cálculo com matrizes, processamento de sinais e constru¸cão de gráficos em ambiente fácil de usar onde problemas e solu¸cões são expressos somente como eles são escritos matematicamente, ao contrário da programa¸cão tradicional, tornando mais simples o seu uso, possibilitando a incorpora¸cão de rotinas e fun¸cões definidas pelo usuário além de pacotes para cálculos espec´ıficos.

A grande vantagem que o MATLAB possui em rela¸cão às outras linguagens como, por exemplo, o C e o Fortran consiste no fato de que no MATLAB as informa¸cões são facilmente armazenáveis em matrizes o que proporciona uma fácil e rápida manipula¸cão de uma grande quantidade de informa¸cões. Além disso, o MATLAB possui uma grande quantidade de bibliotecas auxiliares (“Toolboxes”) que otimizam o tempo gasto para reali-zar tarefas, uma vez que, o usuário poderá utilizar muitas fun¸cões já definidas, poupando o tempo de criá-las. Por outro lado, infelizmente, os programas feitos são dif´ıceis de serem executados num ambiente fora do MATLAB. Por isto, neste trabalho, foi utilizado uma comunica¸cão em tempo real entre o MATLAB e a plataforma DSP, chamada RTDX (Real Time Data Exchange). Para informa¸cões detalhadas sobre RTDX, ver anexo B.

(41)

3.2 Plataforma de Desenvolvimento do DSK C6713 18

3.2 Plataforma de Desenvolvimento do DSK C6713

O DSP utilizado neste trabalho é um TMS320C6713, fabricado pela Texas Instru-ments’ Inc., fazendo parte de um kit de desenvolvimento chamado DSK C6713. O DSP está contido em uma plataforma desenvolvida pela Spectrum Digital Inc. que integra o DSP e uma série de componentes que visam otimizar sua capacidade, como também ofe-rece uma interface para expansão de memória, I/O (Input/Output ), entre outros. Maiores informa¸cões sobre o DSK C6713 no anexo A.

O kit também inclui um software, chamado Code Composer Studio (CCS). Sua pro-grama¸cão é feita através da linguagem C/C++ sendo usado para implementa¸cão já que é totalmente integrado à plataforma do DSP.

3.2.1 DSP TMS320C6713

Uma das áreas mais dinâmicas dos sistemas digitais, hoje em dia, está no campo do processamento digital de sinais. Processadores de sinais digitais são microprocessadores rápidos feitos com um tipo especializado de arquitetura e um conjunto de instru¸cões ade-quadas para o processamento de sinal. O DSP C6713 trabalha com ponto-flutuante e ponto-fixo. Sua arquitetura está muito bem adaptada para cálculos numéricos intensivos, baseado em uma arquitetura VLIW (Very-Large-Instruction-Word ). O C6713 é conside-rado, um dos mais poderosos processadores fabricados pela Texas Instruments’(CHASSAING, 2005). Maiores informa¸cões, ver anexo A.

Os processadores convencionais, ou de uso geral, são projetados para manipular da-dos, não possuindo estruturas dedicadas para processamento digital de sinais. Enquanto a grande maioria das aplica¸cões dos processadores convencionais são off-line, as aplica¸cões em DSP são, em sua maioria, aplica¸cões em tempo real. Nas aplica¸cões off-line os dados estão disponibilizados para o processamento e um pequeno atraso não prejudica o resul-tado do mesmo. Nas aplica¸cões on-line, ou tempo real, os dados devem ser processados à medida que são recebidos e são tolerados apenas atrasos muitos pequenos.

3.2.1.1 Comparativo entre DSP × CISC e RISC

Um processador CISC (Complex Instruction Set Computer ) ou “computador com um conjunto complexo de instru¸cões”é capaz de executar várias centenas de instru¸cões complexas diferentes, sendo extremamente versátil.

(42)

No come¸co da década de 80, a tendência era construir chips com conjuntos de ins-tru¸cões cada vez mais complexos. Alguns fabricantes porém, resolveram seguir o caminho oposto, criando o padrão RISC (Reduced Instruction Set Computer ) ou “computador com um conjunto reduzido de instru¸cões”. Ao contrário dos complexos CISC, os processadores RISC são capazes de executar apenas algumas poucas instru¸cões simples. Justamente por isso, os chips baseados nesta arquitetura são mais simples e muito mais baratos. Ou-tra vantagem dos processadores RISC é que por terem um menor número de circuitos internos, podem trabalhar em frequências mais altas.

A principal diferen¸ca de um processador DSP para processadores RISC e CISC está no conjunto de instru¸cões, uma vez que os DSPs possuem uma série de instru¸cões ma-temáticas e poucas fun¸cões lógicas, permitindo a realiza¸cão de forma dedicada dos al-gor´ıtmos de tratamento de sinais.

Tabela 3.1: Comparativo entre Processadores RISC e CISC × DSP RISC e CISC Processadores DSP Principal Processador de Dados Processador Matem´atico Caracter´ıstica

Aplica¸c˜ao T´ıpica Processamento de Texto, Processamento Digital de Sinais, Gerenciamento de dados, Controle de Motores,

Sistemas operacionais, etc. Simula¸c˜ao de Sistemas, etc. Principais Movimento de dados Adi¸c˜ao

Opera¸c˜oes e Teste de valores. e Multiplica¸c˜ao.

Caracter´ısticas Tipicamente off-line. Tipicamente em tempo real. de Processamento

Pode-se citar como caracter´ısticas principais do DSP:

• Elevado ritmo de transferˆencia I/O;

• Alto grau de paralelismo na execu¸c˜ao de uma instru¸c˜ao;

• Otimiza¸cão da arquitetura para opera¸cões matemáticas repetitivas (ciclos); • Comuta¸cão eficiente de contexto nas interrup¸cões;

• Separa¸c˜ao entre dados, dados secund´arios e programa.

Para o caso de sistemas DS-CDMA, como o sinal está espalhado por toda a banda de frequências e trabalhando a uma taxa muito alta (devido ao reduzido per´ıodo de chip), requerem um processamento de sinais muito elevado. Por isso, o DSP vem a ser uma solu¸cão muito apropriada para a implementa¸c˜_{ao de detectores Heur-MuD.}

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3.2.2 Code Composer Studio (CCS)

O CCS fornece um ambiente integrado de desenvolvimento (IDE - Integrated Develop-ment EnvironDevelop-ment ) para incorporar as ferraDevelop-mentas de software. O CCS inclui ferraDevelop-mentas para a gera¸cão de código, como um compilador C, um montador e um linker. Tem capa-cidades gráficas e suporte para depura¸cão em tempo real, fornecendo uma ferramenta de fácil manuseio para criar e depurar programas. O compilador C compila um programa fonte em C com a extensão “.c”para produzir uma fonte em assembly com extensão “.asm”. O assembler gera, a partir do arquivo assembly, um arquivo na linguagem de máquina com extensão “.obj”, chamado “object file”. O linker combina “object files”e bibliotecas (“object libraries”) para produzir um arquivo executável na extensão “.out”. Este arquivo representa um arquivo executável popular em sistemas baseados em Unix e adotado por vários fabricantes de processadores de sinal digital (objeto COFF - Common Object File Format ). Este arquivo executável pode ser carregado e executado diretamente sobre o processador C6713 (CHASSAING, 2005).

A análise em tempo real pode ser realizada utilizando o RTDX (anexo B). O RTDX permite a troca de dados entre o PC e a plataforma DSP através do CCS, tendo a análise avaliada em tempo real, ou seja, sem a interrup¸cão no processamento do DSP.

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4 Metodologia

Este cap´ıtulo descreve a metodologia empregada na elabora¸cão, implementa¸cão em DSP e caracteriza¸cão dos subsistemas DS/CDMA.

Todas as simula¸cões e implementa¸cões realizadas neste trabalho são baseadas no Método de Simula¸cão Monte Carlo (MCS - Monte Carlo Simulation), ver anexo D. As es-timativas da quantidade de trials a serem transmitidos, ou seja, o número de ciclos (cada ciclo transmite um bit de cada usuário), foi feita considerando o número de erros estima-dos no Single-User Bound (SuB). Para maiores informa¸cões, ver anexo E. Considera-se K como o número de usuários e N o ganho de processamento.

4.1 Transmissor-Detector Convencional em Banda Base

para Sistema DS/CDMA

Este sistema será tanto implementado em DSP como parte do 1-LS-MuD quanto descrito em linguagem MATLAB com a fun¸cão de gerar, através de simula¸cões, as figuras de mérito. Porém, somente o vetor à sa´ıda do CD descrito em linguagem Matlab será analisado. Os resultados servirão como base comparativa para simula¸cões posteriores neste trabalho.

Como já foi citado neste trabalho, o sistema DS/CDMA considerado é feito em banda-base em canal AWGN s´ıncrono e não seletivo em frequência utilizando-se de sequências de espalhamento aleatórias. A deteçcão convencional é feita por um decisor abrupto. A figura 4.1 mostra um diagrama do sistema desenvolvido em MATLAB. Em (a) tem-se a gera¸cão do bit de informa¸cão de cada usuário, feito através do comando “randsrc”que gera aleatoriamente com igual probabilidade bits “1”ou “-1”, ou seja, na forma binária bipola-rizada; em (b) é realizado o espalhamento dos bits de informa¸cão através das sequências de espalhamento aleatórias que são geradas com o mesmo comando “randsrc”; em (c) é adicionado o ru´ıdo AWGN, gerado usando-se o comando “normrnd”que utiliza o desvio padrão (σn) como parâmetro de entrada; em (d) é feito o receptor convencional, sendo que

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4.2 Transmissor 1-LS-MuD em Banda Base para Sistema DS/CDMA 22

o decisor abrupto é realizado por um comando espec´ıfico do software chamado “sign”que retorna o valor “1”se o valor for maior que 0 e “-1”caso seja menor que 0 e em (e) o vetor de bits gerados na sa´ıda do detector convencional abrupto é, então, comparado ao vetor de bits da informa¸cão e através do uso do comando “biterr”para a gera¸cão da BER. Este comando necessita que os valores estejam na forma de bits “1”ou “0”.

Figura 4.1: Sistema DS/CDMA de Transmiss˜ao-Recep¸c˜ao Convencional implementado no MATLAB.

4.2 Transmissor 1-LS-MuD em Banda Base para

Sis-tema DS/CDMA

Este sistema terá duas abordagens diferentes: o primeiro será descrito inteiramente em linguagem MATLAB para servir de base comparativa. Porém, o enfoque nesta se¸cão será dado ao segundo sistema que será parte em MATLAB e parte em DSP via CCS. Na implementa¸cão feita em CCS, para ser processada no DSP, emprega-se a linguagem C. Foram criadas fun¸cões espec´ıficas para adi¸cão, multiplica¸cão de matrizes, como também, uma fun¸cão com o algoritmo 1 − opt LS. Todas estas fun¸cões foram armazenadas em uma biblioteca que é adicionada ao projeto do CCS. A figura 4.2 ilustra um diagrama do sistema MATLAB/DSP desenvolvido. Nesta figura é omitido o bloco de recep¸cão em Matlab que serve de base comparativa com o 1 − opt LS-MuD processado em DSP.

A comunica¸cão e transferência de dados, entre MATLAB e CCS é feita através do RTDX, sendo que, o CCS comunica-se com a plataforma do DSP C6713. Portanto, pode ser dita que a comunica¸cão está sendo feita entre o MATLAB e o DSP. O CCS recebe o

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Figura 4.2: Sistema DS/CDMA Transmissor - LS-MuD implementado em MATLAB e DSP.

sinal transmitido oriundo do MATLAB para ser processado no DSP, é realizado primeiro estágio do MFB e em seguida o decisor abrupto, que é enviado ao bloco contendo o algoritmo de busca local 1-ótimo. O vetor solu¸cão na sa´ıda do algoritmo heur´ıstico (ϑbest) é enviado novamente ao MATLAB, onde serão calculados a BER, o tempo computacional e geradas as figuras de mérito. A figura 4.3 ilustra os principais processos envolvidos neste sistema.

O fluxograma da figura 4.4 descreve detalhadamente cada passo desenvolvido na im-plementa¸cão em DSP do sistema Transmissor/1 − opt LS-MuD. Neste fluxograma é in-clu´ıdo o bloco de deteçcão 1 − opt LS-MuD realizado em Matlab para servir de base comparativa junto ao vetor-solu¸cão do mesmo detector processado em DSP. Os processos marcados com “(DSP)”ao fim da descri¸cão são processos efetuados no DSP.

A configura¸cão das liga¸cões de tráfego de dados do RTDX empregada neste trabalho é descrita na figura 4.5. O host é o computador e o target é a plataforma do DSK C6713. O aplicativo-cliente no host é o Matlab e o dispositivo de destino no target é o processador DSP. Nesta configura¸cão, a cria¸cão e habilita¸cão dos canais de entrada e sa´ıda do RTDX devem ser feitas em ambos aplicativos; Matlab e CCS. Uma vez criados, os canais podem transmitir dados do aplicativo-cliente para o dispositivo de destino e vice-versa. Porém, o processador DSP deve estar rodando para que seja poss´ıvel esta troca de dados em tempo-real onde não há interrup¸cão de seu processamento. Quando um comando de recep¸cão de dados via RTDX é executado, há uma pausa na execu¸cão do código até que um comando de escrita de dados seja executado no outro lado da comunica¸cão RTDX.

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4.2 Transmissor 1-LS-MuD em Banda Base para Sistema DS/CDMA 24 Geração dos Dados de Informação e Seq. de Espalhamento Aleatórias Espalhamento Espectral dos Dados de Informação e Adição do Ruído AWGN

Filtro Casado à Seq. de Espalhamento Decisor Abrupto Algoritmo 1-opt LS Vetor solução do 1-opt LS-MuD Cálculos da BER e Figuras de Mérito: Eb/N 0[dB] x BER L x BER NFR x BER R T D X

MATLAB

DSP/CCS

RTDX 1-LS-MuD Complexidade da Implementação em DSP Ferramenta cftool Ferramenta Profile do CCS 1 2

Figura 4.3: Diagrama de blocos do sistema DS/CDMA com LS-MuD implementado em MATLAB e DSP.

Alguns comandos de recep¸cão e envio de dados via RTDX no CCS que são utilizados neste trabalho podem ser vistos na figura 4.6. São exibidos os comandos de recep¸cão da matriz de sequências de espalhamento de cada usuário ativo, da matriz de gera¸cão dos vetores-candidatos (“flipagem”) para distância de Hamming igual a 1 e do vetor contendo as amplitudes do sinal de cada usuário. Os comandos de envio exibidos referem-se, respectivamente, ao vetor-solu¸cão do 1 − opt LS e ao contador de itera¸cões do mesmo. Alguns comandos de recep¸cão e envio de dados via RTDX no Matlab que são utilizados neste trabalho podem ser vistos na figura 4.7. São exibidos os comandos de envio da matriz de sequências de espalhamento de cada usuário ativo, da matriz de gera¸cão dos vetores-candidatos para distância de Hamming igual a 1 e da matriz de amplitudes do sinal de cada usuário. Os comandos de recep¸cão exibidos referem-se, respectivamente, ao vetor-solu¸cão do 1 − opt LS e ao contador de itera¸cões do mesmo realizadas no processamento em DSP.

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4.2 Transmissor 1-LS-MuD em Banda Base para Sistema DS/CDMA 25 Início Geração de Sequências de Espalhamento Aleatórias de dimensão K x N Cálculo da matriz de Amplitudes, potência do ruído e Single-user Bound ( SuB ) baseados

na Eb /No[dB]

trials : processados

= estimados Aquisição dos Parâmetros

de Entrada K, N, Eb /No[dB], n_erros Geração de um bit de informação para cada usuário ativo Amplificação , Espalhamento Espectral

e Soma dos sinais de todos usuários ativos

Adição do ruído AWGN para geração do sinal a

ser transmitido Transmissão via RTDX ( Matlab para

CCS) da Matriz das Sequências de Espalhamento e de flipagem ( Distância de Hamming igual a 1)

Geração do arquivo em linguagem C contendo os parâmetros de entrada Compilação do projeto no CCS; Criação e Habilitação dos canais RTDX; Carregamento e início do processamento no DSP Transmissão via RTDX ( Matlab para CCS) do sinal transmitido Filtro Casado à réplica

da seq . de espalhamento de cada

usuário

( DSP )

Estimativa do número de trials a ser processado de acordo com o valor de

n erros ( Método Monte-Carlo) Decisor Abrupto ( DSP ) Algoritmo heurístico 1-opt LS ( DSP ) Transmissão via RTDX ( CCS para Matlab ) do vetor solução do 1-opt LS Armazenamento dos dados de informação Retornar Sim Filtro Casado à réplica da seq . de espalhamento de cada usuário Decisor Abrupto Armazenamento do vetor à saída do Decisor Abrupto Ciclo de Transmissão - Recepção Ciclo de Transmissão - Recepção Cálculos da BER do CD, 1-opt LS- MuD teórico e processado em DSP Geração das Figuras de Mérito Fim Algoritmo heurístico 1-opt LS Armazenamento do vetor - solução teórico ( Matlab ) e processado em DSP do algoritmo 1-opt LS

Não

Incrementa trial

processado

Figura 4.4: Fluxograma descrevendo a metodologia empregada na implementa¸c˜ao em DSP do sistema DS/CDMA Transmissor/1 − opt LS-MuD.

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Matlab

Code Composer Studio

RTDX Host Library Embedded IDE Link CC

(COM Interface) Computador DSP TMS320C6713 RTDX Target Library Plataforma C6713 J T A G I n te r fa c e

Figura 4.5: Configura¸cão das liga¸cões de tráfego de dados do RTDX empregada neste trabalho.

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Figura 4.7: Alguns dos comandos de escrita e leitura de dados do canal RTDX no Matlab.