Resumo: Esta tese visa avançar no campo da comunicação por canais sem fio abordando dois tópicos chaves: (i) a simulação de processos de desvanecimento de canais sem fio generalizados e (ii) a análise assintótica de modelos de desvanecimento da classe gaussiana. Apesar da flexibilidade matemática e ótimo ajuste aos dados empíricos, as distribuições de desvanecimento ????-????, ????-????, ????-???? e ????-????-????-???? não têm, até o momento, uma estrutura de simulação tão geral quanto os próprios modelos. De fato, a estrutura de simulação disponível é bastante limitada, aplicável apenas a valores inteiros e meio-inteiros do parâmetro real ????. Essa é uma restrição pouco realista. Portanto, na primeira parte deste trabalho, foi proposto um método de simulação unificado para os processos de desvanecimento ????-????, ????-????, ????-???? e ????-????-????-???? que acomoda valores arbitrários de todos os parâmetros de desvanecimento. Não menos importante, o método é simples, corresponde exatamente às estatísticas de primeira ordem dos modelos de desvanecimento e se aproxima bem às estatísticas de segunda ordem. Este último requisito é especialmente complicado e, de fato, um problema antigo na simulação de desvanecimento. Foram deduzidas expressões analíticas para as estatísticas relevantes do método proposto. Além disso, otimizou-se um parâmetro de simulação crucial para melhorar o ajuste das estatísticas de segunda ordem. Como consequência, foram obtidas representações em série e expressões assintóticas úteis para estatísticas essenciais de primeira e segunda ordens dos modelos de desvanecimento investigados. Os resultados são validados por simulação de Monte Carlo. Modelos de desvanecimento de base gaussiana consideram diferentes aspectos de propagação do canal sem fio, como correlação, não-linearidade, clustering, ondas espalhadas e componentes dominantes. A fim de caracterizar a natureza dinâmica dos processos aleatórios que modelam tais canais, estatísticas de segunda ordem e métricas correspondentes são frequentemente empregadas. Infelizmente, a análise exata dessas estatísticas para condições de desvanecimento generalizadas resulta em expressões intrincadas. Para contornar essa desvantagem, na segunda parte deste trabalho, foi elaborada uma análise assintótica geral para estatísticas de segunda ordem em regime de alta relação sinal-ruído para uma ampla gama de canais com desvanecimento de classe gaussiana. A estrutura proposta produz expressões simples e em forma fechada, que caracterizam o impacto de cada aspecto físico do desvanecimento no canal, fornecendo assim uma descrição completa, prática e intuitiva do comportamento dinâmico do sistema. As expressões assintóticas obtidas são exaustivamente validadas, tanto reduzindo-as a casos particulares conhecidos como via simulações de Monte Carlo Ver menos

Abstract: This thesis aims to advance the field of wireless communications by addressing two key topics: (i) simulation of generalized wireless fading channels and (ii) asymptotic analysis for a broad Gaussian class of fading models. Despite their mathematical flexibility, great fit to empirical data, and increasing popularity, the ????-????, ????-????, ????-????, and ????-????-????-???? fading models have to date no simulation framework as general as the models themselves. Indeed, the available simulation framework is quite limited, only applicable to integer and half-integer values of the (real-valued) ????-parameter. This is an impractical constraint. Therefore, in the first part of this work, this drawback has been overcome by proposing a unified simulation method for ????-????, ????-????, ????-????, and ????-????-????-???? fading processes that accommodates full-range values of all fading parameters. Not less important, the proposed method is simple, exactly matches the fading models’ first-order statistics, and well approximates their second-order statistics. This last requirement is especially tricky, by far the most challenging, and, indeed, a long-standing problem in fading simulation. Analytical expressions for the proposed method’s relevant statistics were obtained. Also, a crucial simulation parameter to improve the match for the second-order statistics has been optimized. In passing, useful series representations and asymptotic expressions for essential first- and second-order statistics were obtained for the fading models investigated. The results are fully validated via Monte Carlo simulation. Gaussian-based fading models incorporate different propagation aspects of the wireless channel, such as correlation, non-linearity, clustering, scattered waves, and dominant components. In order to characterize the dynamic nature of random processes that model such fading channels, second-order statistics and corresponding metrics are often employed. Unfortunately, the exact analysis of these statistics for generalized fading conditions leads to intricate expressions. To overcome this drawback, in the second part of this work, it was provided a general asymptotic analysis for second-order statistics at high signal-to-noise ratio regime for a broad Gaussian class of fading channels. The proposed structure leads to simple, unified, and closed-form expressions that characterize the impact of each physical aspect of fading in the channel, thus providing a complete, practical, and intuitive description of the dynamic behavior of the system. The asymptotic expressions obtained are thoroughly validated, both by reducing them to known particular cases and via Monte Carlo simulations Ver menos