Orientador: Gustavo FraidenraichTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Faculdade de Engenharia Elétrica e de ComputaçãoResumo: Este trabalho apresenta um conjunto de contribuições para caracterização e modelagem de canais reais de rádio abordando aspectos relacionados com as condições favoráveis de propagação para sistemas massive MIMO. Discutiremos como caracterizar canais de rádio em um ambiente real, processamento de dados e análise das condições favoráveis de propagação. Em uma segunda parte, focamos na determinação teórica de alguns aspectos da tecnologia de massive MIMO utilizando propriedades de distribuições matriciais Wishart. Inicialmente, apresentamos uma contribuição sobre a aplicação do algoritmo ESPRIT, para estimar parâmetros de um conjunto de dados multidimensional. Obtivemos dados por varredura em frequência de um Analisador Vetorial de Rede e os adaptamos para o algoritmo ESPRIT. Mostramos como remover a influência do ganho de padrão de antenas e como utilizar um gerador de modelo de canal baseado nas medidas reais de canal de rádio. As medidas foram feitas na frequência de 10.1 GHz com largura de faixa de 500 MHz. Utilizando um gerador de modelo de canal, fomos além do universo das simulações por distribuições Gaussianas. Introduzimos o conceito de propagação favorável e analisamos condições de linha-de-visada usando arranjos lineares uniformes e arranjos retangulares uniformes de antena. Como novidade da pesquisa, mostramos os benefícios de explorar um número extra de graus de liberdade devido à escolha dos formatos de arranjo de antenas e ao aumento do número de elementos. Esta propriedade é observada ao analisarmos a distribuição dos autovalores de matrizes Gramianas. Em seguida, estendemos o mesmo raciocínio para as matrizes de canal geradas a partir de informações reais e verificamos se as propriedades ainda permaneceriam válidas. Na segunda parte deste trabalho, incluímos mais de uma antena no terminal móvel e calculamos a probabilidade de indisponibilidade para várias configurações de antenas e número arbitrário de usuários. Esboçamos inicialmente a formulação para a informação mútua e, em seguida, calculamos os resultados exatos em uma situação com dois usuários e duas antenas, tanto na estação base (EB) como nos terminais de usuário(TU). Visto que as formulações para a derivação exata dos casos com mais antenas e mais usuários mostrou-se muito intrincada, propusemos uma aproximação Gaussiana para simplificar o problema. Esta aproximação foi validada por simulações Monte Carlo para diferentes relações sinal/ruídoAbstract: This thesis presents a set of contributions for channel modeling and characterization of real radio channels delineating aspects related with the favorable propagation for massive MIMO systems. We will discuss about how to proceed for characterizing radio channels in an real environment , data processing, and analysis of favorable conditions. In a second part, we focused on determination of some theoretical aspects of the Massive MIMO technology using properties of Wishart distribution matrices. We initially present a contribution on the application of ESPRIT algorithm for estimating a multidimensional set of measured data. We have obtained data by frequency sweep carried out by a vector network analyzer(VNA) and adapted it to fit in the ESPRIT algorithm. We show how to remove antenna pattern gain using virtual antenna arrays and how to use a channel model generator based on radio channel measurements of real environments. The measurements were conducted at the frequency of 10.1 GHz and 500 MHz bandwidth. By using a channel model generator, we have explored beyond the simulation of Gaussian Distributions. We will introduce the concept of favorable propagation and analyze the line-of-sight conditions using ULA and URA array shapes. As a research novelty, we will show the benefits of exploiting an extra degree of freedom due to the choice of the antenna shapes and amount of antenna elements. We observe these properties through the distribution of the Gramian Matrices. Next, we extend the same rationale to channel matrices generated from real channels and we verify that the properties are still valid. In a second part of the research work, we included more than one antenna in the mobile terminals and calculated the outage probability for several antenna configurations and arbitrary number users. We introduce a formulation for mutual information and then we calculate exact results in a case with two users with two antennas in both Base Station (BS) and User Terminals (UT). Since the formulations to the exact derivation for cases with more antennas and users seems to be intricate, we propose a Gaussian approximation solution to simplify the problem. We validated this approximation with Monte Carlo simulations for different signal-to-noise ratiosDoutoradoTelecomunicações e TelemáticaDoutor em Engenharia Elétrica248416/2013-8CNPQCAPES