Multiple-input Multiple-output (MIMO) é uma técnica empregada em sistemas de comunicação sem fio por proporcionar uma melhora de desempenho em sistemas que utilizem múltiplas antenas no transmissor, receptor ou ambos. As vantagens do MIMO são ampliadas com o incremento do número de antenas, em especial com o MIMO massivo, em que a estação rádio base pode possuir várias dezenas ou até várias centenas de antenas. Entretanto, isso acarreta em um maior consumo energético, devido ao maior número de amplificadores, osciladores e conversores analógico-digital. Além disso, nem todas antenas contribuem da mesma forma com o desempenho do sistema. Dessa forma, a seleção de antenas permite reduzir tal consumo energético e a complexidade de hardware, com baixa perda de desempenho. Contudo, trata-se de um problema combinatorial não polinomial, que rapidamente torna inviável a busca exaustiva pela solução ótima. Portanto, dado o contexto acima, esta dissertação apresenta uma avaliação de técnicas de seleção de antenas no contexto de MIMO de larga escala e massivo e, de modo a reduzir a complexidade computacional e, ainda assim, alcançar um bom desempenho, são exploradas algumas meta-heurísticas para a seleção de antenas, incluindo uma modificação de um algoritmo baseado na teoria de redes imunológicas artificiais e a proposição de uma nova técnica baseada nas observações realizadas nas meta-heurísticas aplicadas. São avaliados o desempenho e a complexidade computacional das técnicas apresentadas, em que se mostra a efetividade das técnicas propostas e analisadas.

Multiple-input Multiple-output (MIMO) is a signal processing technique used in wireless communication systems due to its performance enhancement in systems which use multiple antennas on the transmitter, receiver or both. The advantages of MIMO are expanded with the number of antennas upgrade, specially with massive MIMO, in which the base radio station can have several tens or even hundreds antennas. However, it results in a higher power consumption, due to the greater number of amplifiers, oscillators and analog-to-digital converters. In addition, not all antennas contribute equally to the system performance. Antenna selection allows to reduce such power consumption and the hardware complexity with a low loss of performance. Nevertheless, it is a non polynomial combinatorial problem, which rapidly indicates the exhaustive search for the optimal solution to be unfeasible. Therefore, given the above context, this dissertation presents an evaluation of antenna selection techniques in the context of large-scale and massive MIMO and, in order to reduce computational complexity and still achieve good performance, some meta-heuristics for the selection of antennas are evaluated, including a modification of an algorithm based on the immune network theory and the proposition of a new technique based on observations made on the applied metaheuristics. The performance and computational complexity of the techniques presented are evaluated, showing the effectiveness of the techniques proposed and analyzed.