Multiuser MIMO techniques with feedback

Kooperative Antennenanlagen haben vor kurzem einen heißen Forschungsthema geworden, da Sie deutlich höhere spektrale Effizienz als herkömmliche zelluläre Systeme versprechen. Der Gewinn wird durch die Eliminierung von Inter-Zelle Störungen (ICI) durch Koordinierung der-Antenne Übertragungen erworben. Vor kurzem, verteilte Organisation Methoden vorgeschlagen. Eine der größten Herausforderungen für das Dezentrale kooperative Antennensystem ist Kanalschätzung für den Downlink Kanal besonders wenn FDD verwendet wird. Alle zugehörigen Basisstationen im genossenschaftlichen Bereich müssen die vollständige Kanal Informationen zu Wissen, die entsprechenden precoding Gewicht Matrix zu berechnen. Diese Information ist von mobilen Stationen übertragen werden Stationen mit Uplink Ressourcen zu stützen. Wird als mehrere Basisstationen und mehreren mobilen Stationen in kooperativen Antennensysteme und jede Basisstation und Mobilstation beteiligt sind, können mit mehreren Antennen ausgestattet sein, die Anzahl der Kanal Parameter wieder gefüttert werden erwartet, groß zu sein. In dieser Arbeit wird ein effizientes Feedback Techniken der downlink Kanal Informationen sind für die Multi-user Multiple Input Multiple Output Fall vorgeschlagen, der insbesondere auf verteilte kooperative Antennensysteme zielt. Zuerst wird ein Unterraum-basiertes Kanalquantisierungsverfahren vorgeschlagen, das ein vorbestimmtes Codebuch verwendet. Ein iterativer Codebuchentwurfsalgorithmus wird vorgeschlagen, der zu einem lokalen optimalen Codebuch konvergiert. Darüber hinaus werden Feedback-Overhead-Reduktionsverfahren entwickelt, die die zeitliche Korrelation des Kanals ausnutzen. Es wird gezeigt, dass das vorgeschlagene adaptive Codebuchverfahren in Verbindung mit einem Datenkomprimierungsschema eine Leistung nahe an dem perfekten Kanalfall erzielt, was viel weniger Rückkopplungsoverhead im Vergleich zu anderen Techniken erfordert. Das auf dem Unterraum basierende Kanalquantisierungsverfahren wird erweitert, indem mehrere Antennen auf der Senderseite und/oder auf der Empfängerseite eingeführt werden, und die Leistung eines Vorcodierungs- (/Decodierungs-) Schemas mit regulierter Blockdiagonalisierung (RBD) wurde untersucht. Es wird ein kosteneffizientes Decodierungsmatrixquantisierungsverfahren vorgeschlagen, dass eine komplexe Berechnung an der Mobilstation vermeiden kann, während es nur eine leichte Verschlechterung zeigt. Die Arbeit wird abgeschlossen, indem die vorgeschlagenen Feedback-Methoden hinsichtlich ihrer Leistung, ihres erforderlichen Feedback-Overheads und ihrer Rechenkomplexität verglichen werden.Cooperative antenna systems have recently become a hot research topic, as they promise significantly higher spectral efficiency than conventional cellular systems. The gain is acquired by eliminating inter-cell interference (ICI) through coordination of the base antenna transmissions. Recently, distributed organization methods have been suggested. One of the main challenges of the distributed cooperative antenna system is channel estimation for the downlink channel especially when FDD is used. All of the associated base stations in the cooperative area need to know the full channel state information to calculate the corresponding precoding weight matrix. This information has to be transferred from mobile stations to base stations by using uplink resources. As several base stations and several mobile stations are involved in cooperative antenna systems and each base station and mobile station may be equipped with multiple antennas, the number of channel state parameters to be fed back is expected to be big. In this thesis, efficient feedback techniques of the downlink channel state information are proposed for the multi-user multiple-input multiple-output case, targeting distributed cooperative antenna systems in particular. First, a subspace based channel quantization method is proposed which employs a predefined codebook. An iterative codebook design algorithm is proposed which converges to a local optimum codebook. Furthermore, feedback overhead reduction methods are devised exploiting temporal correlation of the channel. It is shown that the proposed adaptive codebook method in conjunction with a data compression scheme achieves a performance close to the perfect channel case, requiring much less feedback overhead compared with other techniques. The subspace based channel quantization method is extended by introducing multiple antennas at the transmitter side and/or at the receiver side and the performance of a regularized block diagonalization (RBD) precoding(/decoding) scheme has been investigated as well as a zero-forcing (ZF) precoding scheme. A cost-efficient decoding matrix quantization method is proposed which can avoid a complex computation at the mobile station while showing only a slight degradation. The thesis is concluded by comparing the proposed feedback methods in terms of their performance, their required feedback overhead, and their computational complexity. The techniques that are developed in this thesis can be useful and applicable for 5G, which is envisioned to support the high granularity/resolution codebook and its efficient deployment schemes. Keywords: MU-MIMO, COOPA, limited feedback, CSI, CQ, feedback overhead reduction, Givens rotatio

Advanced multi-dimensional signal processing for wireless systems

Die florierende Entwicklung der drahtlosen Kommunikation erfordert innovative und fortschrittliche Signalverarbeitungsalgorithmen, die auf eine verbesserte Performance hinsichtlich der Zuverlässigkeit, des Durchsatzes, der Effizienz und weiterer Faktoren abzielen. Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Lösung dieser Herausforderungen und präsentiert neue und faszinierende Fortschritte, um diesen Herausforderungen zu erfüllen. Hauptsächlich konzentrieren wir uns auf zwei innovative Aspekte der mehrdimensionalen Signalverarbeitung für drahtlose Systeme, denen in den letzten Jahren große Aufmerksamkeit in der Forschung geschenkt wurde. Das sind Mehrträgerverfahren für Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) Systeme und die mehrdimensionale harmonische Schätzung (Harmonic Retrieval). Da es sich bei MIMO-Systemen und Mehrträgerverfahren um Schlüsseltechnologien der drahtlosen Kommunikation handelt, sind ihre zahlreichen Vorteile seit langem bekannt und haben ein großes Forschungsinteresse geweckt. Zu diesen Vorteilen zählen zum Beispiel die Steigerung der Datenrate und die Verbesserung der Verbindungszuverlässigkeit. Insbesondere OFDM-basierte MIMO Downlink Systeme für mehrere Teilnehmer (Multi-User MIMO Downlink Systems), die durch SDMA (Space-Division Multiple Access) getrennt werden, kombinieren die Vorteile von MIMO-Systemen mit denen von Mehrträger-Modulationsverfahren. Sie sind wesentliche Elemente des IEEE 802.11ac Standards und werden ebenfalls für 5G (die fünfte Mobilfunkgeneration) ausschlaggebend sein. Obwohl die bisherigen Arbeiten über das Precoding (Vorcodierung) für solche Multi-User MIMO Downlink Systeme schon fruchtbare Ergebnisse zeigten, werden neue Fortschritte benötigt, die den Mehrträger-Charakter des Systems in einer effizienteren Weise ausnutzen oder auf eine höhere spektrale Effizienz des Gesamtsystems abzielen. Andererseits gilt die Filterbank-basierte Mehrträger Modulation (Filter Bank-based Multi-Carrier modulation, FBMC) mit einem gut konzentrierten Spektrum und einer somit niedrigen Out-of-band Leackage als eine vielversprechende Alternative zu OFDM. FBMC ermöglicht eine effiziente Nutzung von Fragmenten im Frequenzspektrums, z. B. in 5G oder Breitband Professional Mobile Radio (PMR) Netzwerken. Jedoch leiden die vorhandenen Verfahren zur Sende- und-Empfangs-Verarbeitung für FBMC-basierte MIMO Systeme unter Einschränkungen in Bezug auf mehrere Aspekte, wie z. B. der erlaubten Dimensionalität des Systems und der zulässigen Frequenzselektivität des Kanals. Die Formen der MIMO Einstellungen, die in der Literatur untersucht wurden, sind noch begrenzt auf MIMO-Systeme für einzelne Teilnehmer und vereinfachte Multi-User MIMO Systeme. Fortschrittlichere Techniken sind daher erforderlich, die diese Einschränkungen der existierenden Verfahren aufheben. MIMO-Szenarien, die weniger Einschränkungen unterliegen, müssen außerdem untersucht werden, um die Vorteile von FBMC zu weiter herauszuarbeiten. Im Rahmen der mehrdimensionalen harmonischen Schätzung (Harmonic Retrieval) hat sich gezeigt, dass eine höhere Genauigkeit bei der Schätzung durch Tensoren erreicht werden kann. Das liegt daran, dass die Darstellung mehrdimensionaler Signale mit Tensoren eine natürlichere Beschreibung und eine gute Ausnutzung ihrer mehrdimensionalen Struktur erlaubt, z. B. für die Modellordnungsschätzung und die Unterraumschätzung. Wichtige offene Themen umfassen die statistische Robustheit und wie man die Schätzung in zeitlich variierenden Szenarien adaptiv gestalten kann. In Teil I dieser Arbeit präsentieren wir zunächst eine effiziente und flexible Übertragungsstrategie für OFDM-basierten Multi-User MIMO Downlink Systeme. Sie besteht aus einer räumlichen Scheduling-Methode, der effizienten Mehrträger ProSched (Efficient Multi-Carrier ProSched, EMC-ProSched) Erweiterung mit einer effektiven Scheduling-Metrik, die auf Mehrträger-Systeme zugeschnitten wird. Weiterhin werden zwei neuartige Precoding Algorithmen vorgestellt, die lineare Precoding-basierte geometrische Mittelwert-Zerlegung (Linear Precoding-based Geometric Mean Decomposition, LP-GMD) und ein Coordinated Beamforming Algorithmus geringer Komplexität (Low Complexity Coordinated Beamforming, LoCCoBF). Diese beiden neuen Precoding-Verfahren können flexibel entsprechend den Abmessungen des Systems gewählt werden. Wir entwickeln auch einen System Level-Simulator, in dem die Parameter für das Link-to-System Level Interface kalibriert werden können. Diese Kalibrierung ist Standard-spezifisch, z. B. kann der Standard IEEE 802.11ac gewählt werden. Numerische Ergebnisse zeigen, dass diese Übertragungsstrategie Scheduling Fairness garantiert, einen weitaus höheren Durchsatz als die existierenden Verfahren erzielt, eine geringere Komplexität besitzt und nur einen geringen Signalisierungsoverhead erfordert. Der Schwerpunkt des Rests von Teil I bilden MIMO Systeme basierend auf Filter Bank-basierten Mehrträger-Verfahren mit Offset Quadrature Amplitude Modulation (FBMC/OQAM). Es wird ein umfassender Überblick über FBMC gegeben. Nachfolgend werden für verschiedene FBMC/OQAM-basierte MIMO Varianten neue Verfahren zur Sende- und Empfangs-Verarbeitung entwickelt, die unterschiedliche Grade von Frequenz-Selektivität des Kanals voraussetzen. Zunächst wird die Verwendung von weitgehend linearer Verarbeitung (widely linear processing) untersucht. Ein Zwei-Schritt-Empfänger wird für FBMC/OQAM-basierte MIMO Systeme mit einzelnen Teilnehmern entwickelt. Hierbei ist die Frequenz-Selektivität des Kanals niedrig. Verglichen mit linearen MMSE-Empfänger ist die Leistung des Zwei-Schritt-Empfängers viel besser. Das Grundprinzip dieser Zwei-Schritt-Empfänger ist zuerst die Verringerung der intrinsischen Interferenz, um die Ausnutzung von nicht-zirkulären Signalen zu ermöglichen. Es motiviert weitere Studien über weitgehend lineare Verfahren für FBMC/OQAM-basierte Systeme. Darüber hinaus werden zwei Coordinated Beamforming-Algorithmen für FBMC/OQAM-basierte MIMO Systeme mit einzelnen Teilnehmern entwickelt. Sie verzichten auf die Einschränkung der Dimensionalität der bestehenden Methode, bei der die Anzahl der Sendeantennen größer als die Anzahl der Empfangsantennen sein muss. Der Kanal auf jedem Träger wird als flacher Schwund (Flat Fading) modelliert, was einer Klassifizierung als „intermediate frequency selective channel“ entspricht. Unter der Kenntnis der Kanalzustandsinformation am Sender (Channel-State-Information at the Transmitter, CSIT) basiert die Vorcodierung entweder auf einem Zero Forcing (ZF) Kriterium oder auf der Maximierung der Signal-to-Leackage-plus-Noise-Ratio (SLNR). Die Vorcodierungsvektoren und die Empfangsvektoren werden gemeinsam und iterativ berechnet. Daher führen die zwei Coordinated Beamforming-Algorithmen zu einer wirksamen Verringerung der intrinsischen Interferenz in FBMC/OQAM-basierten Systemen. Die Vorteile der Coordinated Beamforming-Konzepte werden in FBMC/OQAM-basierten Multi-User MIMO Downlink Systeme und koordinierte Mehrpunktverbindung (Coordinated Multi-Point, CoMP-Konzepte) eingebracht. Dafür werden drei intrinsische Interferenz mildernde koordinierte Beamforming-Verfahren (Intrinsic Interference Mitigating Coordinated Beamforming, IIM-CBF) vorgeschlagen. Die ersten beiden IIM-CBF Algorithmen werden für die FBMC/OQAM-basierten Multi-User MIMO Downlink Varianten mit unterschiedlichen Dimensionen entwickelt. Es wird gezeigt, dass diese Verfahren zu einer Abschwächung der Multi-User-Interferenz (MUI) sowie einer Verringerung der intrinsischen Interferenz führen. Bei der dritten IIM-CBF Methode wird ein neuartiges FBMC/OQAM-basiertes-CoMP Konzept vorgestellt. Dieses wird durch die gemeinsame Übertragung von benachbarten Zellen zu Teilnehmern, die sich am Zellenrand befinden, ermöglicht, um den Daten-Durchsatz am Zellenrand zu erhöhen. Die Leistungsfähigkeit der vorgeschlagenen Algorithmen wird durch umfangreiche numerische Simulationen evaluiert. Das Konvergenzverhalten wird untersucht sowie das Thema der Komplexität angesprochen. Außerdem wird die geringere Anfälligkeit von FBMC verglichen mit OFDM gegenüber Frequenzsynchronisationsfehlern demonstriert. Darüber hinaus wird auf die FBMC/OQAM-basierten Multi-User MIMO Downlink Systeme mit stark frequenzselektiven Kanälen eingegangen. Dafür werden Lösungen erarbeitet, die für die Unterdrückung der MUI, der Inter-Symbol Interferenz (ISI) sowie der Inter-Carrier Interferenz (ICI) anwendbar ist. Mehrere Kriterien der multi-tap Vorcodierung werden entwickelt, beispielsweise die Mean Squared Error (MSE) Minimierung sowie die Signal-to-Leakage-Ratio (SLR) und die SLNR Maximierung. An Endgeräten, die eine schwächere Rechenleistung besitzen als sie an der Basisstation vorhanden ist, wird dadurch nur ein single-tap Empfangsfilter benötigt. Teil II der Arbeit konzentriert sich auf die mehrdimensionale harmonische Schätzung (Harmonic Retrieval). Der Einbau von statistischer Robustheit in mehrdimensionale Modellordnungsschätzverfahren wird demonstriert.The thriving development of wireless communications calls for innovative and advanced signal processing techniques targeting at an enhanced performance in terms of reliability, throughput, robustness, efficiency, flexibility, etc.. This thesis addresses such a compelling demand and presents new and intriguing progress towards fulfilling it. We mainly concentrate on two advanced multi-dimensional signal processing challenges for wireless systems that have attracted tremendous research attention in recent years, multi-carrier Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems and multi-dimensional harmonic retrieval. As the key technologies of wireless communications, the numerous benefits of MIMO and multi-carrier modulation, e.g., boosting the data rate and improving the link reliability, have long been identified and have ignited great research interest. In particular, the Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM)-based multi-user MIMO downlink with Space-Division Multiple Access (SDMA) combines the twofold advantages of MIMO and multi-carrier modulation. It is the essential element of IEEE 802.11ac and will also be crucial for the fifth generation of wireless communication systems (5G). Although past investigations on scheduling and precoding design for multi-user MIMO downlink systems have been fruitful, new advances are desired that exploit the multi-carrier nature of the system in a more efficient manner or aim at a higher spectral efficiency. On the other hand, a Filter Bank-based Multi-Carrier modulation (FBMC) featuring a well-concentrated spectrum and thus a low out-of-band radiation is regarded as a promising alternative multi-carrier scheme to OFDM for an effective utilization of spectrum fragments, e.g., in 5G or broadband Professional Mobile Radio (PMR) networks. Unfortunately, the existing transmit-receive processing schemes for FBMC-based MIMO systems suffer from limitations in several aspects, e.g., with respect to the number of supported receive antennas (dimensionality constraint) and channel frequency selectivity. The forms of MIMO settings that have been investigated are still limited to single-user MIMO and simplified multi-user MIMO systems. More advanced techniques are therefore demanded to alleviate the constraints imposed on the state-of-the-art. More sophisticated MIMO scenarios are yet to be explored to further corroborate the benefits of FBMC. In the context of multi-dimensional harmonic retrieval, it has been demonstrated that a higher estimation accuracy can be achieved by using tensors to preserve and exploit the multidimensional nature of the data, e.g., for model order estimation and subspace estimation. Crucial pending topics include how to further incorporate statistical robustness and how to handle time-varying scenarios in an adaptive manner. In Part I of this thesis, we first present an efficient and flexible transmission strategy for OFDM-based multi-user MIMO downlink systems. It consists of a spatial scheduling scheme, efficient multi-carrier ProSched (EMC-ProSched), with an effective scheduling metric tailored for multi-carrier systems and two new precoding algorithms, linear precoding-based geometric mean decomposition (LP-GMD) and low complexity coordinated beamforming (LoCCoBF). These two new precoding schemes can be flexibly chosen according to the dimensions of the system. We also develop a system-level simulator where the parameters for the link-to-system level interface can be calibrated according to a certain standardization framework, e.g., IEEE 802.11ac. Numerical results show that the proposed transmission strategy, apart from guaranteeing the scheduling fairness and a small signaling overhead, achieves a much higher throughput than the state-of-the-art and requires a lower complexity. The remainder of Part I is dedicated to Filter Bank-based Multi-Carrier with Offset Quadrature Amplitude Modulation (FBMC/OQAM)-based MIMO systems. We begin with a thorough overview of FBMC. Then we present new transmit-receive processing techniques for FBMC/OQAM-based MIMO settings ranging from the single-user MIMO case to the Coordinated Multi-Point (CoMP) downlink considering various degrees of channel frequency selectivity. The use of widely linear processing is first investigated. A two-step receiver is designed for FBMC/OQAM-based point-to-point MIMO systems with low frequency selective channels. It exhibits a significant performance superiority over the linear MMSE receiver. The rationale in this two-step receiver is that the intrinsic interference is first mitigated to facilitate the exploitation of the non-circularity residing in the signals. It sheds light upon further studies on widely linear processing for FBMC/OQAM-based systems. Moreover, two coordinated beamforming algorithms are devised for FBMC/OQAM-based point-to-point MIMO systems to relieve the dimensionality constraint of existing schemes that the number of transmit antennas must be larger than the number of receive antennas. The channel on each subcarrier is assumed to be flat fading, which is categorized as the class of intermediate frequency selective channels. With the Channel State Information at the Transmitter (CSIT) known, the precoder designed based on a Zero Forcing (ZF) criterion or the maximization of the Signal-to-Leakage-plus-Noise-Ratio (SLNR) is jointly and iteratively computed with the receiver, leading to an effective mitigation of the intrinsic interference inherent in FBMC/OQAM-based systems. The benefits of the coordinated beamforming concept are successfully translated into the FBMC/OQAM-based multi-user MIMO downlink and the CoMP downlink. Three intrinsic interference mitigating coordinated beamforming (IIM-CBF) schemes are developed. The first two IIM-CBF schemes are proposed for FBMC/OQAM-based multi-user MIMO downlink settings with different dimensions and are able to effectively suppress the Multi-User Interference (MUI) as well as the intrinsic interference. A novel FBMC/OQAM-based CoMP concept is established via the third IIM-CBF scheme which enables the joint transmission of adjacent cells to the cell edge users to combat the strong interference as well as the heavy path loss and to boost the cell edge throughput. The performance of the proposed algorithms is evaluated via extensive numerical simulations. Their convergence behavior is studied, and the complexity issue is also addressed. In addition, the stronger resilience of FBMC over OFDM against frequency misalignments is demonstrated. Furthermore, we cover the case of highly frequency selective channels and provide solutions to the very challenging task of suppressing the MUI, the Inter-Symbol Interference (ISI), as well as the Inter-Carrier Interference (ICI) and supporting per-user multi-stream transmissions. Several design criteria of the multi-tap precoders are devised including the Mean Squared Error (MSE) minimization as well as the Signal-to-Leakage-Ratio (SLR) and SLNR maximization. By rendering a larger computational load at the base station, only single-tap spatial receive filters are required at the user terminals with a weaker computational capability, which enhances the applicability of the proposed schemes in real-world multi-user MIMO downlink systems. Part II focuses on the context of multi-dimensional harmonic retrieval. We demonstrate the incorporation of statistical robustness into multi-dimensional model order estimation schemes by substituting the sample covariance matrices of the unfoldings of the measurement tensor with robust covariance estimates. It is observed that in the presence of a very severe contamination of the measurements due to brief sensor failures, the robustified tensor-based model order estimation schemes lead to a satisfactory estimation accuracy. This philosophy of introducing statistical robustness also inspires robust versions of parameter estimation algorithms. Last but not the least, we present a generic framework for Tensor-based subspace tracking via Kronecker-structured projections (TeTraKron) for time-varying multi-dimensional harmonic retrieval problems. It allows to extend arbitrary matrix-based subspace tracking schemes to track the tensor-based subspace estimate in an elegant and efficient manner. By including forward-backward-averaging, we show that TeTraKron can also be employed to devise real-valued tensor-based subspace tracking algorithms. Taking a few matrix-based subspace tracking approaches as an example, a remarkable improvement of the tracking accuracy is observed in case of the TeTraKron-based tensor extensions. The performance of ESPRIT-type parameter estimation schemes is also assessed where the subspace estimates obtained by the proposed TeTraKron-based subspace tracking algorithms are used. We observe that Tensor-ESPRIT combined with a tensor-based subspace tracking scheme significantly outperforms the combination of standard ESPRIT and the corresponding matrix-based subspace tracking method. These results open the way for robust multi-dimensional big data signal processing applications in time-varying environments

Limited feedback MIMO techniques for temporally correlated channels and linear receivers

Advanced mobile wireless networks will make extensive use of multiantenna (MIMO) transceivers to comply with high requirements of data rates and reliability. The use of feedback channels is of paramount importance to achieve this goal in systems employing frequency division duplexing (FDD). The design of the feedback mechanism is challenging due to the severe constraints imposed by computational complexity and feedback bandwidth restrictions. This thesis addresses the design of transmission strategies in both single-user and multi-user MIMO systems, based on compact feedback messages. First, recursive feedback mechanisms for single-user transmission scenarios are proposed, including stochastic gradient techniques, deterministic updates based on Givens rotations and low computational complexity schemes based on partial update filtering concepts. Thereafter, channel feedback algorithms are proposed, and a convergence analysis for static channels is presented. These algorithms can be used to provide channel side information to any multi-user MIMO solution. A limited-feedback decentralized multi-user MIMO solution is proposed, which avoids the need for explicit channel feedback. A feed-forward technique is proposed, which allows our methods to operate in presence of feedback errors. The performance of all the proposed algorithms is illustrated via link-level simulations, where the effect of different parameter values is assessed. Our results show that the proposed methods outperform existing limited-feedback counterparts over a range of low to medium mobile speeds, for moderate antenna array sizes that are deemed practical for commercial deployment. The computational complexity reduction of some of the proposed algorithms is also shown to be considerable, when compared to existing techniques

D6.6 Final report on the METIS 5G system concept and technology roadmap

This deliverable presents the METIS 5G system concept which was developed to fulfil the requirements of the beyond-2020 connected information society and to extend today’s wireless communication systems to include new usage scenarios. The METIS 5G system concept consists of three generic 5G services and four main enablers. The three generic 5G services are Extreme Mobile BroadBand (xMBB), Massive Machine- Type Communications (mMTC), and Ultra-reliable Machine-Type Communication (uMTC). The four main enablers are Lean System Control Plane (LSCP), Dynamic RAN, Localized Contents and Traffic Flows, and Spectrum Toolbox. An overview of the METIS 5G architecture is given, as well as spectrum requirements and considerations. System-level evaluation of the METIS 5G system concept has been conducted, and we conclude that the METIS technical objectives are met. A technology roadmap outlining further 5G development, including a timeline and recommended future work is given.Popovski, P.; Mange, G.; Gozalvez -Serrano, D.; Rosowski, T.; Zimmermann, G.; Agyapong, P.; Fallgren, M.... (2014). D6.6 Final report on the METIS 5G system concept and technology roadmap. http://hdl.handle.net/10251/7676

Advanced Algebraic Concepts for Efficient Multi-Channel Signal Processing

Unsere moderne Gesellschaft ist Zeuge eines fundamentalen Wandels in der Art und Weise wie wir mit Technologie interagieren. Geräte werden zunehmend intelligenter - sie verfügen über mehr und mehr Rechenleistung und häufiger über eigene Kommunikationsschnittstellen. Das beginnt bei einfachen Haushaltsgeräten und reicht über Transportmittel bis zu großen überregionalen Systemen wie etwa dem Stromnetz. Die Erfassung, die Verarbeitung und der Austausch digitaler Informationen gewinnt daher immer mehr an Bedeutung. Die Tatsache, dass ein wachsender Anteil der Geräte heutzutage mobil und deshalb batteriebetrieben ist, begründet den Anspruch, digitale Signalverarbeitungsalgorithmen besonders effizient zu gestalten. Dies kommt auch dem Wunsch nach einer Echtzeitverarbeitung der großen anfallenden Datenmengen zugute. Die vorliegende Arbeit demonstriert Methoden zum Finden effizienter algebraischer Lösungen für eine Vielzahl von Anwendungen mehrkanaliger digitaler Signalverarbeitung. Solche Ansätze liefern nicht immer unbedingt die bestmögliche Lösung, kommen dieser jedoch häufig recht nahe und sind gleichzeitig bedeutend einfacher zu beschreiben und umzusetzen. Die einfache Beschreibungsform ermöglicht eine tiefgehende Analyse ihrer Leistungsfähigkeit, was für den Entwurf eines robusten und zuverlässigen Systems unabdingbar ist. Die Tatsache, dass sie nur gebräuchliche algebraische Hilfsmittel benötigen, erlaubt ihre direkte und zügige Umsetzung und den Test unter realen Bedingungen. Diese Grundidee wird anhand von drei verschiedenen Anwendungsgebieten demonstriert. Zunächst wird ein semi-algebraisches Framework zur Berechnung der kanonisch polyadischen (CP) Zerlegung mehrdimensionaler Signale vorgestellt. Dabei handelt es sich um ein sehr grundlegendes Werkzeug der multilinearen Algebra mit einem breiten Anwendungsspektrum von Mobilkommunikation über Chemie bis zur Bildverarbeitung. Verglichen mit existierenden iterativen Lösungsverfahren bietet das neue Framework die Möglichkeit, den Rechenaufwand und damit die Güte der erzielten Lösung zu steuern. Es ist außerdem weniger anfällig gegen eine schlechte Konditionierung der Ausgangsdaten. Das zweite Gebiet, das in der Arbeit besprochen wird, ist die unterraumbasierte hochauflösende Parameterschätzung für mehrdimensionale Signale, mit Anwendungsgebieten im RADAR, der Modellierung von Wellenausbreitung, oder bildgebenden Verfahren in der Medizin. Es wird gezeigt, dass sich derartige mehrdimensionale Signale mit Tensoren darstellen lassen. Dies erlaubt eine natürlichere Beschreibung und eine bessere Ausnutzung ihrer Struktur als das mit Matrizen möglich ist. Basierend auf dieser Idee entwickeln wir eine tensor-basierte Schätzung des Signalraums, welche genutzt werden kann um beliebige existierende Matrix-basierte Verfahren zu verbessern. Dies wird im Anschluss exemplarisch am Beispiel der ESPRIT-artigen Verfahren gezeigt, für die verbesserte Versionen vorgeschlagen werden, die die mehrdimensionale Struktur der Daten (Tensor-ESPRIT), nichzirkuläre Quellsymbole (NC ESPRIT), sowie beides gleichzeitig (NC Tensor-ESPRIT) ausnutzen. Um die endgültige Schätzgenauigkeit objektiv einschätzen zu können wird dann ein Framework für die analytische Beschreibung der Leistungsfähigkeit beliebiger ESPRIT-artiger Algorithmen diskutiert. Verglichen mit existierenden analytischen Ausdrücken ist unser Ansatz allgemeiner, da keine Annahmen über die statistische Verteilung von Nutzsignal und Rauschen benötigt werden und die Anzahl der zur Verfügung stehenden Schnappschüsse beliebig klein sein kann. Dies führt auf vereinfachte Ausdrücke für den mittleren quadratischen Schätzfehler, die Schlussfolgerungen über die Effizienz der Verfahren unter verschiedenen Bedingungen zulassen. Das dritte Anwendungsgebiet ist der bidirektionale Datenaustausch mit Hilfe von Relay-Stationen. Insbesondere liegt hier der Fokus auf Zwei-Wege-Relaying mit Hilfe von Amplify-and-Forward-Relays mit mehreren Antennen, da dieser Ansatz ein besonders gutes Kosten-Nutzen-Verhältnis verspricht. Es wird gezeigt, dass sich die nötige Kanalkenntnis mit einem einfachen algebraischen Tensor-basierten Schätzverfahren gewinnen lässt. Außerdem werden Verfahren zum Finden einer günstigen Relay-Verstärkungs-Strategie diskutiert. Bestehende Ansätze basieren entweder auf komplexen numerischen Optimierungsverfahren oder auf Ad-Hoc-Ansätzen die keine zufriedenstellende Bitfehlerrate oder Summenrate liefern. Deshalb schlagen wir algebraische Ansätze zum Finden der Relayverstärkungsmatrix vor, die von relevanten Systemmetriken inspiriert sind und doch einfach zu berechnen sind. Wir zeigen das algebraische ANOMAX-Verfahren zum Erreichen einer niedrigen Bitfehlerrate und seine Modifikation RR-ANOMAX zum Erreichen einer hohen Summenrate. Für den Spezialfall, in dem die Endgeräte nur eine Antenne verwenden, leiten wir eine semi-algebraische Lösung zum Finden der Summenraten-optimalen Strategie (RAGES) her. Anhand von numerischen Simulationen wird die Leistungsfähigkeit dieser Verfahren bezüglich Bitfehlerrate und erreichbarer Datenrate bewertet und ihre Effektivität gezeigt.Modern society is undergoing a fundamental change in the way we interact with technology. More and more devices are becoming "smart" by gaining advanced computation capabilities and communication interfaces, from household appliances over transportation systems to large-scale networks like the power grid. Recording, processing, and exchanging digital information is thus becoming increasingly important. As a growing share of devices is nowadays mobile and hence battery-powered, a particular interest in efficient digital signal processing techniques emerges. This thesis contributes to this goal by demonstrating methods for finding efficient algebraic solutions to various applications of multi-channel digital signal processing. These may not always result in the best possible system performance. However, they often come close while being significantly simpler to describe and to implement. The simpler description facilitates a thorough analysis of their performance which is crucial to design robust and reliable systems. The fact that they rely on standard algebraic methods only allows their rapid implementation and test under real-world conditions. We demonstrate this concept in three different application areas. First, we present a semi-algebraic framework to compute the Canonical Polyadic (CP) decompositions of multidimensional signals, a very fundamental tool in multilinear algebra with applications ranging from chemistry over communications to image compression. Compared to state-of-the art iterative solutions, our framework offers a flexible control of the complexity-accuracy trade-off and is less sensitive to badly conditioned data. The second application area is multidimensional subspace-based high-resolution parameter estimation with applications in RADAR, wave propagation modeling, or biomedical imaging. We demonstrate that multidimensional signals can be represented by tensors, providing a convenient description and allowing to exploit the multidimensional structure in a better way than using matrices only. Based on this idea, we introduce the tensor-based subspace estimate which can be applied to enhance existing matrix-based parameter estimation schemes significantly. We demonstrate the enhancements by choosing the family of ESPRIT-type algorithms as an example and introducing enhanced versions that exploit the multidimensional structure (Tensor-ESPRIT), non-circular source amplitudes (NC ESPRIT), and both jointly (NC Tensor-ESPRIT). To objectively judge the resulting estimation accuracy, we derive a framework for the analytical performance assessment of arbitrary ESPRIT-type algorithms by virtue of an asymptotical first order perturbation expansion. Our results are more general than existing analytical results since we do not need any assumptions about the distribution of the desired signal and the noise and we do not require the number of samples to be large. At the end, we obtain simplified expressions for the mean square estimation error that provide insights into efficiency of the methods under various conditions. The third application area is bidirectional relay-assisted communications. Due to its particularly low complexity and its efficient use of the radio resources we choose two-way relaying with a MIMO amplify and forward relay. We demonstrate that the required channel knowledge can be obtained by a simple algebraic tensor-based channel estimation scheme. We also discuss the design of the relay amplification matrix in such a setting. Existing approaches are either based on complicated numerical optimization procedures or on ad-hoc solutions that to not perform well in terms of the bit error rate or the sum-rate. Therefore, we propose algebraic solutions that are inspired by these performance metrics and therefore perform well while being easy to compute. For the MIMO case, we introduce the algebraic norm maximizing (ANOMAX) scheme, which achieves a very low bit error rate, and its extension Rank-Restored ANOMAX (RR-ANOMAX) that achieves a sum-rate close to an upper bound. Moreover, for the special case of single antenna terminals we derive the semi-algebraic RAGES scheme which finds the sum-rate optimal relay amplification matrix based on generalized eigenvectors. Numerical simulations evaluate the resulting system performance in terms of bit error rate and system sum rate which demonstrates the effectiveness of the proposed algebraic solutions