Linear Transmit-Receive Strategies for Multi-user MIMO Wireless Communications

Die Notwendigkeit zur Unterdrueckung von Interferenzen auf der einen Seite und zur Ausnutzung der durch Mehrfachzugriffsverfahren erzielbaren Gewinne auf der anderen Seite rueckte die raeumlichen Mehrfachzugriffsverfahren (Space Division Multiple Access, SDMA) in den Fokus der Forschung. Ein Vertreter der raeumlichen Mehrfachzugriffsverfahren, die lineare Vorkodierung, fand aufgrund steigender Anzahl an Nutzern und Antennen in heutigen und zukuenftigen Mobilkommunikationssystemen besondere Beachtung, da diese Verfahren das Design von Algorithmen zur Vorcodierung vereinfachen. Aus diesem Grund leistet diese Dissertation einen Beitrag zur Entwicklung linearer Sende- und Empfangstechniken fuer MIMO-Technologie mit mehreren Nutzern. Zunaechst stellen wir ein Framework zur Approximation des Datendurchsatzes in Broadcast-MIMO-Kanaelen mit mehreren Nutzern vor. In diesem Framework nehmen wir das lineare Vorkodierverfahren regularisierte Blockdiagonalisierung (RBD) an. Durch den Vergleich von Dirty Paper Coding (DPC) und linearen Vorkodieralgorithmen (z.B. Zero Forcing (ZF) und Blockdiagonalisierung (BD)) ist es uns moeglich, untere und obere Schranken fuer den Unterschied bezueglich Datenraten und bezueglich Leistung zwischen beiden anzugeben. Im Weiteren entwickeln wir einen Algorithmus fuer koordiniertes Beamforming (Coordinated Beamforming, CBF), dessen Loesung sich in geschlossener Form angeben laesst. Dieser CBF-Algorithmus basiert auf der SeDJoCo-Transformation und loest bisher vorhandene Probleme im Bereich CBF. Im Anschluss schlagen wir einen iterativen CBF-Algorithmus namens FlexCoBF (flexible coordinated beamforming) fuer MIMO-Broadcast-Kanaele mit mehreren Nutzern vor. Im Vergleich mit bis dato existierenden iterativen CBF-Algorithmen kann als vielversprechendster Vorteil die freie Wahl der linearen Sende- und Empfangsstrategie herausgestellt werden. Das heisst, jede existierende Methode der linearen Vorkodierung kann als Sendestrategie genutzt werden, waehrend die Strategie zum Empfangsbeamforming frei aus MRC oder MMSE gewaehlt werden darf. Im Hinblick auf Szenarien, in denen Mobilfunkzellen in Clustern zusammengefasst sind, erweitern wir FlexCoBF noch weiter. Hier wurde das Konzept der koordinierten Mehrpunktverbindung (Coordinated Multipoint (CoMP) transmission) integriert. Zuletzt stellen wir drei Moeglichkeiten vor, Kanalzustandsinformationen (Channel State Information, CSI) unter verschiedenen Kanalumstaenden zu erlangen. Die Qualitaet der Kanalzustandsinformationen hat einen starken Einfluss auf die Guete des Uebertragungssystems. Die durch unsere neuen Algorithmen erzielten Verbesserungen haben wir mittels numerischer Simulationen von Summenraten und Bitfehlerraten belegt.In order to combat interference and exploit large multiplexing gains of the multi-antenna systems, a particular interest in spatial division multiple access (SDMA) techniques has emerged. Linear precoding techniques, as one of the SDMA strategies, have obtained more attention due to the fact that an increasing number of users and antennas involved into the existing and future mobile communication systems requires a simplification of the precoding design. Therefore, this thesis contributes to the design of linear transmit and receive strategies for multi-user MIMO broadcast channels in a single cell and clustered multiple cells. First, we present a throughput approximation framework for multi-user MIMO broadcast channels employing regularized block diagonalization (RBD) linear precoding. Comparing dirty paper coding (DPC) and linear precoding algorithms (e.g., zero forcing (ZF) and block diagonalization (BD)), we further quantify lower and upper bounds of the rate and power offset between them as a function of the system parameters such as the number of users and antennas. Next, we develop a novel closed-form coordinated beamforming (CBF) algorithm (i.e., SeDJoCo based closed-form CBF) to solve the existing open problem of CBF. Our new algorithm can support a MIMO system with an arbitrary number of users and transmit antennas. Moreover, the application of our new algorithm is not only for CBF, but also for blind source separation (BSS), since the same mathematical model has been used in BSS application.Then, we further propose a new iterative CBF algorithm (i.e., flexible coordinated beamforming (FlexCoBF)) for multi-user MIMO broadcast channels. Compared to the existing iterative CBF algorithms, the most promising advantage of our new algorithm is that it provides freedom in the choice of the linear transmit and receive beamforming strategies, i.e., any existing linear precoding method can be chosen as the transmit strategy and the receive beamforming strategy can be flexibly chosen from MRC or MMSE receivers. Considering clustered multiple cell scenarios, we extend the FlexCoBF algorithm further and introduce the concept of the coordinated multipoint (CoMP) transmission. Finally, we present three strategies for channel state information (CSI) acquisition regarding various channel conditions and channel estimation strategies. The CSI knowledge is required at the base station in order to implement SDMA techniques. The quality of the obtained CSI heavily affects the system performance. The performance enhancement achieved by our new strategies has been demonstrated by numerical simulation results in terms of the system sum rate and the bit error rate

Multi-user MIMO wireless communications

Mehrantennensysteme sind auf Grund der erhöhten Bandbreiteneffizienz und Leistung eine Schlüsselkomponente von Mobilfunksystemen der Zukunft. Diese ermöglichen das gleichzeitige Senden von mehreren, räumlich getrennten Datenströmen zu verschiedenen Nutzern. Die zentrale Fragestellung in der Praxis ist, ob der ursprünglich vorausgesagte Kapazitätsgewinn in realistischen Szenarios erreicht wird und welche spezifischen Gewinne durch zusätzliche Antennen und das Ausnutzen von Kanalkenntnis am Sender und Empfänger erzielt werden, was andererseits einen Zuwachs an Overhead oder nötiger Rechenleistung bedeutet. In dieser Arbeit werden neue lineare und nicht-lineare MU-MIMO Precoding- Verfahren vorgestellt. Der verfolgte Ansatz zur Bestimmung der Precoding- Matrizen ist allgemein anwendbar und die entstandenen Algorithmen können zur Optimierung von verschiedenen Kriterien mit beliebig vielen Antennen an der Mobilstation eingesetzt werden. Das wurde durch die Berechnung der Precoding- Matrix in zwei Schritten erreicht. Im ersten Schritt wird die Überschneidung der Zeilenräume minimiert, die durch die effektiven Kanalmatrizen verschiedener Nutzer aufgespannt werden. Basierend auf mehreren parallelen Einzelnutzer-MIMO- Kanälen wird im zweiten Schritt die Systemperformanz bezüglich bestimmter Kriterien optimiert. Aus der gängigen Literatur ist bereits bekannt, dass für Nutzer mit nur einer Antenne das MMSE Kriterium beim precoding optimal aber nicht bei Nutzern mit mehreren Antennen. Deshalb werden in dieser Arbeit zwei neue Mehrnutzer MIMO Strategien vorgestellt, die vom MSE Kriterium abgeleitet sind, nämlich sukzessives MMSE und RBD. Bei der sukzessiven Verarbeitung mit einer entsprechenden Anpassung der Sendeleistungsverteilung kann die volle Diversität des Systems ausgeschöpft werden. Die Kapazität nähert sich dabei der maximalen Summenrate des Systems an. Bei gemeinsamer Verarbeitung der MIMO Kanäle wird unabhängig vom Grad der Mehrnutzerinterferenz die maximale Diversität erreicht. Die genannten Techniken setzen entweder eine aktuelle oder eine über einen längeren Zeitraum gemittelte Kanalkenntnis voraus. Aus diesem Grund müssen die Auswirkungen von Kanal-Schätzfehlern und Einflüsse des Transceiver Front-Ends auf die Verfahren näher untersucht werden. Für eine weitergehende Abschätzung der Mehrantennensysteme muss die Performanz des Gesamtsystems untersucht werden, da viele Einflüsse auf die räumliche Signalverarbeitung bei Betrachtung eines einzelnen Links nicht erkennbar sind. Es wurde gezeigt, dass mit MIMO Precoding Strategien ein Vielfaches der Datenrate eines Systems mit nur einer Antenne erzielt werden kann, während der Overhead durch Pilotsymbole und Steuersignale nur geringfügig zunimmt.Multiple-input, multiple-output (MIMO) systems are a key component of future wireless communication systems, because of their promising improvement in terms of performance and bandwidth efficiency. An important research topic is the study of multi-user (MU) MIMO systems. Such systems have the potential to combine the high throughput achievable with MIMO processing with the benefits of space division multiple access (SDMA). The main question from a practical standpoint is whether the initially predicted capacity gains can be obtained in more realistic scenarios and what specific gains result from adding more antennas and overhead or computational power to obtain channel state information (CSI) at the transceivers. In this thesis we introduce new linear and non-linear MU MIMO processing techniques. The approach used for the design of the precoding matrix is general and the resulting algorithms can address several optimization criteria with an arbitrary number of antennas at the user terminals (UTs). This is achieved by designing the precoding matrices in two steps. In the first step we minimize the overlap of the row spaces spanned by the effective channel matrices of different users. In the next step, we optimize the system performance with respect to the specific optimization criterion assuming a set of parallel single-user MIMO channels. As it was previously reported in the literature, minimum mean-squared-error (MMSE) processing is optimum for single-antenna UTs. However, MMSE suffers from a performance loss when users are equipped with more than one antenna. The two MU MIMO processing techniques that result from the two different MSE criteria that are proposed in this thesis are successive MMSE and regularized block diagonalization. By iterating the closed form solution with appropriate power loading we are able to extract the full diversity in the system and empirically approach the maximum sum-rate capacity in case of high multi-user interference. Joint processing of MIMO channels yields maximum diversity regardless of the level of multi-user interference. As these techniques rely on the fact that there is either instantaneous or long- term CSI available at the base station to perform precoding and decoding, it was very important to investigate the influence of the transceiver front-end imperfections and channel estimation errors on their performance. For a comprehensive assessment of multi-antenna techniques, it is mandatory to consider the performance at system level, since many effects of spatial processing are not tractable at the link level. System level investigations have shown that MU MIMO precoding techniques provide several times higher data rates than single-input single-output systems with only slightly increased pilot and control overhead

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

A Versatile Low-Complexity Feedback Scheme for FDD Systems via Generative Modeling

We propose a versatile feedback scheme for both single- and multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) frequency division duplex (FDD) systems. Particularly, we propose utilizing a Gaussian mixture model (GMM) with a reduced number of parameters for codebook construction, feedback encoding, and precoder design. The GMM is fitted offline at the base station (BS) to uplink training samples to approximate the channel distribution of all possible mobile terminals (MTs) within the BS cell. Subsequently, a codebook is constructed, with each element based on one GMM component. Extracting directional information from the codebook or exploiting the GMM's sample generation ability facilitates joint precoder design for a multi-user MIMO system using state-of-the-art precoding algorithms. After offloading the GMM to the MTs, they can easily determine their feedback by selecting the index of the GMM component with the highest responsibility for their received pilot signal. This strategy exhibits low complexity and supports parallelization. Simulations demonstrate that the proposed approach outperforms conventional methods, which either estimate the channel and utilize a Lloyd codebook or use a deep neural network to determine the feedback in terms of spectral efficiency or sum-rate. The performance gains can be exploited to deploy systems with fewer pilots or feedback bits.Comment: Copyright IEEE. Personal use is permitted, but republication/redistribution requires IEEE permission. See https://www.ieee.org/publications/rights/index.html for more informatio

Advances in Multi-User Scheduling and Turbo Equalization for Wireless MIMO Systems

Nach einer Einleitung behandelt Teil 2 Mehrbenutzer-Scheduling für die Abwärtsstrecke von drahtlosen MIMO Systemen mit einer Sendestation und kanaladaptivem precoding: In jeder Zeit- oder Frequenzressource kann eine andere Nutzergruppe gleichzeitig bedient werden, räumlich getrennt durch unterschiedliche Antennengewichte. Nutzer mit korrelierten Kanälen sollten nicht gleichzeitig bedient werden, da dies die räumliche Trennbarkeit erschwert. Die Summenrate einer Nutzermenge hängt von den Antennengewichten ab, die wiederum von der Nutzerauswahl abhängen. Zur Entkopplung des Problems schlägt diese Arbeit Metriken vor basierend auf einer geschätzten Rate mit ZF precoding. Diese lässt sich mit Hilfe von wiederholten orthogonalen Projektionen abschätzen, wodurch die Berechnung von Antennengewichten beim Scheduling entfällt. Die Ratenschätzung kann basierend auf momentanen Kanalmessungen oder auf gemittelter Kanalkenntnis berechnet werden und es können Datenraten- und Fairness-Kriterien berücksichtig werden. Effiziente Suchalgorithmen werden vorgestellt, die die gesamte Systembandbreite auf einmal bearbeiten können und zur Komplexitätsreduktion die Lösung in Zeit- und Frequenz nachführen können. Teil 3 zeigt wie mehrere Sendestationen koordiniertes Scheduling und kooperative Signalverarbeitung einsetzen können. Mittels orthogonalen Projektionen ist es möglich, Inter-Site Interferenz zu schätzen, ohne Antennengewichte berechnen zu müssen. Durch ein Konzept virtueller Nutzer kann der obige Scheduling-Ansatz auf mehrere Sendestationen und sogar Relays mit SDMA erweitert werden. Auf den benötigten Signalisierungsaufwand wird kurz eingegangen und eine Methode zur Schätzung der Summenrate eines Systems ohne Koordination besprochen. Teil4 entwickelt Optimierungen für Turbo Entzerrer. Diese Nutzen Signalkorrelation als Quelle von Redundanz. Trotzdem kann eine Kombination mit MIMO precoding sinnvoll sein, da bei Annahme realistischer Fehler in der Kanalkenntnis am Sender keine optimale Interferenzunterdrückung möglich ist. Mit Hilfe von EXIT Charts wird eine neuartige Methode zur adaptiven Nutzung von a-priori-Information zwischen Iterationen entwickelt, die die Konvergenz verbessert. Dabei wird gezeigt, wie man semi-blinde Kanalschätzung im EXIT chart berücksichtigen kann. In Computersimulationen werden alle Verfahren basierend auf 4G-Systemparametern überprüft.After an introduction, part 2 of this thesis deals with downlink multi-user scheduling for wireless MIMO systems with one transmitting station performing channel adaptive precoding:Different user subsets can be served in each time or frequency resource by separating them in space with different antenna weight vectors. Users with correlated channel matrices should not be served jointly since correlation impairs the spatial separability.The resulting sum rate for each user subset depends on the precoding weights, which in turn depend on the user subset. This thesis manages to decouple this problem by proposing a scheduling metric based on the rate with ZF precoding such as BD, written with the help of orthogonal projection matrices. It allows estimating rates without computing any antenna weights by using a repeated projection approximation.This rate estimate allows considering user rate requirements and fairness criteria and can work with either instantaneous or long term averaged channel knowledge.Search algorithms are presented to efficiently solve user grouping or selection problems jointly for the entire system bandwidth while being able to track the solution in time and frequency for complexity reduction. Part 3 shows how multiple transmitting stations can benefit from cooperative scheduling or joint signal processing. An orthogonal projection based estimate of the inter-site interference power, again without computing any antenna weights, and a virtual user concept extends the scheduling approach to cooperative base stations and finally included SDMA half-duplex relays in the scheduling.Signalling overhead is discussed and a method to estimate the sum rate without coordination. Part 4 presents optimizations for Turbo Equalizers. There, correlation between user signals can be exploited as a source of redundancy. Nevertheless a combination with transmit precoding which aims at reducing correlation can be beneficial when the channel knowledge at the transmitter contains a realistic error, leading to increased correlation. A novel method for adaptive re-use of a-priori information between is developed to increase convergence by tracking the iterations online with EXIT charts.A method is proposed to model semi-blind channel estimation updates in an EXIT chart. Computer simulations with 4G system parameters illustrate the methods using realistic channel models.Im Buchhandel erhältlich: Advances in Multi-User Scheduling and Turbo Equalization for Wireless MIMO Systems / Fuchs-Lautensack,Martin Ilmenau: ISLE, 2009,116 S. ISBN 978-3-938843-43-

Advanced Signal Processing Techniques for Two-Way Relaying Networks and Full-Duplex Communication Systems

Sehr hohe Datenraten und ständig verfügbare Netzabdeckung in zukünftigen drahtlosen Netzwerken erfordern neue Algorithmen auf der physischen Schicht. Die Nutzung von Relais stellt ein vielversprechendes Verfahren dar, da die Netzabdeckung gesteigert werden kann. Zusätzlich steht hierdurch im Vergleich zu Kupfer- oder Glasfaserleitungen eine preiswerte Lösung zur Anbindung an die Netzinfrastruktur zur Verfügung. Traditionelle Einwege-Relais-Techniken (One-Way Relaying [OWR]) nutzen Halbduplex-Verfahren (HD-Verfahren), welche das Übertragungssystem ausbremst und zu spektralen Verlusten führt. Einerseits erlauben es Zweiwege-Relais-Techniken (Two-Way Relaying [TWR]), simultan sowohl an das Relais zu senden als auch von diesem zu empfangen, wodurch im Vergleich zu OWR das Spektrum effizienter genutzt wird. Aus diesem Grunde untersuchen wir Zweiwege-Relais und im Speziellen TWR-Systeme für den Mehrpaar-/Mehrnutzer-Betrieb unter Nutzung von Amplify-and-forward-Relais (AF-Relais). Derartige Szenarien leiden unter Interferenzen zwischen Paaren bzw. zwischen Nutzern. Um diesen Interferenzen Herr zu werden, werden hochentwickelte Signalverarbeitungsalgorithmen – oder in anderen Worten räumliche Mehrfachzugriffsverfahren (Spatial Division Multiple Access [SDMA]) – benötigt. Andererseits kann der spektrale Verlust durch den HD-Betrieb auch kompensiert werden, wenn das Relais im Vollduplexbetrieb arbeitet. Nichtsdestotrotz ist ein FD-Gerät in der Praxis aufgrund starker interner Selbstinterferenz (SI) und begrenztem Dynamikumfang des Tranceivers schwer zu realisieren. Aus diesem Grunde sollten fortschrittliche Verfahren zur SI-Ünterdrückung entwickelt werden. Diese Dissertation trägt diesen beiden Zielen Rechnung, indem optimale und/oder effiziente algebraische Lösungen entwickelt werden, welche verschiedenen Nutzenfunktionen, wie Summenrate und minimale Sendeleistung, maximieren.Im ersten Teil studieren wir zunächst Mehrpaar-TWR-Netzwerke mit einem einzelnen Mehrantennen-AF-Relais. Dieser Anwendungsfall kann auch so betrachtet werden, dass sich mehrere verschiedene Dienstoperatoren Relais und Spektrum teilen, wobei verschiedene Nutzerpaare zu verschiedenen Dienstoperatoren gehören. Aktuelle Ansätzen zielen auf Interferenzunterdrückung ab. Wir schlagen ein auf Projektion basiertes Verfahren zur Trennung mehrerer Dienstoperatoren (projection based separation of multiple operators [ProBaSeMO]) vor. ProBaSeMO ist leicht anpassbar für den Fall, dass jeder Nutzer mehrere Antennen besitzt oder unterschiedliche Systemdesignkriterien angewendet werden müssen. Als Bewertungsmaßstab für ProBaSeMO entwickeln wir optimale Algorithmen zur Maximierung der Summenrate, zur Minimierung der Sendeleistung am Relais oder zur Maximierung des minimalen Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses (Signal to Interference and Noise Ratio [SINR]) am Nutzer. Zur Maximierung der Summenrate wurden spezifische gradientenbasierte Methoden entwickelt, die unabhängig davon sind, ob ein Nutzer mit einer oder mehr Antennen ausgestattet ist. Um im Falle eines „Worst-Case“ immer noch eine polynomielle Laufzeit zu garantieren, entwickelten wir einen Algorithmus mit polynomieller Laufzeit. Dieser ist inspiriert von der „Polynomial Time Difference of Convex Functions“-Methode (POTDC-Methode). Bezüglich der Summenrate des Systems untersuchen wir zuletzt, welche Bedingungen erfüllt sein müssen, um einen Gewinn durch gemeinsames Nutzen zu erhalten. Hiernach untersuchen wir die Maximierung der Summenrate eines Mehrpaar-TWR-Netzwerkes mit mehreren Einantennen-AF-Relais und Einantennen-Nutzern. Das daraus resultierende Problem der Summenraten-Maximierung, gebunden an eine bestimmte Gesamtsendeleistung aller Relais im Netzwerk, ist ähnlich dem des vorangegangenen Szenarios. Dementsprechend kann eine optimale Lösung für das eine Szenario auch für das jeweils andere Szenario genutzt werden. Weiterhin werden basierend auf dem Polynomialzeitalgorithmus global optimale Lösungen entwickelt. Diese Lösungen sind entweder an eine maximale Gesamtsendeleistung aller Relais oder an eine maximale Sendeleistung jedes einzelnen Relais gebunden. Zusätzlich entwickeln wir suboptimale Lösungen, die effizient in ihrer Laufzeit sind und eine Approximation der optimalen Lösung darstellen. Hiernach verlegen wir unser Augenmerk auf ein Mehrpaar-TWR-Netzwerk mit mehreren Mehrantennen-AF-Relais und mehreren Repeatern. Solch ein Szenario ist allgemeiner, da die vorherigen beiden Szenarien als spezielle Realisierungen dieses Szenarios aufgefasst werden können. Das Interferenz-Management in diesem Szenario ist herausfordernder aufgrund der vorhandenen Repeater. Interferenzneutralisierung (IN) stellt eine Lösung dar, um diese Art Interferenz zu handhaben. Im Zuge dessen werden notwendige und ausreichende Bedingungen zur Aufhebung der Interferenz hergeleitet. Weiterhin wird ein Framework entwickelt, dass verschiedene Systemnutzenfunktionen optimiert, wobei IN im jeweiligen Netzwerk vorhanden sein kann oder auch nicht. Dies ist unabhängig davon, ob die Relais einer maximalen Gesamtsendeleistung oder einer individuellen maximalen Sendeleistung unterliegen. Letztendlich entwickeln wir ein Übertragungsverfahren sowie ein Vorkodier- und Dekodierverfahren für Basisstationen (BS) in einem TWR-assistierten Mehrbenutzer-MIMO-Downlink-Kanal. Im Vergleich mit dem Mehrpaar-TWR-Netzwerk leidet dieses Szenario unter Interferenzen zwischen den Kanälen. Wir entwickeln drei suboptimale Algorithmen, welche auf Kanalinversion basieren. ProBaSeMO und „Zero-Forcing Dirty Paper Coding“ (ZFDPC), welche eine geringe Zeitkomplexität aufweisen, schaffen eine Balance zwischen Leistungsfähigkeit und Komplexität. Zusätzlich gibt es jeweils nur geringe Einbrüche in stark beanspruchten Kommunikationssystemen.Im zweiten Teil untersuchen wir Techniken zur SI-Unterdrückung, um den FD-Gewinn in einem Punkt-zu-Punkt-System auszunutzen. Zunächst entwickeln wir ein Übertragungsverfahren, dass auf SI Rücksicht nimmt und die SI-Unterdrückung gegen den Multiplexgewinn abwägt. Die besten Ergebnisse werden durch die perfekte Kenntnis des Kanals erzielt, was praktisch nicht genau der Fall ist. Aus diesem Grund werden Übertragungstechniken für den „Worst Case“ entwickelt, die den Kanalschätzfehlern Rechnung tragen. Diese Fehler werden deterministisch modelliert und durch Ellipsoide beschränkt. In praktischen Szenarien ist der HF-Schaltkreise nicht perfekt. Dies hat Einfluss auf die Verfahren zur SI-Unterdrückung und führt zu einer Restselbstinterferenz. Wir entwickeln effiziente Übertragungstechniken mittels Beamforming, welche auf dem Signal-zu-Verlust-und-Rausch-Verhältnis (signal to leakage plus noise ratio [SLNR]) aufbauen, um Unvollkommenheiten der HF-Schaltkreise auszugleichen. Zusätzlich können alle Designkonzepte auf FD-OWR-Systeme erweitert werden.To enable ultra-high data rate and ubiquitous coverage in future wireless networks, new physical layer techniques are desired. Relaying is a promising technique for future wireless networks since it can boost the coverage and can provide low cost wireless backhauling solutions, as compared to traditional wired backhauling solutions via fiber and copper. Traditional one-way relaying (OWR) techniques suffer from the spectral loss due to the half-duplex (HD) operation at the relay. On one hand, two-way relaying (TWR) allows the communication partners to transmit to and/or receive from the relay simultaneously and thus uses the spectrum more efficiently than OWR. Therefore, we study two-way relays and more specifically multi-pair/multi-user TWR systems with amplify-and-forward (AF) relays. These scenarios suffer from inter-pair or inter-user interference. To deal with the interference, advanced signal processing algorithms, in other words, spatial division multiple access (SDMA) techniques, are desired. On the other hand, if the relay is a full-duplex (FD) relay, the spectral loss due to a HD operation can also be compensated. However, in practice, a FD device is hard to realize due to the strong loop-back self-interference and the limited dynamic range at the transceiver. Thus, advanced self-interference suppression techniques should be developed. This thesis contributes to the two goals by developing optimal and/or efficient algebraic solutions for different scenarios subject to different utility functions of the system, e.g., sum rate maximization and transmit power minimization. In the first part of this thesis, we first study a multi-pair TWR network with a multi-antenna AF relay. This scenario can be also treated as the sharing of the relay and the spectrum among multiple operators assuming that different pairs of users belong to different operators. Existing approaches focus on interference suppression. We propose a projection based separation of multiple operators (ProBaSeMO) scheme, which can be easily extended when each user has multiple antennas or when different system design criteria are applied. To benchmark the ProBaSeMO scheme, we develop optimal relay transmit strategies to maximize the system sum rate, minimize the required transmit power at the relay, or maximize the minimum signal to interference plus noise ratio (SINR) of the users. Specifically for the sum rate maximization problem, gradient based methods are developed regardless whether each user has a single antenna or multiple antennas. To guarantee a worst-case polynomial time solution, we also develop a polynomial time algorithm which has been inspired by the polynomial time difference of convex functions (POTDC) method. Finally, we analyze the conditions for obtaining the sharing gain in terms of the sum rate. Then we study the sum rate maximization problem of a multi-pair TWR network with multiple single antenna AF relays and single antenna users. The resulting sum rate maximization problem, subject to a total transmit power constraint of the relays in the network, yields a similar problem structure as in the previous scenario. Therefore the optimal solution for one scenario can be used for the other. Moreover, a global optimal solution, which is based on the polyblock approach, and several suboptimal solutions, which are more computationally efficient and approximate the optimal solution, are developed when there is a total transmit power constraint of the relays in the network or each relay has its own transmit power constraint. We then shift our focus to a multi-pair TWR network with multiple multi-antenna AF relays and multiple dumb repeaters. This scenario is more general because the previous two scenarios can be seen as special realizations of this scenario. The interference management in this scenario is more challenging due to the existence of the repeaters. Interference neutralization (IN) is a solution for dealing with this kind of interference. Thereby, necessary and sufficient conditions for neutralizing the interference are derived. Moreover, a general framework to optimize different system utility functions in this network with or without IN is developed regardless whether the AF relays in the network have a total transmit power limit or individual transmit power limits. Finally, we develop the relay transmit strategy as well as base station (BS) precoding and decoding schemes for a TWR assisted multi-user MIMO (MU-MIMO) downlink channel. Compared to the multi-pair TWR network, this scenario suffers from the co-channel interference. We develop three suboptimal algorithms which are based on channel inversion, ProBaSeMO and zero-forcing dirty paper coding (ZFDPC), which has a low computational complexity, provides a balance between the performance and the complexity, and suffers only a little when the system is heavily loaded, respectively.In the second part of this thesis, we investigate self-interference (SI) suppression techniques to exploit the FD gain for a point-to-point MIMO system. We first develop SI aware transmit strategies, which provide a balance between the SI suppression and the multiplexing gain of the system. To get the best performance, perfect channel state information (CSI) is needed, which is imperfect in practice. Thus, worst case transmit strategies to combat the imperfect CSI are developed, where the CSI errors are modeled deterministically and bounded by ellipsoids. In real word applications, the RF chain is imperfect. This affects the performance of the SI suppression techniques and thus results in residual SI. We develop efficient transmit beamforming techniques, which are based on the signal to leakage plus noise ratio (SLNR) criterion, to deal with the imperfections in the RF chain. All the proposed design concepts can be extended to FD OWR systems

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

Random Beamforming for Multi-cell Multiple-Input Multi-Output (MIMO) Systems

Ph.DDOCTOR OF PHILOSOPH

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