SAR IMAGE COMPRESSION USING ADAPTIVE DIFFERENTIAL EVOLUTION AND PATTERN SEARCH BASED K-MEANS VECTOR QUANTIZATION

A novel Vector Quantization (VQ) technique for encoding the Bi-orthogonal wavelet decomposed image using hybrid Adaptive Differential Evolution (ADE) and a Pattern Search optimization algorithm (hADEPS) is proposed. ADE is a modified version of Differential Evolution (DE) in which mutation operation is made adaptive based on the ascending/descending objective function or fitness value and tested on twelve numerical benchmark functions and the results are compared and proved better than Genetic Algorithm (GA), ordinary DE and FA. ADE is a global optimizer which explore the global search space and PS is local optimizer which exploit a local search space, so ADE is hybridized with PS. In the proposed VQ, in a codebook of codewords, 62.5% of codewords are assigned and optimized for the approximation coefficients and the remaining 37.5% are equally assigned to horizontal, vertical and diagonal coefficients. The superiority of proposed hybrid Adaptive Differential Evolution and Pattern Search (hADE-PS) optimized vector quantization over DE is demonstrated. The proposed technique is compared with DE based VQ and ADE based quantization and with standard LBG algorithm. Results show higher Peak Signal-to-Noise Ratio (PSNR) and Structural Similiraty Index Measure (SSIM) indicating better reconstruction

Quantum-aided multi-user transmission in non-orthogonal multiple access systems

With the research on implementing a universal quantum computer being under the technological spotlight, new possibilities appear for their employment in wireless communications systems for reducing their complexity and improving their performance. In this treatise, we consider the downlink of a rank-deficient, multi-user system and we propose the discrete-valued and continuous-valued Quantum-assisted Particle Swarm Optimization (QPSO) algorithms for performing Vector Perturbation (VP) precoding, as well as for lowering the required transmission power at the Base Station (BS), while minimizing the expected average Bit Error Ratio (BER) at the mobile terminals. We use the Minimum BER (MBER) criterion. We show that the novel quantum-assisted precoding methodology results in an enhanced BER performance, when compared to that of a classical methodology employing the PSO algorithm, while requiring the same computational complexity in the challenging rank-deficient scenarios, where the number of transmit antenna elements at the BS is lower than the number of users. Moreover, when there is limited Channel State Information (CSI) feedback from the users to the BS, due to the necessary quantization of the channel states, the proposed quantum-assisted precoder outperforms the classical precoder

Mehrdimensionale Kanalschätzung für MIMO-OFDM

DIGITAL wireless communication started in the 1990s with the wide-spread deployment of GSM. Since then, wireless systems evolved dramatically. Current wireless standards approach the goal of an omnipresent communication system, which fulfils the wish to communicate with anyone, anywhere at anytime. Nowadays, the acceptance of smartphones and/or tablets is huge and the mobile internet is the core application. Given the current growth, the estimated data traffic in wireless networks in 2020 might be 1000 times higher than that of 2010, exceeding 127 exabyte. Unfortunately, the available radio spectrum is scarce and hence, needs to be utilized efficiently. Key technologies, such as multiple-input multiple-output (MIMO), orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) as well as various MIMO precoding techniques increase the theoretically achievable channel capacity considerably and are used in the majority of wireless standards. On the one hand, MIMO-OFDM promises substantial diversity and/or capacity gains. On the other hand, the complexity of optimum maximum-likelihood detection grows exponentially and is thus, not sustainable. Additionally, the required signaling overhead increases with the number of antennas and thereby reduces the bandwidth efficiency. Iterative receivers which jointly carry out channel estimation and data detection are a potential enabler to reduce the pilot overhead and approach optimum capacity at often reduced complexity. In this thesis, a graph-based receiver is developed, which iteratively performs joint data detection and channel estimation. The proposed multi-dimensional factor graph introduces transfer nodes that exploit correlation of adjacent channel coefficients in an arbitrary number of dimensions (e.g. time, frequency, and space). This establishes a simple and flexible receiver structure that facilitates soft channel estimation and data detection in multi-dimensional dispersive channels, and supports arbitrary modulation and channel coding schemes. However, the factor graph exhibits suboptimal cycles. In order to reach the maximum performance, the message exchange schedule, the process of combining messages, and the initialization are adapted. Unlike conventional approaches, which merge nodes of the factor graph to avoid cycles, the proposed message combining methods mitigate the impairing effects of short cycles and retain a low computational complexity. Furthermore, a novel detection algorithm is presented, which combines tree-based MIMO detection with a Gaussian detector. The resulting detector, termed Gaussian tree search detection, integrates well within the factor graph framework and reduces further the overall complexity of the receiver. Additionally, particle swarm optimization (PSO) is investigated for the purpose of initial channel estimation. The bio-inspired algorithm is particularly interesting because of its fast convergence to a reasonable MSE and its versatile adaptation to a variety of optimization problems. It is especially suited for initialization since no a priori information is required. A cooperative approach to PSO is proposed for large-scale antenna implementations as well as a multi-objective PSO for time-varying frequency-selective channels. The performance of the multi-dimensional graph-based soft iterative receiver is evaluated by means of Monte Carlo simulations. The achieved results are compared to the performance of an iterative state-of-the-art receiver. It is shown that a similar or better performance is achieved at a lower complexity. An appealing feature of iterative semi-blind channel estimation is that the supported pilot spacings may exceed the limits given the by Nyquist-Shannon sampling theorem. In this thesis, a relation between pilot spacing and channel code is formulated. Depending on the chosen channel code and code rate, the maximum spacing approaches the proposed “coded sampling bound”.Die digitale drahtlose Kommunikation begann in den 1990er Jahren mit der zunehmenden Verbreitung von GSM. Seitdem haben sich Mobilfunksysteme drastisch weiterentwickelt. Aktuelle Mobilfunkstandards nähern sich dem Ziel eines omnipräsenten Kommunikationssystems an und erfüllen damit den Wunsch mit jedem Menschen zu jeder Zeit an jedem Ort kommunizieren zu können. Heutzutage ist die Akzeptanz von Smartphones und Tablets immens und das mobile Internet ist die zentrale Anwendung. Ausgehend von dem momentanen Wachstum wird das Datenaufkommen in Mobilfunk-Netzwerken im Jahr 2020, im Vergleich zum Jahr 2010, um den Faktor 1000 gestiegen sein und 100 Exabyte überschreiten. Unglücklicherweise ist die verfügbare Bandbreite beschränkt und muss daher effizient genutzt werden. Schlüsseltechnologien, wie z.B. Mehrantennensysteme (multiple-input multiple-output, MIMO), orthogonale Frequenzmultiplexverfahren (orthogonal frequency-division multiplexing, OFDM) sowie weitere MIMO Codierverfahren, vergrößern die theoretisch erreichbare Kanalkapazität und kommen bereits in der Mehrheit der Mobil-funkstandards zum Einsatz. Auf der einen Seite verspricht MIMO-OFDM erhebliche Diversitäts- und/oder Kapazitätsgewinne. Auf der anderen Seite steigt die Komplexität der optimalen Maximum-Likelihood Detektion exponientiell und ist infolgedessen nicht haltbar. Zusätzlich wächst der benötigte Mehraufwand für die Kanalschätzung mit der Anzahl der verwendeten Antennen und reduziert dadurch die Bandbreiteneffizienz. Iterative Empfänger, die Datendetektion und Kanalschätzung im Verbund ausführen, sind potentielle Wegbereiter um den Mehraufwand des Trainings zu reduzieren und sich gleichzeitig der maximalen Kapazität mit geringerem Aufwand anzunähern. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein graphenbasierter Empfänger für iterative Datendetektion und Kanalschätzung entwickelt. Der vorgeschlagene multidimensionale Faktor Graph führt sogenannte Transferknoten ein, die die Korrelation benachbarter Kanalkoeffizienten in beliebigen Dimensionen, z.B. Zeit, Frequenz und Raum, ausnutzen. Hierdurch wird eine einfache und flexible Empfängerstruktur realisiert mit deren Hilfe weiche Kanalschätzung und Datendetektion in mehrdimensionalen, dispersiven Kanälen mit beliebiger Modulation und Codierung durchgeführt werden kann. Allerdings weist der Faktorgraph suboptimale Schleifen auf. Um die maximale Performance zu erreichen, wurde neben dem Ablauf des Nachrichtenaustausches und des Vorgangs zur Kombination von Nachrichten auch die Initialisierung speziell angepasst. Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, bei denen mehrere Knoten zur Vermeidung von Schleifen zusammengefasst werden, verringern die vorgeschlagenen Methoden die leistungsmindernde Effekte von Schleifen, erhalten aber zugleich die geringe Komplexität des Empfängers. Zusätzlich wird ein neuartiger Detektionsalgorithmus vorgestellt, der baumbasierte Detektionsalgorithmen mit dem sogenannten Gauss-Detektor verknüpft. Der resultierende baumbasierte Gauss-Detektor (Gaussian tree search detector) lässt sich ideal in das graphenbasierte Framework einbinden und verringert weiter die Gesamtkomplexität des Empfängers. Zusätzlich wird Particle Swarm Optimization (PSO) zum Zweck der initialen Kanalschätzung untersucht. Der biologisch inspirierte Algorithmus ist insbesonders wegen seiner schnellen Konvergenz zu einem akzeptablen MSE und seiner vielseitigen Abstimmungsmöglichkeiten auf eine Vielzahl von Optimierungsproblemen interessant. Da PSO keine a priori Informationen benötigt, ist er speziell für die Initialisierung geeignet. Sowohl ein kooperativer Ansatz für PSO für Antennensysteme mit extrem vielen Antennen als auch ein multi-objective PSO für Kanäle, die in Zeit und Frequenz dispersiv sind, werden evaluiert. Die Leistungsfähigkeit des multidimensionalen graphenbasierten iterativen Empfängers wird mit Hilfe von Monte Carlo Simulationen untersucht. Die Simulationsergebnisse werden mit denen eines dem Stand der Technik entsprechenden Empfängers verglichen. Es wird gezeigt, dass ähnliche oder bessere Ergebnisse mit geringerem Aufwand erreicht werden. Eine weitere ansprechende Eigenschaft von iterativen semi-blinden Kanalschätzern ist, dass der mögliche Abstand von Trainingssymbolen die Grenzen des Nyquist-Shannon Abtasttheorem überschreiten kann. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine Beziehung zwischen dem Trainingsabstand und dem Kanalcode formuliert. In Abhängigkeit des gewählten Kanalcodes und der Coderate folgt der maximale Trainingsabstand der vorgeschlagenen “coded sampling bound”

Particle Swarm Optimization

Particle swarm optimization (PSO) is a population based stochastic optimization technique influenced by the social behavior of bird flocking or fish schooling.PSO shares many similarities with evolutionary computation techniques such as Genetic Algorithms (GA). The system is initialized with a population of random solutions and searches for optima by updating generations. However, unlike GA, PSO has no evolution operators such as crossover and mutation. In PSO, the potential solutions, called particles, fly through the problem space by following the current optimum particles. This book represents the contributions of the top researchers in this field and will serve as a valuable tool for professionals in this interdisciplinary field