Keilaavan millimetriaaltoradiolinkin suuntaaminen ja seuraaminen

In order to provide high-throughput mobile broadband in a dense urban information society, upcoming cellular networks will finally employ the under-utilized millimeter-wave (mmW) frequencies. The challenging mmW radio environment, however, necessitates massive cell densification with wireless backhauling using very directional links. This thesis investigates how these links between access points may be aligned efficiently, and how alignment reflects the network organization. The work provides a thorough presentation of different high-level aspects and background information required when designing a mmW small cell system. In terms of alignment functionality, both automatic link establishment and proactive tracking are considered. Additionally, the presentation includes an overview of beam steerable antennas, mmW propagation in urban environments, and network organization. The thesis further specifies requirements, proposes possible approaches and compares those with existing implementations. Most of existing mmW beam alignment solutions are intended for short-range indoor communications and do not address the issues in cellular systems. While existing functionality considers only a single link between two devices, efficient design should consider both the entire network and the underlying phenomena. The devices should further exploit the existing network infrastructure, location and orientation information, and the concepts of machine learning. Even though the world has recently seen advancements in the related fields, there is still much work to be done before commercial deployment is possible.Seuraavan sukupolven matkaviestinjärjestelmien erittäin nopeissa datayhteyksissä tullaan hyödyntämään millimetriaaltoteknologiaa. Näillä taajuuksilla radioympäristö on kuitenkin hyvin haastava, mikä edellyttää verkon solutiheyden moninkertaistamista, täysin langattomia tukiasemia ja erittäin suuntaavia antenneja. Tässä diplomityössä tutkitaan eri keinoja kuinka tukiasemien väliset linkit kohdistetaan tehokkaasti, ja miten se vaikuttaa verkon rakenteeseen ja hallintaan. Työ tarjoaa kattavan taustaselvityksen mm-aaltosoluverkon toteuttamiseen tarvittavista asioista. Keilanohjausta tarkastellaan sekä verkon automaattisen laajentamisen että kohteen aktiivisen seurauksen kannalta. Tämän lisäksi työssä tutkitaan keilattavia antenneja, mm-aaltojen etenemistä kaupunkiympäristöissä ja verkkorakennetta. Näiden lisäksi työssä rajataan edellytykset, esitetään mahdollisia ratkaisuja, ja vertaillaan näitä olemassa oleviin toteutuksiin. Nykyiset keilaustoteutukset ovat pääasiassa suunniteltu lyhyen kantaman sisäyhteyksille, eivätkä siten vastaa ongelman asettelua. Aikaisempi toiminnallisuus keskittyy yhteen ainoaan linkkiin vaikka tehokas toteutus huomioisi koko järjestelmän kohdistusongelman fysikaalista perustaa unohtamatta. Verkkolaitteiden tulisi hyödyntää olemassa olevaa radioverkkoa, sekä paikka- että suuntatietoja, ja koneoppimisen keinoja. Vaikka aiheeseen liittyvä teknologia on kehittynyt viime vuosina harppauksin, mm-aaltosoluverkot ovat kaikkea muuta kuin valmiita markkinoille

A comparison of the CAR and DAGAR spatial random effects models with an application to diabetics rate estimation in Belgium

When hierarchically modelling an epidemiological phenomenon on a finite collection of sites in space, one must always take a latent spatial effect into account in order to capture the correlation structure that links the phenomenon to the territory. In this work, we compare two autoregressive spatial models that can be used for this purpose: the classical CAR model and the more recent DAGAR model. Differently from the former, the latter has a desirable property: its ρ parameter can be naturally interpreted as the average neighbor pair correlation and, in addition, this parameter can be directly estimated when the effect is modelled using a DAGAR rather than a CAR structure. As an application, we model the diabetics rate in Belgium in 2014 and show the adequacy of these models in predicting the response variable when no covariates are available

A Statistical Approach to the Alignment of fMRI Data

Multi-subject functional Magnetic Resonance Image studies are critical. The anatomical and functional structure varies across subjects, so the image alignment is necessary. We define a probabilistic model to describe functional alignment. Imposing a prior distribution, as the matrix Fisher Von Mises distribution, of the orthogonal transformation parameter, the anatomical information is embedded in the estimation of the parameters, i.e., penalizing the combination of spatially distant voxels. Real applications show an improvement in the classification and interpretability of the results compared to various functional alignment methods