Contributions to Analysis and Mitigation of Cochannel Interference in Cellular Wireless Networks

Cellular wireless networks have become a commodity. We use our cellular devices every day to connect to others, to conduct business, for entertainment. Strong demand for wireless access has made corresponding parts of radio spectrum very valuable. Consequently, network operators and their suppliers are constantly being pressured for its efficient use. Unlike the first and second generation cellular networks, current generations do not therefore separate geographical sites in frequency. This universal frequency reuse, combined with continuously increasing spatial density of the transmitters, leads to challenging interference levels in the network. This dissertation collects several contributions to analysis and mitigation of interference in cellular wireless networks. The contributions are categorized and set in the context of prior art based on key characteristics, then they are treated one by one. The first contribution encompasses dynamic signaling that measures instantaneous interference situations and allows only for such transmissions that do not harm each other excessively. A novel forward signaling approach is introduced as an alternative to traditional reverse signaling. Forward signaling allows the interference management decisions to be done at the receiver, where there is more relevant information available. The second contribution analyzes cross-link interference in heterogeneous networks. Cross-link interference is interference between downlink and uplink transmissions that can appear in time-division duplex (TDD) networks. It is shown that uplink reception of small cells can be disturbed considerably by macrocell downlink transmissions. We proposes an intuitive solution to the problem based on power control. Users in small cells have generally enough power headroom as the distance to the small base station is often short. The third contribution provides an extensive analysis of a specific interference managment method that the Long-Term Evolution (LTE) applies in cochannel heterogeneous deployments. We analyze this so-called time muting using a modern stochastic geometry approach and show that performance of the method strongly depends on residual interference in the muted sections of time. The fourth and last contribution analyzes the impact of interference rank, i.e., number of spatial streams at the interferer, on a beamformed or spatially block coded transmission. It is shown that when the interferer chooses to transmit multiple spatial streams, spreading the power in spatial domain has potential to decrease probability of outage at neighbor receiver, especially if the neighbor transmission uses beamforming

Multiple-Input Multiple-Output Communications Systems Using Reconfigurable Antennas

RÉSUMÉ Depuis les années 1990, l'utilisation des systèmes de communications sans-fil à entrées multiples-sorties multiples (MIMO) a été introduit pour fournir des transmissions fiables à grande vitesse. Cette thèse porte sur l'application et l’étude des systèmes MIMO avec des antennes reconfigurables, qui sont ajustable électroniquement pour produire différents diagrammes de rayonnement d'un seul élément d'antenne et ainsi offrir une diversité de diagrammes de rayonnement. En particulier, nous étudions le comportement de la capacité de canal des systèmes MIMO à sélection de diagrammes de rayonnement (PS-MIMO), et nous proposons aussi des algorithmes de sélection du diagramme de rayonnement atteignant la capacité maximale. Tout d'abord, nous étudions l'application des antennes reconfigurables dans l'estimation des statistiques spatiales à long terme de canaux spatiaux avec grappes de multi-trajets (cluster). Nous proposons un estimateur de spectre de type Capon et une technique d'adaptation de la covariance (COMET) pour estimer conjointement l'angle moyen et l’étalement angulaire de la grappe spatiale avec des antennes reconfigurables. En second lieu, sur la base des statistiques à long terme du canal MIMO, nous proposons des algorithmes de sélection de diagramme de rayonnement MIMO (SPS-MIMO) pour atteindre la capacité maximale de canal ergodique. L'analyse de la maximisation de la capacité ergodique du système SPS-MIMO indique que le modèle statistique de sélection fournit des gains supplémentaires en améliorant la puissance du signal reçu et en décorrélant les signaux reçus avec différents diagrammes de rayonnement directionnels. Troisièmement, nous nous concentrons sur le modèle de sélection instantanée des diagrammes de rayonnement MIMO (IPS-MIMO) basé sur des informations instantanées d'état de canal (CSI) afin de maximiser la capacité instantanée pour chaque réalisation de canal. Nous démontrons que l’ordre de diversité des systèmes MIMO peut être multipliée par le nombre de diagrammes de rayonnement avec sélection de diagramme instantanée. Afin d'évaluer la capacité moyenne de l'IPS-MIMO, nous proposons un nouvel algorithme qui permet d’approximer étroitement la moyenne de la valeur maximale de la capacité du canal MIMO avec des trajets arbitrairement corrélés. Nous proposons également un algorithme pour sélectionner instantanément les diagrammes de rayonnement pour atteindre la capacité moyenne. En outre, sur la base d'une simple expression en forme fermée de la capacité coefficient de corrélation, nous sommes en mesure de proposer un algorithme de sélection de sous-ensemble de diagrammes qui offre un compromis entre performances et la complexité de l’algorithme de sélection. En conclusion, des gains de performance importants peuvent être obtenus grâce à la combinaison de l'utilisation d’antennes reconfigurables et de systèmes MIMO avec soit des algorithmes de sélection de diagramme de rayonnement statistique ou instantanée. La capacité des systèmes PS-MIMO à améliorer les performances du système, y compris la capacité et de l'ordre de la diversité, est démontrée par l'analyse théorique et des simulations numériques.----------ABSTRACT Since the 1990s, the use of multiple-input multiple-output (MIMO) systems has been introduced to modern wireless communications to provide reliable transmission at high data rates. This thesis focuses on the application of MIMO systems with reconfigurable antennas, which are electronically tunable to produce a number of radiation patterns at a single antenna element and provide pattern diversity. In particular, we investigate the capacity performance of the pattern selection MIMO (PS-MIMO) systems, and we also present maximum capacity achieving algorithms for radiation pattern selection. First, we investigate the application of reconfigurable antennas in estimating long term spatial statistics of spatial clustered channels. We propose a Capon-like spectrum estimator and a covariance matching technique (COMET) to jointly estimate the mean angle and the angular spread of the spatial cluster with reconfigurable antennas. Second, based on the long term statistics of the MIMO channel, we propose statistical pattern selection MIMO (SPS-MIMO) algorithms to achieve maximum ergodic channel capacity. Analysis of the ergodic capacity maximization of the SPS-MIMO indicates that the statistical pattern selection provides additional gains by enhancing received signal power and decorrelating received signals with different directional radiation patterns. Third, we focus on the instantaneous pattern selection MIMO (IPS-MIMO) based on instantaneous channel state information (CSI) in order to maximize the instantaneous capacity for every channel realization. We prove that the diversity order of MIMO systems can be multiplied by the number of radiation patterns with instantaneous pattern selection. In order to evaluate the mean capacity of the IPS-MIMO, we propose a novel algorithm which closely approximates the mean of the maximum of the channel capacity of arbitrarily correlated MIMO channels. We also propose an algorithm for instantaneously selecting radiation patterns to achieve the mean capacity. In addition, based on a simple closed-form approximation to the capacity correlation coefficient, we are able to propose a subset pattern selection algorithm which enables the trade-off between performances and complexity. In conclusion, important extra gains can be obtained as a result of combining the use of reconfigurable antennas and MIMO systems with either statistical or instantaneous radiation pattern selection. The capability of the PS-MIMO to improve system performances, including capacity and diversity order, is demonstrated through theoretical analysis and numerical simulations

Mobile and Wireless Communications

Mobile and Wireless Communications have been one of the major revolutions of the late twentieth century. We are witnessing a very fast growth in these technologies where mobile and wireless communications have become so ubiquitous in our society and indispensable for our daily lives. The relentless demand for higher data rates with better quality of services to comply with state-of-the art applications has revolutionized the wireless communication field and led to the emergence of new technologies such as Bluetooth, WiFi, Wimax, Ultra wideband, OFDMA. Moreover, the market tendency confirms that this revolution is not ready to stop in the foreseen future. Mobile and wireless communications applications cover diverse areas including entertainment, industrialist, biomedical, medicine, safety and security, and others, which definitely are improving our daily life. Wireless communication network is a multidisciplinary field addressing different aspects raging from theoretical analysis, system architecture design, and hardware and software implementations. While different new applications are requiring higher data rates and better quality of service and prolonging the mobile battery life, new development and advanced research studies and systems and circuits designs are necessary to keep pace with the market requirements. This book covers the most advanced research and development topics in mobile and wireless communication networks. It is divided into two parts with a total of thirty-four stand-alone chapters covering various areas of wireless communications of special topics including: physical layer and network layer, access methods and scheduling, techniques and technologies, antenna and amplifier design, integrated circuit design, applications and systems. These chapters present advanced novel and cutting-edge results and development related to wireless communication offering the readers the opportunity to enrich their knowledge in specific topics as well as to explore the whole field of rapidly emerging mobile and wireless networks. We hope that this book will be useful for students, researchers and practitioners in their research studies

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