MIMO-UFMC Transceiver Schemes for Millimeter Wave Wireless Communications

The UFMC modulation is among the most considered solutions for the realization of beyond-OFDM air interfaces for future wireless networks. This paper focuses on the design and analysis of an UFMC transceiver equipped with multiple antennas and operating at millimeter wave carrier frequencies. The paper provides the full mathematical model of a MIMO-UFMC transceiver, taking into account the presence of hybrid analog/digital beamformers at both ends of the communication links. Then, several detection structures are proposed, both for the case of single-packet isolated transmission, and for the case of multiple-packet continuous transmission. In the latter situation, the paper also considers the case in which no guard time among adjacent packets is inserted, trading off an increased level of interference with higher values of spectral efficiency. At the analysis stage, the several considered detection structures and transmission schemes are compared in terms of bit-error-rate, root-mean-square-error, and system throughput. The numerical results show that the proposed transceiver algorithms are effective and that the linear MMSE data detector is capable of well managing the increased interference brought by the removal of guard times among consecutive packets, thus yielding throughput gains of about 10 - 13 $\%$. The effect of phase noise at the receiver is also numerically assessed, and it is shown that the recursive implementation of the linear MMSE exhibits some degree of robustness against this disturbance

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

Characterization of Single- and Multi-antenna Wireless Channels

The wireless propagation channel significantly influences the received signal, so that it needs to be modeled effectively. Extensive measurements and analysis are required for investigating the validity of theoretical models and postulating new models based on measurements. Such measurements, analysis, and modeling are the topic of this thesis. The focus of the included contributions are Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) propagation channels and radio channels for sensor network applications. Paper I presents results from one of the first MIMO measurements for a double-directional characterization of the outdoor-to-indoor wireless propagation channel. Such channels are of interest for both cellular and wireless LAN applications. We discuss physical aspects of building penetration, and also provide statistics of angle and delay spreads in the channel. The paper also investigates the coupling between DOD and DOA and the two spectra are found to have non-negligible dependence. We test the applicability of three analytical channel models that make different assumptions on the coupling between DODs and DOAs. Our results indicate that analytical models, that impose fewer restrictions on the DOD to DOA coupling, should be used preferrably over models such as the Kronecker model that have more restrictive assumptions. Paper II presents a cluster-based analysis of the outdoor-to-indoor MIMO measurements analyzed in Paper I. A subset of parameters of the COST 273 channel model, a generic model for MIMO propagation channels, are characterized for the outdoor-to-indoor scenario. MPC parameters are extracted at each measured location using a high-resolution algorithm and clusters of MPCs are identified with an automated clustering approach. In particular, the adopted clustering approach requires that all MPC parameters must be similar in order for the MPCs to form a cluster. A statistical analysis of the identified clusters is performed for both the intra- and inter-cluster properties. Paper III analyzes the spatial fading distribution for a range of canonical sensor deployment scenarios. The presented results are relevant to communicating within, and between, clusters of nodes. Contrary to the widely accepted assumption in published literature that the channel is AWGN at a small-enough distance, our measurements indicate that values of the Rice factor do not, in general, increase monotonically as the Tx-Rx distance is reduced. A probability mixture model is presented, with distance dependent parameters, to account for the distance dependent variations of the Rice factor. A simulation model that includes small- and large-scale fading effects is presented. According to the modeling approach, a sensor node placed anywhere within the spatial extent of a small-scale region will experience the channel statistics applicable to that region. Paper IV presents results characterizing a radio channel for outdoor short-range sensor networks. A number of antennas are placed on the ground in an open area and time-variation of the channel is induced by a person moving in the vicinity of the nodes. The channel statistics of both the LOS path and the overall narrowband signal are non-stationary. We investigate the stationarity interval length to be used for small-scale analysis. Our analysis of the various measured links shows that the Rx signal strength is significantly influenced by a moving person only when the person blocks the LOS path. We present a generic approach for modeling the LOS blockage, and also model the time-variant Doppler spectrum of the channel's scattered components

Estimation of Radio Channel Parameters

Kurzfassung Diese Dissertation behandelt die Schätzung der Modellparameter einer Momentanaufnahme des Mobilfunkkanals. Das besondere Augenmerk liegt zum einen auf der Entwicklung eines generischen Datenmodells für den gemessenen Funkkanal, welches für die hochauflösende Parameterschätzung geeignet ist. Der zweite Schwerpunkt dieser Arbeit ist die Entwicklung eines robusten Parameterschätzers für die Bestimmung der Parameter des entworfenen Modells aus Funkkanalmessdaten. Entsprechend dieser logischen Abfolge ist auch der Aufbau dieser Arbeit. Im ersten Teil wird ausgehend von einem aus der Literatur bekannten strahlenoptischen Modell eine algebraisch handhabbare Darstellung von beobachteten Wellenausbreitungspfaden entwickelt. Das mathematische Modell erlaubt die Beschreibung von SISO (single-input-single-output)- Übertragungssystemen, also von Systemen mit einer Sendeantenne und einer Empfangsantenne, als auch die Beschreibung von solchen Systemen mit mehreren Sende- und/oder Empfangsantennen. Diese Systeme werden im Allgemeinen auch als SIMO- (single-input-multiple-output), MISO- (multiple-input-single-output) oder MIMO-Systeme (multiple-input-multiple-output) bezeichnet. Im Gegensatz zu bekannten Konzepten enthält das entwickelte Modell keine Restriktionen bezüglich der modellierbaren Antennenarrayarchitekturen. Dies ist besonders wichtig in Hinblick auf die möglichst vollständige Erfassung der räumlichen Struktur des Funkkanals. Die Flexibilität des Modells ist eine Grundvoraussetzung für die optimale Anpassung der Antennenstruktur an die Messaufgabe. Eine solche angepasste Antennenarraystruktur ist zum Beispiel eine zylindrische Anordnung von Antennenelementen. Sie ist gut geeignet für die Erfassung der räumlichen Struktur des Funkkanals (Azimut und Elevation) in so genannten Outdoor- Funkszenarien. Weiterhin wird im ersten Teil eine neue Komponente des Funkkanaldatenmodells eingeführt, welche den Beitrag verteilter (diffuser) Streuungen zur Funkübertragung beschreibt. Die neue Modellkomponente spielt eine Schlüsselrolle bei der Entwicklung eines robusten Parameterschätzers im Hauptteil dieser Arbeit. Die fehlende Modellierung der verteilten Streuungen ist eine der Hauptursachen für die begrenzte Anwendbarkeit und die oft kritisierte fehlende Robustheit von hochauflösenden Funkkanalparameterschätzern, die in der Literatur etabliert sind. Das neue Datenmodell beschreibt die so genannten dominanten Ausbreitungspfade durch eine deterministische Abbildung der Pfadparameter auf den gemessenen Funkkanal. Der Beitrag der verteilten Streuungen wird mit Hilfe eines zirkularen mittelwertfreien Gaußschen Prozesses beschrieben. Die Modellparameter der verteilten Streuungen beschreiben dabei die Kovarianzmatrix dieses Prozesses. Basierend auf dem entwickelten Datenmodell wird im Anschluss kurz über aktuelle Konzepte für Funkkanalmessgeräte, so genannte Channel-Sounder, diskutiert. Im zweiten Teil dieser Arbeit werden in erster Linie Ausdrücke zur Bestimmung der erzielbaren Messgenauigkeit eines Channel-Sounders abgeleitet. Zu diesem Zweck wird die untere Schranke für die Varianz der geschätzten Modellparameter, das heißt der Messwerte, bestimmt. Als Grundlage für die Varianzabschätzung wird das aus der Parameterschätztheorie bekannte Konzept der Cramér-Rao-Schranke angewandt. Im Rahmen der Ableitung der Cramér-Rao-Schranke werden außerdem wichtige Gesichtspunkte für die Entwicklung eines effizienten Parameterschätzers diskutiert. Im dritten Teil der Arbeit wird ein Schätzer für die Bestimmung der Ausbreitungspfadparameter nach dem Maximum-Likelihood-Prinzip entworfen. Nach einer kurzen Übersicht über existierende Konzepte zur hochauflösenden Funkkanalparameterschätzung wird die vorliegende Schätzaufgabe analysiert und in Hinsicht ihres Typs klassifiziert. Unter der Voraussetzung, dass die Parameter der verteilten Streuungen bekannt sind, lässt sich zeigen, daß sich die Schätzung der Parameter der Ausbreitungspfade als ein nichtlineares gewichtetes kleinstes Fehlerquadratproblem auffassen lässt. Basierend auf dieser Erkenntnis wird ein generischer Algorithmus zur Bestimmung einer globalen Startlösung für die Parameter eines Ausbreitungspfades vorgeschlagen. Hierbei wird von dem Konzept der Structure-Least-Squares (SLS)-Probleme Gebrauch gemacht, um die Komplexität des Schätzproblems zu reduzieren. Im folgenden Teil dieses Abschnitts wird basierend auf aus der Literatur bekannten robusten numerischen Algorithmen ein Schätzer zur genauen Bestimmung der Ausbreitungspfadparameter abgeleitet. Im letzten Teil dieses Abschnitts wird die Anwendung unterraumbasierter Schätzer zur Bestimmung der Ausbreitungspfadparameter diskutiert. Es wird ein speichereffizienter Algorithmus zur Signalraumschätzung entwickelt. Dieser Algorithmus ist eine Grundvoraussetzung für die Anwendung von mehrdimensionalen Parameterschätzern wie zum Beispiel des R-D unitary ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) zur Bestimmung von Funkkanalparametern aus MIMO-Funkkanalmessungen. Traditionelle Verfahren zur Signalraumschätzung sind hier im Allgemeinen nicht anwendbar, da sie einen zu großen Speicheraufwand erfordern. Außerdem wird in diesem Teil gezeigt, dass ESPRIT-Algorithmen auch zur Parameterschätzung von Daten mit so genannter versteckter Rotations-Invarianzstruktur eingesetzt werden können. Als Beispiel wird ein ESPRIT-basierter Algorithmus zur Richtungsschätzung in Verbindung mit multibeam-Antennenarrays (CUBA) abgeleitet. Im letzten Teil dieser Arbeit wird ein Maximum-Likelihood-Schätzer für die neue Komponente des Funkkanals, welche die verteilten Streuungen beschreibt, entworfen. Ausgehend vom Konzept des iterativen Maximum-Likelihood-Schätzers wird ein Algorithmus entwickelt, der hinreichend geringe numerische Komplexität besitzt, so dass er praktisch anwendbar ist. In erster Linie wird dabei von der Toeplitzstruktur der zu schätzenden Kovarianzmatrix Gebrauch gemacht. Aufbauend auf dem Schätzer für die Parameter der Ausbreitungspfade und dem Schätzer für die Parameter der verteilten Streuungen wird ein Maximum-Likelihood-Schätzer entwickelt (RIMAX), der alle Parameter des in Teil I entwickelten Modells der Funkanalmessung im Verbund schätzt. Neben den geschätzten Parametern des Datenmodells liefert der Schätzer zusätzlich Zuverlässigkeitsinformationen. Diese werden unter anderem zur Bestimmung der Modellordnung, das heißt zur Bestimmung der Anzahl der dominanten Ausbreitungspfade, herangezogen. Außerdem stellen die Zuverlässigkeitsinformationen aber auch ein wichtiges Schätzergebnis dar. Die Zuverlässigkeitsinformationen machen die weitere Verarbeitung und Wertung der Messergebnisse möglich.The theme of this thesis is the estimation of model parameters of a radio channel snapshot. The main focus was the development of a general data model for the measured radio channel, suitable for both high resolution channel parameter estimation on the one hand, and the development of a robust parameter estimator for the parameters of the designed parametric radio channel model, in line with this logical work flow is this thesis. In the first part of this work an algebraic representation of observed propagation paths is developed using a ray-optical model known from literature. The algebraic framework is suitable for the description of SISO (single-input-single-output) radio transmission systems. A SISO system uses one antenna as the transmitter (Tx) and one antenna as the receiver (Rx). The derived expression for the propagation paths is also suitable to describe SIMO (single-input-multiple-output), MISO (multiple-input-single-output), and MIMO (multiple-input-multiple-output) radio channel measurements. In contrast to other models used for high resolution channel parameter estimation the derived model makes no restriction regarding the structure of the antenna array used throughout the measurement. This is important since the ultimate goal in radio channel sounding is the complete description of the spatial (angular) structure of the radio channel at Tx and Rx. The flexibility of the data model is a prerequisite for the optimisation of the antenna array structure with respect to the measurement task. Such an optimised antenna structure is a stacked uniform circular beam array, i.e., a cylindrical arrangement of antenna elements. This antenna array configuration is well suited for the measurement of the spatial structure of the radio channel at Tx and/or Rx in outdoor-scenarios. Furthermore, a new component of the radio channel model is introduced in the first part of this work. It describes the contribution of distributed (diffuse) scattering to the radio transmission. The new component is key for the development of a robust radio channel parameter estimator, which is derived in the main part of this work. The ignorance of the contribution of distributed scattering to radio propagation is one of the main reasons why high-resolution radio channel parameter estimators fail in practice. Since the underlying data model is wrong the estimators produce erroneous results. The improved model describes the so called dominant propagation paths by a deterministic mapping of the propagation path parameters to the channel observation. The contribution of the distributed scattering is modelled as a zero-mean circular Gaussian process. The parameters of the distributed scattering process determine the structure of the covariance matrix of this process. Based on this data model current concepts for radio channel sounding devices are discussed. In the second part of this work expressions for the accuracy achievable by a radio channel sounder are derived. To this end the lower bound on the variance of the measurements i.e. the parameter estimates is derived. As a basis for this evaluation the concept of the Cramér-Rao lower bound is employed. On the way to the Cramér-Rao lower bound for all channel model parameters, important issues for the development of an appropriate parameter estimator are discussed. Among other things the coupling of model parameters is also discussed. In the third part of this thesis, an estimator, for the propagation path parameters is derived. For the estimator the 'maximum-likelihood' approach is employed. After a short overview of existing high-resolution channel parameter estimators the estimation problem is classified. It is shown, that the estimation of the parameters of the propagation paths can be understood as a nonlinear weighted least squares problem, provided the parameters of the distributed scattering process are known. Based on this observation a general algorithm for the estimation of raw parameters for the observed propagation paths is developed. The algorithm uses the concept of structured-least-squares (SLS) and compressed maximum likelihood to reduce the numerical complexity of the estimation problem. A robust estimator for the precise estimation of the propagation path parameters is derived. The estimator is based on concepts well known from nonlinear local optimisation theory. In the last part of this chapter the application of subspace based parameter estimation algorithms for path parameter estimation is discussed. A memory efficient estimator for the signal subspace needed by, e.g., R-D unitary ESPRIT is derived. This algorithm is a prerequisite for the application of signal subspace based algorithms to MIMO-channel sounding measurements. Standard algorithms for signal subspace estimation (economy size SVD, singular value decomposition) are not suitable since they require an amount of memory which is too large. Furthermore, it is shown that ESPRIT (Estimation of Signal Parameters via Rotational Invariance Techniques) based algorithms can also be employed for parameter estimation from data having hidden rotation invariance structure. As an example an ESPRIT algorithm for angle estimation using circular uniform beam arrays (circular multi-beam antennas) is derived. In the final part of this work a maximum likelihood estimator for the new component of the channel model is developed. Starting with the concept of iterative maximum likelihood estimation, an algorithm is developed having a low computational complexity. The low complexity of the algorithm is achieved by exploiting the Toeplitz-structure of the covariance matrix to estimate. Using the estimator for the (concentrated, dominant, specular-alike) propagation paths and the parametric estimator for the covariance matrix of the process describing the distributed diffuse scattering a joint estimator for all channel parameter is derived (RIMAX). The estimator is a 'maximum likelihood' estimator and uses the genuine SAGE concept to reduce the computational complexity. The estimator provides additional information about the reliability of the estimated channel parameters. This reliability information is used to determine an appropriate model for the observation. Furthermore, the reliability information i.e. the estimate of the covariance matrix of all parameter estimates is also an important parameter estimation result. This information is a prerequisite for further processing and evaluation of the measured channel parameters

User Effect Mitigation in MIMO Terminal Antennas

The rapid growth of cellular technology over the past decade transformed our lives, enabling billions of people to enjoy interactive multimedia content and ubiquitous connectivity through a device that can fit into the palm of a hand. In part the explosive growth of the smartphone market is enabled by innovative antenna system technologies, such as multiple-input multiple-output (MIMO) systems, facilitating high data rates and reliable connections. Even though future deployment of Long Term Evolution Advanced (LTE-A) is expected to provide seamless internet connectivity at even higher speeds over a wide range of devices with different form factors, fundamental terminal antenna limitations can severely impact the actual performance of the terminal. One of the key challenges in terminal antenna design are user-induced losses. It has been shown that electromagnetic absorption in body tissues as well as antenna impedance mismatch due to user proximity significantly degrade terminal antenna performance. Moreover, user interactions are non-static, which further complicates terminal design by leading to the requirement of evaluating a wide range of hand grips and usage scenarios. This doctoral thesis explores these challenges and offers useful insight on effective user interaction mitigation. In particular, state-of-the-art multiple antenna designs have been investigated in an attempt to formulate guidelines on efficient terminal antenna design in the presence of a user (Paper I). Moreover, the major part of the thesis considers the method of adaptive impedance matching (AIM) for performance enhancements of MIMO terminals. Both ideal and very practical and realistic AIM systems have been studied in order to extend the knowledge in the area by determining achievable performance gains and providing insights on AIM gain mechanisms for different terminal antenna designs, propagation environments and user scenarios. In Paper I, five different MIMO terminal antenna designs were evaluated in 11 representative user scenarios. Two of the prototypes were optimized with the Theory of Characteristic Modes (TCM), whereas the remaining three were based on more conventional antenna types. Multiplexing efficiency (ME) was used as the MIMO system performance metric, assuming an ideal uniform 3D propagation environment. The paper focuses on performance at frequency bands below 1 GHz due to the more stringent size limitations. Paper II presents a simulation model of the complete physical channel link based on ideal lossless AIM and evaluates the potential of AIM to mitigate user effects for three terminal antennas in four user scenarios. The prototypes studied have different performances in terms of bandwidth and isolation. MIMO capacity was used as the main performance metric. In order to gain insight on the impact of terminal bandwidth, as well as system bandwidth on AIM performance, capacity calculations were performed both for the center frequency and over the full LTE Band 13. In Paper III, a practical AIM system was set up and measured in both indoor and outdoor propagation scenarios for a one-hand and a two-hand grip, including a torso phantom. The AIM system consisted of two Maury mechanical tuners controlled with LabView. MIMO capacity was used to determine performance in the different user and channel cases. The impact of different propagation environments and user cases was discussed in detail. Moreover, tuner loss estimation was done to enable the calculation of AIM net gains. In Paper IV, the simulation model from Paper II was extended to include real antenna parameters as well as simulated environments with non-uniform angular power spectra. Two fundamentally different antenna designs were measured in three user scenarios involving phantom hands, whereas non-uniform environments of different angular spreads were simulated in post-processing. The study presents results and analysis on the impact of user scenarios and environment on the AIM gains for the terminals with different antenna designs. Finally, Paper V describes a realistic AIM system with custom-designed CMOS-SOI impedance tuners on a MIMO terminal antenna. Measurement setup control, as well as MIMO system evaluation, was achieved through a custom-developed LabView software. Detailed propagation measurements in three different environments with both phantom users and real test subjects were performed. The analysis and discussions provided insights on the practical implementation of AIM as well as on its performance in realistic conditions

A Study on MIMO Wireless Communication Channel Performance in Correlated Channels

MIMO wireless communication system is gaining popularity by days due to its versatility and wide applicability. When signal travels through wireless link it gets affected due to the disturbances present in the channel i.e. different sorts of interference and noise. Plus because there may or may not be a Line of sight (LOS) path between transmitter and receiver signal copies leaving the transmitter at the same time reaches the receiver with different delays and attenuation due to multiple reflections and interfere with each other at the receiver. Therefore fading of received signal power is also observed in case of a wireless MIMO link. In case of wireless two most important objectives can be channel estimation and signal detection. The importance of the wireless channel estimation can be attributed to faithful signal detection and transmit beam forming, power allocation etc. when Channel state information (CSI) is communicated to the transmitter via feedback loop in case of uni-directional channel or by simultaneous estimation by the transmitter itself in case of bi-directional channel. This text introduces some aspects of signal detection and mostly different aspects of channel estimation and explains why it is important in context of signal detection, beam forming etc. A brief introduction to antenna arrays and beam forming procedures have been given here. The cause of occurrence of spatial and temporal correlations have been discussed and different ways of modelling the spatial and temporal correlations involved are also briefly introduced in this text. How different link and link-end properties e.g. antenna spacing, angular spread of radiation beam, mean angle of radiation, mutual coupling present between elements of an antenna array etc. affects the channel correlations thereby affecting the performance of the MIMO wireless communication channel. Modelling of antenna mutual coupling and different estimation and compensation techniques are also discussed here

Massive MIMO for Dependable Communication

Cellular communication is constantly evolving; currently 5G systems are being deployed and research towards 6G is ongoing. Three use cases have been discussed as enhanced mobile broadband (eMBB), massive machine-type communication (mMTC), and ultra-reliable low-latency communication (URLLC). To fulfill the requirements of these use cases, new technologies are needed and one enabler is massive multiple-input multiple-output (MIMO). By increasing the number of antennas at the base station side, data rates can be increased, more users can be served simultaneously, and there is a potential to improve reliability. In addition, it is possible to achieve better coverage, improved energy efficiency, and low-complex user devices. The performance of any wireless system is limited by the underlying channels. Massive MIMO channels have shown several beneficial properties: the array gain stemming from the combining of the signals from the many antennas, improved user separation due to favourable propagation -- where the user channels become pair-wise orthogonal -- and the channel hardening effect, where the variations of channel gain decreases as the number of antennas increases. Previous theoretical works have commonly assumed independent and identically distributed (i.i.d.) complex Gaussian channels. However, in the first studies on massive MIMO channels, it was shown that common outdoor and indoor environments are not that rich in scattering, but that the channels are rather spatially correlated. To enable the above use cases, investigations are needed for the targeted environments. This thesis focuses on the benefits of deploying massive MIMO systems to achieve dependable communication in a number of scenarios related to the use cases. The first main area is the study of an industrial environment and aims at characterizing and modeling massive MIMO channels to assess the possibility of achieving the requirements of URLLC in a factory context. For example, a unique fully distributed array is deployed with the aim to further exploit spatial diversity. The other main area concerns massive MIMO at sub-GHz, a previously unexplored area. The channel characteristics when deploying a physically very large array for IoT networks are explored. To conclude, massive MIMO can indeed bring great advantages when trying to achieve dependable communication. Although channels in regular indoor environments are not i.i.d. complex Gaussian, the model can be justified in rich scattering industrial environments. Due to massive MIMO, the small-scale fading effects are reduced and when deploying a distributed array also the large-scale fading effects are reduced. In the Internet-of-Things (IoT) scenario, the channel is not as rich scattering. In this use case one can benefit from the array gain to extend coverage and improved energy efficiency, and diversity is gained due to the physically large array

Propagation measurement based study on relay networks

Von der nächsten Generation von Mobilfunksystemen erwartet man eine umfassende Versorgung mit breitbandigen Multimediadiensten. Um die dafür erforderliche flächendeckende Versorgung mit hohen Datenraten zu gewährleisten, können Relay-Netzwerke einen wesentlichen Beitrag liefern. Hierbei werden Netzwerkstationen mit Relay-Funktionalität in zellulare Netzwerke integriert. Diese Dissertation befasst sich mit der Untersuchung Relay-basierter Netzwerke unter Verwendung von Ausbreitungsmessungen. Die Arbeit deckt Fragen zur Kanalmodellierung, Systemevaluierung bis hin zur Systemverifikation ab. - Zunächst wird ein auf Funkkanalmessungen beruhendes experimentelles Kanalmodell für Relay-Netzwerke vorgestellt. Im Weiteren werden technische Verfahren für Mehrfachzugriffs-Relay-Netzwerke MARN diskutiert. Die erreichbare Systemleistung wurde unter Verwendung von Rayleigh-Kanälen innerhalb einer Systemsimulation bestimmt und im Anschluss mit realen Kanälen, die sowohl direkt aus Funkkanalmessungen als auch indirekt aus dem bereits erwähnten Kanalmodell abgeleitet wurden, verifiziert. Bisherige Arbeiten zur Modellierung breitbandiger Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) Kanäle berücksichtigen nicht oder nur sehr stark vereinfacht die Langzeitkorrelationseigenschaften zwischen den Links und werden damit der vermaschten und räumlich weit verteilten Topologie von Relay-Netzwerken gerecht. In der vorliegenden Dissertation erfolgte daher eine experimentelle Untersuchung zu den Korrelationseigenschaften von Large-Scale-Parametern LSP, die unter Verwendung von Funkkanalmessdaten aus urbanen Umgebungen und aus Innenräumen abgeleitet wurden. Die Ergebnisse hierzu fanden Eingang in das vom WINNER-Projekt entwickelte Kanalmodell. Sie erlauben damit eine realistischere Simulation von Relay-unterstützten Netzen. Einen weiteren Schwerpunkt dieser Arbeit stellen technische Verfahren dar, die eine Erhöhung der Systemleistung in MARN mit unbekannter Interferenz UKIF versprechen. Im Einzelnen handelt es sich um die Mehrfachzugriffs-Kodierung MAC - die eine verbesserte Signaltrennung auf der Empfängerseite und eine Erhöhung des Datendurchsatzes erlaubt, den Entwurf eines Relay-Protokolls zur Erhöhung der Systemeffizienz, einen Minimum Mean Square Error (MMSE) Algorithmus zur Unterdrückung unbekannter Interferenzen bei Erhaltung der MAC-Signalstruktur mehrerer Mobilstationen MS, und ein fehlererkennungsbasiertes Signalauswahlverfahren zur Diversitätserhöhung. Die vorgenannten Verfahren werden in einer Systemsimulation zunächst mit Rayleigh-Kanälen evaluiert und demonstrieren die erzielbare theoretische Leistungssteigerung. Die Berücksichtigung realer Funkkanäle innerhalb der Systemsimulation zeigt allerdings, dass die theoretische Systemleistung so in der Realität nicht erreichbar ist. Die Ursache hierfür ist in den idealisierten Annahmen theoretischer Kanäle zu suchen. Für die Entwicklung künftiger Relay-Netzwerke bieten die in dieser Arbeit aufbereiteten Erkenntnisse hinsichtlich der Langzeitkorrelationseigenschaften zwischen den Links einen wertvollen Beitrag für die Abschätzung ihrer Systemleistung auf der Basis eines verbesserten Kanalmodells.Considering technological bases of next generation wireless systems, it is expected that systems can provide a variety of coverage requirements to support ubiquitous communications. To satisfy the requirements, an innovative idea, integrating network elements with a relaying capability into cellular networks, is one of the most promising solutions. The main topic of this dissertation is a propagation measurement based study on relay networks. The study includes three parts: channel modeling, performance evaluation, and verification. First of all, an empirical channel model for relay networks is proposed based on statistical analyses of measurement data. Then, advanced techniques for the throughput improvement and interference cancellation are proposed for Multiple Access Relay Networks (MARN) which are used as an example of relay networks. The performance of the considered MARN is evaluated for Rayleigh channels, and then verified for realistic channels, obtained from measurement data and from the experimental relay channel model as well. For relay channel modeling, the long-term correlation properties between links are of crucial importance due to the meshed-network topology. Although, there is a wide variety of research results for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) channel modeling available, the characterization of correlation properties has been significantly simplified or even completely ignored which motivates this research to be performed. In this dissertation, the experimental results of the correlation properties of Large Scale Parameters (LSP) are presented through the analysis on the real-field measurement data for both the urban and indoor scenarios. furthermore, the correlation properties have been fully introduced into the WINNER channel Model (WIM) for realistic relay channel simulations. As a further contribution of this dissertation, various advanced techniques are proposed for MARN in the presence of Unknown Interference (UKIF). Multiple Access Coding (MAC) is introduced as a multiple access technique. The use of MAC provides the signal separability at the receiver and improves throughput. Thereafter, high system resource efficiency can be achieved through relay protocol design. At the receiver, Minimum Mean Square Error (MMSE)-based spatial filtering is used to suppress UKIF while preserving multiple Mobile Station (MS)s’ MAC-encoded signal structure. Furthermore, an error detection aided signal selection technique is proposed for diversity increasing. The theoretical system performance with aforementioned techniques is simulated for Rayleigh channels. Thereafter, realistic channels are exploited for the performance verification. The gap between the theoretical performance and the realistic performance indicates that the assumptions made to the simplified Rayleigh-channels do not fully hold in reality. For the future relay system design, this work provides valuable information about the performance evaluation of relay networks in consideration of the correlation properties between links