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Advanced Trends in Wireless Communications
Physical limitations on wireless communication channels impose huge challenges to reliable communication. Bandwidth limitations, propagation loss, noise and interference make the wireless channel a narrow pipe that does not readily accommodate rapid flow of data. Thus, researches aim to design systems that are suitable to operate in such channels, in order to have high performance quality of service. Also, the mobility of the communication systems requires further investigations to reduce the complexity and the power consumption of the receiver. This book aims to provide highlights of the current research in the field of wireless communications. The subjects discussed are very valuable to communication researchers rather than researchers in the wireless related areas. The book chapters cover a wide range of wireless communication topics
Novel Hybrid-Learning Algorithms for Improved Millimeter-Wave Imaging Systems
Increasing attention is being paid to millimeter-wave (mmWave), 30 GHz to 300
GHz, and terahertz (THz), 300 GHz to 10 THz, sensing applications including
security sensing, industrial packaging, medical imaging, and non-destructive
testing. Traditional methods for perception and imaging are challenged by novel
data-driven algorithms that offer improved resolution, localization, and
detection rates. Over the past decade, deep learning technology has garnered
substantial popularity, particularly in perception and computer vision
applications. Whereas conventional signal processing techniques are more easily
generalized to various applications, hybrid approaches where signal processing
and learning-based algorithms are interleaved pose a promising compromise
between performance and generalizability. Furthermore, such hybrid algorithms
improve model training by leveraging the known characteristics of radio
frequency (RF) waveforms, thus yielding more efficiently trained deep learning
algorithms and offering higher performance than conventional methods. This
dissertation introduces novel hybrid-learning algorithms for improved mmWave
imaging systems applicable to a host of problems in perception and sensing.
Various problem spaces are explored, including static and dynamic gesture
classification; precise hand localization for human computer interaction;
high-resolution near-field mmWave imaging using forward synthetic aperture
radar (SAR); SAR under irregular scanning geometries; mmWave image
super-resolution using deep neural network (DNN) and Vision Transformer (ViT)
architectures; and data-level multiband radar fusion using a novel
hybrid-learning architecture. Furthermore, we introduce several novel
approaches for deep learning model training and dataset synthesis.Comment: PhD Dissertation Submitted to UTD ECE Departmen
Cooperative Radio Communications for Green Smart Environments
The demand for mobile connectivity is continuously increasing, and by 2020 Mobile and Wireless Communications will serve not only very dense populations of mobile phones and nomadic computers, but also the expected multiplicity of devices and sensors located in machines, vehicles, health systems and city infrastructures. Future Mobile Networks are then faced with many new scenarios and use cases, which will load the networks with different data traffic patterns, in new or shared spectrum bands, creating new specific requirements. This book addresses both the techniques to model, analyse and optimise the radio links and transmission systems in such scenarios, together with the most advanced radio access, resource management and mobile networking technologies. This text summarises the work performed by more than 500 researchers from more than 120 institutions in Europe, America and Asia, from both academia and industries, within the framework of the COST IC1004 Action on "Cooperative Radio Communications for Green and Smart Environments". The book will have appeal to graduates and researchers in the Radio Communications area, and also to engineers working in the Wireless industry. Topics discussed in this book include: • Radio waves propagation phenomena in diverse urban, indoor, vehicular and body environments• Measurements, characterization, and modelling of radio channels beyond 4G networks• Key issues in Vehicle (V2X) communication• Wireless Body Area Networks, including specific Radio Channel Models for WBANs• Energy efficiency and resource management enhancements in Radio Access Networks• Definitions and models for the virtualised and cloud RAN architectures• Advances on feasible indoor localization and tracking techniques• Recent findings and innovations in antenna systems for communications• Physical Layer Network Coding for next generation wireless systems• Methods and techniques for MIMO Over the Air (OTA) testin
Cooperative Radio Communications for Green Smart Environments
The demand for mobile connectivity is continuously increasing, and by 2020 Mobile and Wireless Communications will serve not only very dense populations of mobile phones and nomadic computers, but also the expected multiplicity of devices and sensors located in machines, vehicles, health systems and city infrastructures. Future Mobile Networks are then faced with many new scenarios and use cases, which will load the networks with different data traffic patterns, in new or shared spectrum bands, creating new specific requirements. This book addresses both the techniques to model, analyse and optimise the radio links and transmission systems in such scenarios, together with the most advanced radio access, resource management and mobile networking technologies. This text summarises the work performed by more than 500 researchers from more than 120 institutions in Europe, America and Asia, from both academia and industries, within the framework of the COST IC1004 Action on "Cooperative Radio Communications for Green and Smart Environments". The book will have appeal to graduates and researchers in the Radio Communications area, and also to engineers working in the Wireless industry. Topics discussed in this book include: • Radio waves propagation phenomena in diverse urban, indoor, vehicular and body environments• Measurements, characterization, and modelling of radio channels beyond 4G networks• Key issues in Vehicle (V2X) communication• Wireless Body Area Networks, including specific Radio Channel Models for WBANs• Energy efficiency and resource management enhancements in Radio Access Networks• Definitions and models for the virtualised and cloud RAN architectures• Advances on feasible indoor localization and tracking techniques• Recent findings and innovations in antenna systems for communications• Physical Layer Network Coding for next generation wireless systems• Methods and techniques for MIMO Over the Air (OTA) testin
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 fĂĽr den gemessenen Funkkanal,
welches für die hochauflösende Parameterschätzung geeignet ist. Der zweite
Schwerpunkt dieser Arbeit ist die Entwicklung eines robusten Parameterschätzers
fĂĽr 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)-
Ăśbertragungssystemen, 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 eingefĂĽhrt, welche den Beitrag verteilter (diffuser)
Streuungen zur FunkĂĽbertragung 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 fĂĽr 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 GauĂźschen 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 AusdrĂĽcke 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 fĂĽr 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 groĂźen Speicheraufwand erfordern. AuĂźerdem 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 heiĂźt zur
Bestimmung der Anzahl der dominanten Ausbreitungspfade, herangezogen. AuĂźerdem
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