6 research outputs found
One-Bit Quantizers for Fading Channels
We study channel capacity when a one-bit quantizer is employed at the output
of the discrete-time average-power-limited Rayleigh-fading channel. We focus on
the low signal-to-noise ratio regime, where communication at very low spectral
efficiencies takes place, as in Spread Spectrum and Ultra-Wideband
communications. We demonstrate that, in this regime, the best one-bit quantizer
does not reduce the asymptotic capacity of the coherent channel, but it does
reduce that of the noncoherent channel.Comment: 4 pages. To be presented at the 2012 International Zurich Seminar on
Communications (IZS
Ultra Wideband Communications: from Analog to Digital
ï»żUltrabreitband-Signale (Ultra Wideband [UWB]) können einen
signifikanten Nutzen im Bereich drahtloser Kommunikationssysteme haben. Es
sind jedoch noch einige Probleme offen, die durch Systemdesigner und
Wissenschaftler gelöst werden mĂŒssen. Ein Funknetzsystem mit einer derart
groĂen Bandbreite ist normalerweise auch durch eine groĂe Anzahl an
Mehrwegekomponenten mit jeweils verschiedenen Pfadamplituden
gekennzeichnet. Daher ist es schwierig, die zeitlich verteilte Energie
effektiv zu erfassen. AuĂerdem ist in vielen FĂ€llen der naheliegende
Ansatz, ein kohÀrenter EmpfÀnger im Sinne eines signalangepassten Filters
oder eines Korrelators, nicht unbedingt die beste Wahl. In der vorliegenden
Arbeit wird dabei auf die bestehende Problematik und weitere
Lösungsmöglichkeiten eingegangen.
Im ersten Abschnitt geht es um âImpulse Radio UWBâ-Systeme mit
niedriger Datenrate. Bei diesen Systemen kommt ein inkohÀrenter EmpfÀnger
zum Einsatz. InkohÀrente Signaldetektion stellt insofern einen
vielversprechenden Ansatz dar, als das damit aufwandsgĂŒnstige und robuste
Implementierungen möglich sind. Dies trifft vor allem in AnwendungsfÀllen
wie den von drahtlosen Sensornetzen zu, wo preiswerte GerÀte mit langer
Batterielaufzeit nötigsind. Dies verringert den fĂŒr die KanalschĂ€tzung
und die Synchronisation nötigen Aufwand, was jedoch auf Kosten der
Leistungseffizienz geht und eine erhöhte Störempfindlichkeit gegenĂŒber
Interferenz (z.B. Interferenz durch mehrere Nutzer oder schmalbandige
Interferenz) zur Folge hat.
Um die Bitfehlerrate der oben genannten Verfahren zu bestimmen, wurde
zunÀchst ein inkohÀrenter Combining-Verlust spezifiziert, welcher
auftritt im Gegensatz zu kohÀrenter Detektion mit Maximum Ratio Multipath
Combining. Dieser Verlust hÀngt von dem Produkt aus der LÀnge des
Integrationsfensters und der Signalbandbreite ab.
Um den Verlust durch inkohÀrentes Combining zu reduzieren und somit die
Leistungseffizienz des EmpfÀngers zu steigern, werden verbesserte
Combining-Methoden fĂŒr Mehrwegeempfang vorgeschlagen. Ein analoger
EmpfÀnger, bei dem der Hauptteil des Mehrwege-Combinings durch einen
âIntegrate and Dumpâ-Filter implementiert ist, wird fĂŒr UWB-Systeme
mit Zeit-Hopping gezeigt. Dabei wurde die Einsatzmöglichkeit von dĂŒnn
besetzten Codes in solchen System diskutiert und bewertet. Des Weiteren
wird eine Regel fĂŒr die Code-Auswahl vorgestellt, welche die StabilitĂ€t
des Systems gegen Mehrnutzer-Störungen sicherstellt und gleichzeitig den
Verlust durch inkohÀrentes Combining verringert.
Danach liegt der Fokus auf digitalen Lösungen bei inkohÀrenter
Demodulation. Im Vergleich zum AnalogempfÀnger besitzt ein
DigitalempfÀnger einen Analog-Digital-Wandler im Zeitbereich gefolgt von
einem digitalen Optimalfilter. Der digitale Optimalfilter dekodiert den
Mehrfachzugriffscode kohÀrent und beschrÀnkt das inkohÀrente Combining
auf die empfangenen Mehrwegekomponenten im Digitalbereich. Es kommt ein
schneller Analog-Digital-Wandler mit geringer Auflösung zum Einsatz, um
einen vertretbaren Energieverbrauch zu gewÀhrleisten. Diese Digitaltechnik
macht den Einsatz langer Analogverzögerungen bei differentieller
Demodulation unnötig und ermöglicht viele Arten der digitalen
Signalverarbeitung. Im Vergleich zur Analogtechnik reduziert sie nicht nur
den inkohÀrenten Combining-Verlust, sonder zeigt auch eine stÀrkere
Resistenz gegenĂŒber Störungen. Dabei werden die Auswirkungen der
Auflösung und der Abtastrate der Analog-Digital-Umsetzung analysiert. Die
Resultate zeigen, dass die verminderte Effizienz solcher
Analog-Digital-Wandler gering ausfÀllt. Weiterhin zeigt sich, dass im
Falle starker Mehrnutzerinterferenz sogar eine Verbesserung der Ergebnisse
zu beobachten ist. Die vorgeschlagenen Design-Regeln spezifizieren die
Anwendung der Analog-Digital-Wandler und die Auswahl der Systemparameter in
AbhÀngigkeit der verwendeten Mehrfachzugriffscodes und der Modulationsart.
Wir zeigen, wie unter Anwendung erweiterter Modulationsverfahren die
Leistungseffizienz verbessert werden kann und schlagen ein Verfahren zur
UnterdrĂŒckung schmalbandiger Störer vor, welches auf Soft Limiting
aufbaut. Durch die Untersuchungen und Ergebnissen zeigt sich, dass
inkohÀrente EmpfÀnger in UWB-Kommunikationssystemen mit niedriger
Datenrate ein groĂes Potential aufweisen.
AuĂerdem wird die Auswahl der benutzbaren Bandbreite untersucht, um einen
Kompromiss zwischen inkohÀrentem Combining-Verlust und StabilitÀt
gegenĂŒber langsamen Schwund zu erreichen. Dadurch wurde ein neues Konzept
fĂŒr UWB-Systeme erarbeitet: wahlweise kohĂ€rente oder inkohĂ€rente
EmpfÀnger, welche als UWB-Systeme Frequenz-Hopping nutzen. Der wesentliche
Vorteil hiervon liegt darin, dass die Bandbreite im Basisband sich deutlich
verringert. Mithin ermöglicht dies einfach zu realisierende digitale
Signalverarbeitungstechnik mit kostengĂŒnstigen Analog-Digital-Wandlern.
Dies stellt eine neue Epoche in der Forschung im Bereich drahtloser
Sensorfunknetze dar.
Der Schwerpunkt des zweiten Abschnitts stellt adaptiven Signalverarbeitung
fĂŒr hohe Datenraten mit âDirect Sequenceâ-UWB-Systemen in den
Vordergrund. In solchen Systemen entstehen, wegen der groĂen Anzahl der
empfangenen Mehrwegekomponenten, starke Inter- bzw.
Intrasymbolinterferenzen. AuĂerdem kann die FunktionalitĂ€t des Systems
durch Mehrnutzerinterferenz und Schmalbandstörungen deutlich beeinflusst
werden. Um sie zu eliminieren, wird die âWidely Linearâ-Rangreduzierung
benutzt. Dabei verbessert die Rangreduzierungsmethode das
Konvergenzverhalten, besonders wenn der gegebene Vektor eine sehr groĂe
Anzahl an Abtastwerten beinhaltet (in Folge hoher einer Abtastrate).
ZusÀtzlich kann das System durch die Anwendung der R-linearen Verarbeitung
die Statistik zweiter Ordnung des nicht-zirkularen Signals vollstÀndig
ausnutzen, was sich in verbesserten SchÀtzergebnissen widerspiegelt.
Allgemeine kann die Methode der âWidely Linearâ-Rangreduzierung auch in
andern Bereichen angewendet werden, z.B. in âDirect
Sequenceâ-Codemultiplexverfahren (DS-CDMA), im MIMO-Bereich, im Global
System for Mobile Communications (GSM) und beim Beamforming.The aim of this thesis is to investigate key issues encountered in the
design of transmission schemes and receiving techniques for Ultra Wideband
(UWB) communication systems. Based on different data rate applications,
this work is divided into two parts, where energy efficient and robust
physical layer solutions are proposed, respectively.
Due to a huge bandwidth of UWB signals, a considerable amount of multipath
arrivals with various path gains is resolvable at the receiver. For low
data rate impulse radio UWB systems, suboptimal non-coherent detection is a
simple way to effectively capture the multipath energy. Feasible techniques
that increase the power efficiency and the interference robustness of
non-coherent detection need to be investigated. For high data rate direct
sequence UWB systems, a large number of multipath arrivals results in
severe inter-/intra-symbol interference. Additionally, the system
performance may also be deteriorated by multi-user interference and
narrowband interference. It is necessary to develop advanced signal
processing techniques at the receiver to suppress these interferences.
Part I of this thesis deals with the co-design of signaling schemes and
receiver architectures in low data rate impulse radio UWB systems based on
non-coherent detection.â We analyze the bit error rate performance of
non-coherent detection and characterize a non-coherent combining loss,
i.e., a performance penalty with respect to coherent detection with maximum
ratio multipath combining. The thorough analysis of this loss is very
helpful for the design of transmission schemes and receive techniques
innon-coherent UWB communication systems.â We propose to use optical
orthogonal codes in a time hopping impulse radio UWB system based on an
analog non-coherent receiver. The âanalogâ means that the major part of
the multipath combining is implemented by an integrate and dump filter. The
introduced semi-analytical method can help us to easily select the time
hopping codes to ensure the robustness against the multi-user interference
and meanwhile to alleviate the non-coherent combining loss.â The main
contribution of Part I is the proposal of applying fully digital solutions
in non-coherent detection. The proposed digital non-coherent receiver is
based on a time domain analog-to-digital converter, which has a high speed
but a very low resolution to maintain a reasonable power consumption.
Compared to its analog counterpart, itnot only significantly reduces the
non-coherent combining loss but also offers a higher interference
robustness. In particular, the one-bit receiver can effectively suppress
strong multi-user interference and is thus advantageous in separating
simultaneously operating piconets.The fully digital solutions overcome the
difficulty of implementing long analog delay lines and make differential
UWB detection possible. They also facilitate the development of various
digital signal processing techniques such as multi-user detection and
non-coherent multipath combining methods as well as the use of advanced
modulationschemes (e.g., M-ary Walsh modulation).â Furthermore, we
present a novel impulse radio UWB system based on frequency hopping, where
both coherent and non-coherent receivers can be adopted. The key advantage
is that the baseband bandwidth can be considerably reduced (e.g., lower
than 500 MHz), which enables low-complexity implementation of the fully
digital solutions. It opens up various research activities in the
application field of wireless sensor networks.
Part II of this thesis proposes adaptive widely linear reduced-rank
techniques to suppress interferences for high data rate direct sequence UWB
systems, where second-order non-circular signals are used. The reduced-rank
techniques are designed to improve the convergence performance and the
interference robustness especially when the received vector contains a
large number of samples (due to a high sampling rate in UWB systems). The
widely linear processing takes full advantage of the second-order
statistics of the non-circular signals and enhances the estimation
performance. The generic widely linear reduced-rank concept also has a
great potential in the applications of other systems such as Direct
Sequence Code Division Multiple Access (DS-CDMA), Multiple Input Multiple
Output (MIMO) system, and Global System for Mobile Communications (GSM), or
in other areas such as beamforming
Deep learning for wireless communications : flexible architectures and multitask learning
Demand for wireless connectivity has never been higher and continues to grow rapidly.
Connecting more devices requires mindfulness in managing the limited resources of energy and radio spectrum. The advent of Software Defined Radio (SDR) has enabled
breathroughs in radio configurability, enabling dynamic spectrum access and physical
layer optimizations at runtime. In recent years Machine Learning (ML) has been a
key enabling technology of various innovations in the wireless communications domain, taking advantage of the newfound flexibility in SDR. The new ML-based signal processing models are no longer based entirely on Digital Signal Processing (DSP) expertise, but are developed in a data-driven approach. This paradigm shift in receiver design is recent, and appropriate architectures and best model training practices have yet to be established. This thesis explores multiple wireless communications tasks addressed with the toolbox of Deep Learning (DL), which is a subset of ML. Many existing DL solutions are hampered by the limitations of the chosen architectures, which limits their adoptability as drag-and-drop solutions by wireless system designers. Recurrent Neural Network (RNN) and Fully Convolutional Neural Network (FCN) architecture types are explored that enable the adaptability one would expect of classic DSP functions (like the filter). The field of wireless communications boasts a wealth of data, due to the mature and feature-rich simulation software ecosystem. In Radio Frequency Machine Learning (RFML) this is regularly leveraged to produce datasets for the new data-driven models. Techniques like Multitask Learning (MTL) can exploit this simulated data even further by allowing models to be trained on their primary task, like signal classification or demodulation, while simultaneously estimating the channel quality. The findings presented in this work show that fully convolutional architectures can be more appropriate for tasks like frame synchronization compared to commonly applied classification models. RNN-based autoencoders achieve good results as an end-to-end trainable receiver solution, however they can be challenging to apply to longer sequences. MTL is identified as an excellent technique not only for training unique models, capable of performing multiple tasks, but as a regularization technique in RFML.Demand for wireless connectivity has never been higher and continues to grow rapidly.
Connecting more devices requires mindfulness in managing the limited resources of energy and radio spectrum. The advent of Software Defined Radio (SDR) has enabled
breathroughs in radio configurability, enabling dynamic spectrum access and physical
layer optimizations at runtime. In recent years Machine Learning (ML) has been a
key enabling technology of various innovations in the wireless communications domain, taking advantage of the newfound flexibility in SDR. The new ML-based signal processing models are no longer based entirely on Digital Signal Processing (DSP) expertise, but are developed in a data-driven approach. This paradigm shift in receiver design is recent, and appropriate architectures and best model training practices have yet to be established. This thesis explores multiple wireless communications tasks addressed with the toolbox of Deep Learning (DL), which is a subset of ML. Many existing DL solutions are hampered by the limitations of the chosen architectures, which limits their adoptability as drag-and-drop solutions by wireless system designers. Recurrent Neural Network (RNN) and Fully Convolutional Neural Network (FCN) architecture types are explored that enable the adaptability one would expect of classic DSP functions (like the filter). The field of wireless communications boasts a wealth of data, due to the mature and feature-rich simulation software ecosystem. In Radio Frequency Machine Learning (RFML) this is regularly leveraged to produce datasets for the new data-driven models. Techniques like Multitask Learning (MTL) can exploit this simulated data even further by allowing models to be trained on their primary task, like signal classification or demodulation, while simultaneously estimating the channel quality. The findings presented in this work show that fully convolutional architectures can be more appropriate for tasks like frame synchronization compared to commonly applied classification models. RNN-based autoencoders achieve good results as an end-to-end trainable receiver solution, however they can be challenging to apply to longer sequences. MTL is identified as an excellent technique not only for training unique models, capable of performing multiple tasks, but as a regularization technique in RFML
Investigations of noncoherent OOK based schemes with soft and hard decisions for WSNs
On-off keying (OOK) with noncoherent detection currently turns out to be very attractive for ultra-low power design for wireless sensor networks (WSNs) because of its simplicity. This paper investigates the capacity behavior of noncoherent OOK over AWGN channels in the low signal-to-noise ratio regime to demonstrate that energy autonomy can be achieved for WSNs. Our investigations show that noncoherent OOK modulation both with soft and hard decisions can achieve the Shannon limit for extremely asymmetric âon-offâ distributions. We also determine the wideband slope for both models here. According to our capacity study, pulse-position modulation (PPM) is suggested as channel coding scheme combined with OOK signaling, for both the soft and the hard case. A recommendation for a specific Reed-Solomon code in combination with PPM is provided based on performance evaluations