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Transmission strategies for broadband wireless systems with MMSE turbo equalization
This monograph details efficient transmission strategies for single-carrier wireless broadband communication systems employing iterative (turbo) equalization. In particular, the first part focuses on the design and analysis of low complexity and robust MMSE-based turbo equalizers operating in the frequency domain. Accordingly, several novel receiver schemes are presented which improve the convergence properties and error performance over the existing turbo equalizers. The second part discusses concepts and algorithms that aim to increase the power and spectral efficiency of the communication system by efficiently exploiting the available resources at the transmitter side based upon the channel conditions. The challenging issue encountered in this context is how the transmission rate and power can be optimized, while a specific convergence constraint of the turbo equalizer is guaranteed.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Entwurf und der Analyse von
effizienten Übertragungs-konzepten für drahtlose, breitbandige
Einträger-Kommunikationssysteme mit iterativer (Turbo-) Entzerrung und
Kanaldekodierung. Dies beinhaltet einerseits die Entwicklung von
empfängerseitigen Frequenzbereichs-entzerrern mit geringer Komplexität
basierend auf dem Prinzip der Soft Interference Cancellation Minimum-Mean
Squared-Error (SC-MMSE) Filterung und andererseits den Entwurf von
senderseitigen Algorithmen, die durch Ausnutzung von
Kanalzustandsinformationen die Bandbreiten- und Leistungseffizienz in Ein-
und Mehrnutzersystemen mit Mehrfachantennen (sog. Multiple-Input
Multiple-Output (MIMO)) verbessern.
Im ersten Teil dieser Arbeit wird ein allgemeiner Ansatz für Verfahren zur
Turbo-Entzerrung nach dem Prinzip der linearen MMSE-Schätzung, der
nichtlinearen MMSE-Schätzung sowie der kombinierten MMSE- und
Maximum-a-Posteriori (MAP)-Schätzung vorgestellt. In diesem Zusammenhang
werden zwei neue Empfängerkonzepte, die eine Steigerung der
Leistungsfähigkeit und Verbesserung der Konvergenz in Bezug auf
existierende SC-MMSE Turbo-Entzerrer in verschiedenen Kanalumgebungen
erzielen, eingeführt. Der erste Empfänger - PDA SC-MMSE - stellt eine
Kombination aus dem Probabilistic-Data-Association (PDA) Ansatz und dem
bekannten SC-MMSE Entzerrer dar. Im Gegensatz zum SC-MMSE nutzt der PDA
SC-MMSE eine interne Entscheidungsrückführung, so dass zur Unterdrückung
von Interferenzen neben den a priori Informationen der Kanaldekodierung
auch weiche Entscheidungen der vorherigen Detektions-schritte
berücksichtigt werden. Durch die zusätzlich interne
Entscheidungsrückführung erzielt der PDA SC-MMSE einen wesentlichen Gewinn
an Performance in räumlich unkorrelierten MIMO-Kanälen gegenüber dem
SC-MMSE, ohne dabei die Komplexität des Entzerrers wesentlich zu erhöhen.
Der zweite Empfänger - hybrid SC-MMSE - bildet eine Verknüpfung von
gruppenbasierter SC-MMSE Frequenzbereichsfilterung und MAP-Detektion.
Dieser Empfänger besitzt eine skalierbare Berechnungskomplexität und weist
eine hohe Robustheit gegenüber räumlichen Korrelationen in MIMO-Kanälen
auf. Die numerischen Ergebnisse von Simulationen basierend auf Messungen
mit einem Channel-Sounder in Mehrnutzerkanälen mit starken räumlichen
Korrelationen zeigen eindrucksvoll die Überlegenheit des hybriden
SC-MMSE-Ansatzes gegenüber dem konventionellen SC-MMSE-basiertem Empfänger.
Im zweiten Teil wird der Einfluss von System- und Kanalmodellparametern auf
die Konvergenzeigenschaften der vorgestellten iterativen Empfänger mit
Hilfe sogenannter Korrelationsdiagramme untersucht. Durch semi-analytische
Berechnungen der Entzerrer- und Kanaldecoder-Korrelationsfunktionen wird
eine einfache Berechnungsvorschrift zur Vorhersage der
Bitfehlerwahrscheinlichkeit von SC-MMSE und PDA SC-MMSE Turbo Entzerrern
für MIMO-Fadingkanäle entwickelt. Des Weiteren werden zwei Fehlerschranken
für die Ausfallwahrscheinlichkeit der Empfänger vorgestellt. Die
semi-analytische Methode und die abgeleiteten Fehlerschranken ermöglichen
eine aufwandsgeringe Abschätzung sowie Optimierung der Leistungsfähigkeit
des iterativen Systems.
Im dritten und abschließenden Teil werden Strategien zur Raten- und
Leistungszuweisung in Kommunikationssystemen mit konventionellen iterativen
SC-MMSE Empfängern untersucht. Zunächst wird das Problem der Maximierung
der instantanen Summendatenrate unter der Berücksichtigung der Konvergenz
des iterativen Empfängers für einen Zweinutzerkanal mit fester
Leistungsallokation betrachtet. Mit Hilfe des Flächentheorems von
Extrinsic-Information-Transfer (EXIT)-Funktionen wird eine obere Schranke
für die erreichbare Ratenregion hergeleitet. Auf Grundlage dieser Schranke
wird ein einfacher Algorithmus entwickelt, der für jeden Nutzer aus einer
Menge von vorgegebenen Kanalcodes mit verschiedenen Codierraten denjenigen
auswählt, der den instantanen Datendurchsatz des Mehrnutzersystems
verbessert. Neben der instantanen Ratenzuweisung wird auch ein
ausfallbasierter Ansatz zur Ratenzuweisung entwickelt. Hierbei erfolgt die
Auswahl der Kanalcodes für die Nutzer unter Berücksichtigung der Einhaltung
einer bestimmten Ausfallwahrscheinlichkeit (outage probability) des
iterativen Empfängers. Des Weiteren wird ein neues Entwurfskriterium für
irreguläre Faltungscodes hergeleitet, das die Ausfallwahrscheinlichkeit von
Turbo SC-MMSE Systemen verringert und somit die Zuverlässigkeit der
Datenübertragung erhöht. Eine Reihe von Simulationsergebnissen von
Kapazitäts- und Durchsatzberechnungen werden vorgestellt, die die
Wirksamkeit der vorgeschlagenen Algorithmen und Optimierungsverfahren in
Mehrnutzerkanälen belegen. Abschließend werden außerdem verschiedene
Maßnahmen zur Minimierung der Sendeleistung in Einnutzersystemen mit
senderseitiger Singular-Value-Decomposition (SVD)-basierter Vorcodierung
untersucht. Es wird gezeigt, dass eine Methode, welche die Leistungspegel
des Senders hinsichtlich der Bitfehlerrate des iterativen Empfängers
optimiert, den konventionellen Verfahren zur Leistungszuweisung überlegen
ist
Spectrally and Energy Efficient Wireless Communications: Signal and System Design, Mathematical Modelling and Optimisation
This thesis explores engineering studies and designs aiming to meeting the requirements of enhancing capacity and energy efficiency for next generation communication networks. Challenges of spectrum scarcity and energy constraints are addressed and new technologies are proposed, analytically investigated and examined.
The thesis commences by reviewing studies on spectrally and energy-efficient techniques, with a special focus on non-orthogonal multicarrier modulation, particularly spectrally efficient frequency division multiplexing (SEFDM). Rigorous theoretical and mathematical modelling studies of SEFDM are presented. Moreover, to address the potential application of SEFDM under the 5th generation new radio (5G NR) heterogeneous numerologies, simulation-based studies of SEFDM coexisting with orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) are conducted. New signal formats and corresponding transceiver structure are designed, using a Hilbert transform filter pair for shaping pulses. Detailed modelling and numerical investigations show that the proposed signal doubles spectral efficiency without performance degradation, with studies of two signal formats; uncoded narrow-band internet of things (NB-IoT) signals and unframed turbo coded multi-carrier signals. The thesis also considers using constellation shaping techniques and SEFDM for capacity enhancement in 5G system. Probabilistic shaping for SEFDM is proposed and modelled to show both transmission energy reduction and bandwidth saving with advantageous flexibility for data rate adaptation. Expanding on constellation shaping to improve performance further, a comparative study of multidimensional modulation techniques is carried out. A four-dimensional signal, with better noise immunity is investigated, for which metaheuristic optimisation algorithms are studied, developed, and conducted to optimise bit-to-symbol mapping. Finally, a specially designed machine learning technique for signal and system design in physical layer communications is proposed, utilising the application of autoencoder-based end-to-end learning. Multidimensional signal modulation with multidimensional constellation shaping is proposed and optimised by using machine learning techniques, demonstrating significant improvement in spectral and energy efficiencies