Compressive channel estimation

In dieser Arbeit untersuchen wir die kompressive Kanalschätzung (KKS), also die Anwendung der Theorie und Methodologie des Compressed Sensing (CS) auf das Problem der Kanalschätzung doppelt selektiver Kanäle in Multicarrier-Systemen. Nach einer kurzen Einführung in die kabellose Kommunikation und einem kleinen Überblick über CS und einigen seiner Varianten betrachten wir die in [1] präsentierte elementare kompressive Kanalschätzmethode. Wir analysieren ihre Leistungsfähigkeit sowie ihre Komplexität, und wir untersuchen die ihr zugrundeliegende Annahme, nämlich die "delay-Doppler sparsity" typischer Kanäle, genauer. Aufbauend auf dieser Analyse stellen wir einige Varianten und Erweiterungen der kompressiven Kanalschätzmethode vor. Zuerst nutzen wir die Tatsache dass typische Kanäle auch als "group sparse" angesehen werden können. Dies ist eine Folge des sogenannten Leck Effekts, welcher die Leistung einer jeden kompressiven Kanalschätzmethode beeinträchtigt und daher eine enorme Herausforderungen für die KKS darstellt. Weiters betrachten wir die Erweiterung der kompressiven Schätzmethode auf Mehrantennensysteme (MIMO). Wir zeigen, dass die einzelnen Querkanäle eines solchen MIMO Systems (in etwa) als "jointly sparse", sogar als "jointly group sparse" angesehen, und daher Methoden des Multichannel CS (MCS) verwendet werden können. Letztens nutzen wir - unter Verwendung der Konzepte des Modified CS (MOD-CS) - die approximative "sequential sparsity" des Kanals zum Kanal-Tracking über mehrere aufeinanderfolgende Symbolblöcke hinweg. Diese Vorgehensweise kann die Leistung zusätzlich steigern, viel wichtiger jedoch, sie kann die Komplexität der Methode reduzieren. Darüber hinaus adaptieren wir die Technik der Basis-Optimierung, welche in [2, 3] vorgestellt wurde, für die verschiedenen Szenarien, und wir präsentieren Simulationsergebnisse, welche die verbesserte Leistung all jener Kanalschätzmethoden demonstrieren, die in dieser Arbeit erklärt werden.In this thesis we investigate compressive channel estimation (CCE), i.e. the application of the theory and methodology of Compressed Sensing (CS) to the problem of estimating doubly selective channels in multicarrier systems. After a brief introduction to wireless communications and a short survey of CS and some of its variations, we review the basic compressive channel estimator that was introduced in [1]. We analyze its performance as well as its computational complexity, and we explore the basic assumption underlying the compressive estimator, namely the delay-Doppler sparsity of typical channels, in more detail. Based on this analysis, we propose several variations and extensions of the conventional compressive channel estimator. First, we make use of the fact that typical channels can be considered group sparse as well. This is due to the so-called leakage effect, which actually impairs the performance of any channel estimator utilizing CS techniques and therefore is one of the main challenges in CCE. Then, we investigate the extension of the compressive estimators to the multi-antenna (MIMO) case. We show that the various cross-channels of a MIMO system can (approximately) be considered jointly sparse, even jointly group sparse, and that therefore the methodology of multichannel CS can be utilized. Last, by using the recently introduced concept of modified CS, we exploit the approximate sequential sparsity of the channel in order to track it over a period of several consecutive symbol blocks. This approach can yield an additional performance gain, but more importantly it can substantially reduce the computational complexity of the method. Additionally, we adapt the basis optimization techniques introduced in [2, 3] to the various settings, and we present simulation results that demonstrate the performance gains that can be achieved by using each of the compressive estimators presented in this thesis