Sparse Signal Processing Concepts for Efficient 5G System Design

As it becomes increasingly apparent that 4G will not be able to meet the emerging demands of future mobile communication systems, the question what could make up a 5G system, what are the crucial challenges and what are the key drivers is part of intensive, ongoing discussions. Partly due to the advent of compressive sensing, methods that can optimally exploit sparsity in signals have received tremendous attention in recent years. In this paper we will describe a variety of scenarios in which signal sparsity arises naturally in 5G wireless systems. Signal sparsity and the associated rich collection of tools and algorithms will thus be a viable source for innovation in 5G wireless system design. We will discribe applications of this sparse signal processing paradigm in MIMO random access, cloud radio access networks, compressive channel-source network coding, and embedded security. We will also emphasize important open problem that may arise in 5G system design, for which sparsity will potentially play a key role in their solution.Comment: 18 pages, 5 figures, accepted for publication in IEEE Acces

Adaptive Signal Processing Techniques and Realistic Propagation Modeling for Multiantenna Vital Sign Estimation

Tämän työn keskeisimpänä tavoitteena on ihmisen elintoimintojen tarkkailu ja estimointi käyttäen radiotaajuisia mittauksia ja adaptiivisia signaalinkäsittelymenetelmiä monen vastaanottimen kantoaaltotutkalla. Työssä esitellään erilaisia adaptiivisia menetelmiä, joiden avulla hengityksen ja sydämen värähtelyn aiheuttamaa micro-Doppler vaihemodulaatiota sisältävät eri vastaanottimien signaalit voidaan yhdistää. Työssä johdetaan lisäksi realistinen malli radiosignaalien etenemiselle ja heijastushäviöille, jota käytettiin moniantennitutkan simuloinnissa esiteltyjen menetelmien vertailemiseksi. Saatujen tulosten perusteella voidaan osoittaa, että adaptiiviset menetelmät parantavat langattoman elintoimintojen estimoinnin luotettavuutta, ja mahdollistavat monitoroinnin myös pienillä signaali-kohinasuhteen arvoilla.This thesis addresses the problem of vital sign estimation through the use of adaptive signal enhancement techniques with multiantenna continuous wave radar. The use of different adaptive processing techniques is proposed in a novel approach to combine signals from multiple receivers carrying the information of the cardiopulmonary micro-Doppler effect caused by breathing and heartbeat. The results are based on extensive simulations using a realistic signal propagation model derived in the thesis. It is shown that these techniques provide a significant increase in vital sign rate estimation accuracy, and enable monitoring at lower SNR conditions

Multiuser MIMO-OFDM for Next-Generation Wireless Systems

This overview portrays the 40-year evolution of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) research. The amelioration of powerful multicarrier OFDM arrangements with multiple-input multiple-output (MIMO) systems has numerous benefits, which are detailed in this treatise. We continue by highlighting the limitations of conventional detection and channel estimation techniques designed for multiuser MIMO OFDM systems in the so-called rank-deficient scenarios, where the number of users supported or the number of transmit antennas employed exceeds the number of receiver antennas. This is often encountered in practice, unless we limit the number of users granted access in the base station’s or radio port’s coverage area. Following a historical perspective on the associated design problems and their state-of-the-art solutions, the second half of this treatise details a range of classic multiuser detectors (MUDs) designed for MIMO-OFDM systems and characterizes their achievable performance. A further section aims for identifying novel cutting-edge genetic algorithm (GA)-aided detector solutions, which have found numerous applications in wireless communications in recent years. In an effort to stimulate the cross pollination of ideas across the machine learning, optimization, signal processing, and wireless communications research communities, we will review the broadly applicable principles of various GA-assisted optimization techniques, which were recently proposed also for employment inmultiuser MIMO OFDM. In order to stimulate new research, we demonstrate that the family of GA-aided MUDs is capable of achieving a near-optimum performance at the cost of a significantly lower computational complexity than that imposed by their optimum maximum-likelihood (ML) MUD aided counterparts. The paper is concluded by outlining a range of future research options that may find their way into next-generation wireless systems

Метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку

A method of integrated estimation of channel state in multiantenna radio communication systems was developed. The distinguishing feature of the proposed method is estimation for several indicators, namely the bit error probability in the channel, frequency and pulse response of the channel state. After obtaining of the channel estimate for each indicator, a generalized channel state estimate is formed. Formation of the channel state estimate for each of the estimation indicators takes place in a separate layer of the neural network using the apparatus of fuzzy sets after which a generalized estimate is formed at the neural network output. Development of the proposed method was determined by necessity to raise speed of estimation of the channel state in multiantenna radio communication systems at an acceptable computational complexity. According to the results of the study, it has been established that the proposed method makes it possible to increase speed of estimation of channel state in multiantenna systems on average up to 30 % depending on the channel state while accuracy of the channel state estimation decreases by 5‒7 % because of reduced informativeness of estimation (because of using the apparatus of fuzzy sets) and is able to adapt to the signaling situation in the channel by training the neural network. Neural network training takes place on the basis of a training sequence and completes adaptation to the channel state after 10‒12 iterations of training. It is advisable to apply this method in radio stations with a programmable architecture to improve their interference immunity by reducing time for making decision on the channel state.Разработан метод комплексной оценки состояния канала многоантенных систем радиосвязи. Отличительная особенность предлагаемого метода заключается в оценке состояния канала многоантенных систем радиосвязи по нескольким показателям, а именно: вероятность битовой ошибки канала, частотная характеристика состояния канала и импульсная характеристика состояния канала. После получения оценки канала по каждому показателю происходит формирование обобщенной оценки состояния канала. Формирование оценки состояния канала по каждому из показателей оценки происходит на отдельном слое нейронной сети с использованием аппарата нечетких множеств, после чего на выходе нейронной сети формируется обобщенная оценка. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью повышения скорости оценивания состояния канала многоантенных систем радиосвязи с приемлемой вычислительной сложностью. По результатам исследования установлено, что предложенный метод позволяет повысить скорость оценки состояния канала системы многоантенных систем в среднем до 30 % в зависимости от состояния канала, при этом отмечается ухудшение точности оценки состояния канала на уровне 5–7 % за счет уменьшения информативности оценивания (это обусловлено использованием аппарата нечетких множеств) и способен адаптироваться к сигнальной обстановки в канале за счет обучения нейронной сети. Обучение нейронной сети происходит на основе учебной (тренировочной) последовательности и на 10–12 итерации обучения полностью завершает адаптацию к состоянию канала. Указанный метод целесообразно использовать в радиостанциях с программируемой архитектурой для повышения их помехозащищенности за счет уменьшения времени на принятие решения о состоянии каналаРозроблено метод комплексної оцінки стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку. Відмінна особливість запропонованого методу полягає в оцінці стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку за декількома показниками, а саме: ймовірність бітової помилки каналу, частотна характеристика стану каналу та імпульсна характеристика стану каналу. Після отримання оцінки каналу по кожному показнику відбувається формування узагальненої оцінки стану каналу. Формування оцінки стану каналу по кожному з показників оцінки відбувається на окремому шарі нейронної мережі з використанням апарату нечітких множин, після чого на виході нейронної мережі формується узагальнена оцінка. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю підвищення швидкості оцінювання стану каналу багатоантенних систем радіозв’язку з прийнятною обчислювальною складністю.За результатами дослідження встановлено, що запропонований метод дозволяє підвищити швидкість оцінювання стану каналу багатоантенних систем в середньому до 30 % в залежності від стану каналу, при цьому відмічається погіршення точності оцінки стану каналу на рівні 5-7% за рахунок зменшення інформативності оцінювання (це обумовлене використанням апарату нечітких множин) та здатний адаптуватися до сигнальної обстановки в каналі за рахунок навчання нейронної мережі. Навчання нейронної мережі відбувається на основі навчальної (тренувальної) послідовності та на 10–12 ітерації навчання повністю завершує адаптацію до стану каналу. Зазначений метод доцільно використовувати в радіостанціях з програмованою архітектурою для підвищення їх завадозахищеності за рахунок зменшення часу на прийняття рішення щодо стану канал