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Sum-Rate Maximization in Two-Way AF MIMO Relaying: Polynomial Time Solutions to a Class of DC Programming Problems
Sum-rate maximization in two-way amplify-and-forward (AF) multiple-input
multiple-output (MIMO) relaying belongs to the class of difference-of-convex
functions (DC) programming problems. DC programming problems occur as well in
other signal processing applications and are typically solved using different
modifications of the branch-and-bound method. This method, however, does not
have any polynomial time complexity guarantees. In this paper, we show that a
class of DC programming problems, to which the sum-rate maximization in two-way
MIMO relaying belongs, can be solved very efficiently in polynomial time, and
develop two algorithms. The objective function of the problem is represented as
a product of quadratic ratios and parameterized so that its convex part (versus
the concave part) contains only one (or two) optimization variables. One of the
algorithms is called POlynomial-Time DC (POTDC) and is based on semi-definite
programming (SDP) relaxation, linearization, and an iterative search over a
single parameter. The other algorithm is called RAte-maximization via
Generalized EigenvectorS (RAGES) and is based on the generalized eigenvectors
method and an iterative search over two (or one, in its approximate version)
optimization variables. We also derive an upper-bound for the optimal values of
the corresponding optimization problem and show by simulations that this
upper-bound can be achieved by both algorithms. The proposed methods for
maximizing the sum-rate in the two-way AF MIMO relaying system are shown to be
superior to other state-of-the-art algorithms.Comment: 35 pages, 10 figures, Submitted to the IEEE Trans. Signal Processing
in Nov. 201
Advanced Algebraic Concepts for Efficient Multi-Channel Signal Processing
Unsere moderne Gesellschaft ist Zeuge eines fundamentalen Wandels in der Art und Weise
wie wir mit Technologie interagieren. Geräte werden zunehmend intelligenter - sie verfügen
über mehr und mehr Rechenleistung und häufiger über eigene Kommunikationsschnittstellen.
Das beginnt bei einfachen Haushaltsgeräten und reicht über Transportmittel bis zu großen
überregionalen Systemen wie etwa dem Stromnetz. Die Erfassung, die Verarbeitung und der
Austausch digitaler Informationen gewinnt daher immer mehr an Bedeutung. Die Tatsache,
dass ein wachsender Anteil der Geräte heutzutage mobil und deshalb batteriebetrieben ist,
begründet den Anspruch, digitale Signalverarbeitungsalgorithmen besonders effizient zu gestalten.
Dies kommt auch dem Wunsch nach einer Echtzeitverarbeitung der großen anfallenden
Datenmengen zugute.
Die vorliegende Arbeit demonstriert Methoden zum Finden effizienter algebraischer Lösungen
für eine Vielzahl von Anwendungen mehrkanaliger digitaler Signalverarbeitung. Solche Ansätze
liefern nicht immer unbedingt die bestmögliche Lösung, kommen dieser jedoch häufig recht
nahe und sind gleichzeitig bedeutend einfacher zu beschreiben und umzusetzen. Die einfache
Beschreibungsform ermöglicht eine tiefgehende Analyse ihrer Leistungsfähigkeit, was für den
Entwurf eines robusten und zuverlässigen Systems unabdingbar ist. Die Tatsache, dass sie nur
gebräuchliche algebraische Hilfsmittel benötigen, erlaubt ihre direkte und zügige Umsetzung
und den Test unter realen Bedingungen.
Diese Grundidee wird anhand von drei verschiedenen Anwendungsgebieten demonstriert.
Zunächst wird ein semi-algebraisches Framework zur Berechnung der kanonisch polyadischen
(CP) Zerlegung mehrdimensionaler Signale vorgestellt. Dabei handelt es sich um ein sehr
grundlegendes Werkzeug der multilinearen Algebra mit einem breiten Anwendungsspektrum
von Mobilkommunikation über Chemie bis zur Bildverarbeitung. Verglichen mit existierenden
iterativen Lösungsverfahren bietet das neue Framework die Möglichkeit, den Rechenaufwand
und damit die Güte der erzielten Lösung zu steuern. Es ist außerdem weniger anfällig gegen eine
schlechte Konditionierung der Ausgangsdaten. Das zweite Gebiet, das in der Arbeit besprochen
wird, ist die unterraumbasierte hochauflösende Parameterschätzung für mehrdimensionale Signale,
mit Anwendungsgebieten im RADAR, der Modellierung von Wellenausbreitung, oder
bildgebenden Verfahren in der Medizin. Es wird gezeigt, dass sich derartige mehrdimensionale
Signale mit Tensoren darstellen lassen. Dies erlaubt eine natürlichere Beschreibung und eine
bessere Ausnutzung ihrer Struktur als das mit Matrizen möglich ist. Basierend auf dieser Idee
entwickeln wir eine tensor-basierte Schätzung des Signalraums, welche genutzt werden kann
um beliebige existierende Matrix-basierte Verfahren zu verbessern. Dies wird im Anschluss
exemplarisch am Beispiel der ESPRIT-artigen Verfahren gezeigt, für die verbesserte Versionen
vorgeschlagen werden, die die mehrdimensionale Struktur der Daten (Tensor-ESPRIT),
nichzirkuläre Quellsymbole (NC ESPRIT), sowie beides gleichzeitig (NC Tensor-ESPRIT) ausnutzen.
Um die endgültige Schätzgenauigkeit objektiv einschätzen zu können wird dann ein
Framework für die analytische Beschreibung der Leistungsfähigkeit beliebiger ESPRIT-artiger
Algorithmen diskutiert. Verglichen mit existierenden analytischen Ausdrücken ist unser Ansatz
allgemeiner, da keine Annahmen über die statistische Verteilung von Nutzsignal und
Rauschen benötigt werden und die Anzahl der zur Verfügung stehenden Schnappschüsse beliebig
klein sein kann. Dies führt auf vereinfachte Ausdrücke für den mittleren quadratischen
Schätzfehler, die Schlussfolgerungen über die Effizienz der Verfahren unter verschiedenen Bedingungen
zulassen. Das dritte Anwendungsgebiet ist der bidirektionale Datenaustausch mit
Hilfe von Relay-Stationen. Insbesondere liegt hier der Fokus auf Zwei-Wege-Relaying mit Hilfe
von Amplify-and-Forward-Relays mit mehreren Antennen, da dieser Ansatz ein besonders gutes
Kosten-Nutzen-Verhältnis verspricht. Es wird gezeigt, dass sich die nötige Kanalkenntnis
mit einem einfachen algebraischen Tensor-basierten Schätzverfahren gewinnen lässt. Außerdem
werden Verfahren zum Finden einer günstigen Relay-Verstärkungs-Strategie diskutiert. Bestehende
Ansätze basieren entweder auf komplexen numerischen Optimierungsverfahren oder auf
Ad-Hoc-Ansätzen die keine zufriedenstellende Bitfehlerrate oder Summenrate liefern. Deshalb
schlagen wir algebraische Ansätze zum Finden der Relayverstärkungsmatrix vor, die von relevanten
Systemmetriken inspiriert sind und doch einfach zu berechnen sind. Wir zeigen das
algebraische ANOMAX-Verfahren zum Erreichen einer niedrigen Bitfehlerrate und seine Modifikation
RR-ANOMAX zum Erreichen einer hohen Summenrate. Für den Spezialfall, in dem
die Endgeräte nur eine Antenne verwenden, leiten wir eine semi-algebraische Lösung zum
Finden der Summenraten-optimalen Strategie (RAGES) her. Anhand von numerischen Simulationen
wird die Leistungsfähigkeit dieser Verfahren bezüglich Bitfehlerrate und erreichbarer
Datenrate bewertet und ihre Effektivität gezeigt.Modern society is undergoing a fundamental change in the way we interact with technology.
More and more devices are becoming "smart" by gaining advanced computation capabilities
and communication interfaces, from household appliances over transportation systems to large-scale
networks like the power grid. Recording, processing, and exchanging digital information
is thus becoming increasingly important. As a growing share of devices is nowadays mobile
and hence battery-powered, a particular interest in efficient digital signal processing techniques
emerges.
This thesis contributes to this goal by demonstrating methods for finding efficient algebraic
solutions to various applications of multi-channel digital signal processing. These may not
always result in the best possible system performance. However, they often come close while
being significantly simpler to describe and to implement. The simpler description facilitates a
thorough analysis of their performance which is crucial to design robust and reliable systems.
The fact that they rely on standard algebraic methods only allows their rapid implementation
and test under real-world conditions.
We demonstrate this concept in three different application areas. First, we present a semi-algebraic
framework to compute the Canonical Polyadic (CP) decompositions of multidimensional
signals, a very fundamental tool in multilinear algebra with applications ranging from
chemistry over communications to image compression. Compared to state-of-the art iterative
solutions, our framework offers a flexible control of the complexity-accuracy trade-off and
is less sensitive to badly conditioned data. The second application area is multidimensional
subspace-based high-resolution parameter estimation with applications in RADAR, wave propagation
modeling, or biomedical imaging. We demonstrate that multidimensional signals can
be represented by tensors, providing a convenient description and allowing to exploit the
multidimensional structure in a better way than using matrices only. Based on this idea,
we introduce the tensor-based subspace estimate which can be applied to enhance existing
matrix-based parameter estimation schemes significantly. We demonstrate the enhancements
by choosing the family of ESPRIT-type algorithms as an example and introducing enhanced
versions that exploit the multidimensional structure (Tensor-ESPRIT), non-circular source
amplitudes (NC ESPRIT), and both jointly (NC Tensor-ESPRIT). To objectively judge the
resulting estimation accuracy, we derive a framework for the analytical performance assessment
of arbitrary ESPRIT-type algorithms by virtue of an asymptotical first order perturbation
expansion. Our results are more general than existing analytical results since we do not need
any assumptions about the distribution of the desired signal and the noise and we do not
require the number of samples to be large. At the end, we obtain simplified expressions for the
mean square estimation error that provide insights into efficiency of the methods under various
conditions. The third application area is bidirectional relay-assisted communications. Due to
its particularly low complexity and its efficient use of the radio resources we choose two-way
relaying with a MIMO amplify and forward relay. We demonstrate that the required channel
knowledge can be obtained by a simple algebraic tensor-based channel estimation scheme. We
also discuss the design of the relay amplification matrix in such a setting. Existing approaches
are either based on complicated numerical optimization procedures or on ad-hoc solutions
that to not perform well in terms of the bit error rate or the sum-rate. Therefore, we propose
algebraic solutions that are inspired by these performance metrics and therefore perform well
while being easy to compute. For the MIMO case, we introduce the algebraic norm maximizing
(ANOMAX) scheme, which achieves a very low bit error rate, and its extension Rank-Restored
ANOMAX (RR-ANOMAX) that achieves a sum-rate close to an upper bound. Moreover, for
the special case of single antenna terminals we derive the semi-algebraic RAGES scheme which
finds the sum-rate optimal relay amplification matrix based on generalized eigenvectors. Numerical
simulations evaluate the resulting system performance in terms of bit error rate and
system sum rate which demonstrates the effectiveness of the proposed algebraic solutions
An iterative pilot-data-aided estimator for SFBC relay-assisted OFDM-based systems
In this article, we propose and assess an iterative pilot-data-aided channel estimation scheme for space frequency block coding relay-assisted OFDM-based systems. The relay node (RN) employs the equalise-and-forward protocol, and both the base station (BS) and the RN are equipped with antenna arrays, whereas the user terminal (UT) is a single-antenna device. The channel estimation method uses the information carried by pilots and data to improve the estimate of the equivalent channels for the path BS-RN-UT. The mean minimum square error criterion is used in the design of the estimator for both the pilot-based and data-aided iterations. In different scenarios, with only one data iteration, the results show that the proposed scheme requires only half of the pilot density to achieve the same performance of non-data-aided schemes
Tensor-based signal processing with applications to MIMO-ODFM systems and intelligent reflecting surfaces
Der Einsatz von Tensor-Algebra-Techniken in der Signalverarbeitung hat in den letzten zwei Jahrzehnten zugenommen. Anwendungen wie Bildverarbeitung, biomedizinische Signalverarbeitung, radar, maschinelles Lernen, deep Learning und Kommunikation im Allgemeinen verwenden weitgehend tensorbasierte Verarbeitungstechniken zur Wiederherstellung, Schätzung und Klassifizierung von Signalen. Einer der Hauptgründe für den Einsatz der Tensorsignalverarbeitung ist die Ausnutzung der mehrdimensionalen Struktur von Signalen, wobei die Einzigartigkeitseigenschaften der Tensor-Zerlegung profitieren. Bei der drahtlosen Kommunikation beispielsweise können die Signale mehrere "Dimensionen" haben, wie Raum, Zeit, Frequenz, Polarisation, usw. Diese Arbeit ist in zwei Teile gegliedert. Im ersten Teil betrachten wir die Anwendung von Tensor-basierten Algorithmen für multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) Systeme unter Berücksichtigung von Vorhandensein von Phasenrauschenstörungen. In diesem Teil schlagen wir einen zweistufigen tensorbasierten Empfänger für eine gemeinsame Kanal-, Phasenrausch- und Datenschätzung in MIMO-OFDM-Systemen vor. In der ersten Stufe zeigen wir, dass das empfangene Signal auf den Pilotunterträgern als PARAFAC-Tensor dritter Ordnung modelliert werden kann. Auf der Grundlage dieses Modells werden zwei Algorithmen für die Schätzung der Phasen- und Kanalrauschen in den Pilotton vorgeschlagen. In der zweiten Stufe werden die übertragenen Daten geschätzt. Zu diesem Zweck schlagen wir einen Zero Forcing (ZF)-Empfänger vor, der sich die Tensorstruktur des empfangenen Signals auf den Datenträgern zunutze macht, indem er den vorgeschlagenen selektiven Kronecker-Produkt-Operators (SKP) kapitalisiert. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass der vorgeschlagene Empfänger sowohl bei der Symbolfehlerrate als auch beim normalisierten mittleren quadratischen Fehler des geschätzten Kanal- und Phasenrauschmatrizen eine bessere Leistung im Vergleich zum Stand der Technik erzielt. Der zweite Teil dieser Arbeit befasst sich mit der Anwendung der Tensormodellierung zur Reduzierung des Kontrollsignalisierungsoverhead in zukünftigen drahtlosen Systemen, die durch intelligent reconfigurable surfaces (IRSs) unterstützt werden. Zu diesem Zweck schlagen wir eine Annäherung an die nahezu optimalen IRS-Phasenverschiebungen vor, die sonst einen prohibitiv hohen Kommunikationsoverhead auf den BS-IRS-Kontrollverbindungen verursachen würde. Die Hauptidee besteht darin, den optimalen Phasenvektor des IRSs, der Hunderte oder Tausende von Elementen haben kann, durch ein Tensormodell mit niedrigem Rang darzustellen. Dies wird erreicht durch Faktorisierung einer tensorisierten Version des IRS-Phasenverschiebungsvektors, wobei jede Komponente als Kronecker-Produkt einer vordefinierten Anzahl von Faktoren mit kleinerer Größe modelliert wird, die durch Tensor Zerlegungsalgorithmen erhaltet werden können. Wir zeigen, dass die vorgeschlagenen Low-Rank-Modelle die Rückkopplungsanforderungen für die BS-IRS-Kontrollverbindungen drastisch reduzieren. Die Simulationsergebnisse zeigen, dass die vorgeschlagene Methode besonders in Szenarien mit einer starken Sichtverbindung attraktiv sind. In diesem Fall wird fast die gleiche spektrale Effizienz erreicht wie in den Fällen mit nahezu optimalen Phasenverschiebungen, jedoch mit einem drastisch reduzierten Kommunikations-Overhead.The use of tensor algebra techniques in signal processing has been growing over the last two decades. Applications like image processing, biomedical signal processing, radar, machine/deep learning, and communications in general, largely employ tensor-based techniques for recovery, estimating, and classifying signals. One of the main reasons for using tensor signal processing is the exploitation of the multidimensional structure of signals, while benefiting from the uniqueness properties of tensor decomposition. For example, in wireless communications, the signals can have several “dimensions", e.g., space, time, frequency, polarization, beamspace, etc. This thesis is divided into two parts, first, in the application of a tensor-based algorithm in multiple-input multiple-output (MIMO)-orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems with the presence of phase-noise impairments. In this first part, we propose a two-stage tensor-based receiver for a joint channel, phase-noise, and data estimation in MIMO-OFDM systems. In the first stage, we show that the received signal at the pilot subcarriers can be modeled as a third-order PARAFAC tensor. Based on this model, we propose two algorithms for channel and phase-noise estimation at the pilot subcarriers. The second stage consists of data estimation, for which we propose a ZF receiver that capitalizes on the tensor structure of the received signal at the data subcarriers using the proposed SKP operator. Numerical simulations show that the proposed receivers achieves an improved performance compared to the state-of-art receivers in terms of symbol error rate (SER) and normalized mean square error (NMSE) of the estimated channel and phase-noise matrices. The second part of this thesis focuses on the application of tensor modeling to reduce the control signaling overhead in future wireless systems aided by intelligent reconfigurable surfaces (IRS). To this end, we propose a low-rank approximation of the near-optimal IRS phase-shifts, which would incur prohibitively high communication overhead on the BS-IRS controller links. The key idea is to represent the potentially large IRS phase-shift vector using a low-rank tensor model. This is achieved by factorizing a tensorized version of the IRS phase-shift vector, where each component is modeled as the Kronecker product of a predefined number of factors of smaller sizes, which can be obtained via tensor decomposition algorithms. We show that the proposed low-rank models drastically reduce the required feedback requirements associated with the BS-IRS control links. Simulation results indicate that the proposed method is especially attractive in scenarios with a strong line of sight component, in which case nearly the same spectral efficiency is reached as in the cases with near-optimal phase-shifts, but with a drastically reduced communication overhead
Blind channel estimation and signal retrieving for MIMO relay systems
In this paper, we propose a blind channel estimation and signal retrieving algorithm for two-hop multiple-input multiple-output (MIMO) relay systems. This new algorithm integrates two blind source separation (BSS) methods to estimate the individual channel state information (CSI) of the source-relay and relay-destination links. In particular, a first-order Z-domain precoding technique is developed for the blind estimation of the relay-destination channel matrix, where the signals received at the relay node are pre-processed by a set of precoders before being transmitted to the destination node. With the estimated signals at the relay node, we propose an algorithm based on the constant modulus and signal mutual information properties to estimate the source-relay channel matrix. Compared with training-based MIMO relay channel estimation approaches, the proposed algorithm has a better bandwidth efficiency as no bandwidth is wasted for sending the training sequences. Numerical examples are shown to demonstrate the performance of the proposed algorithm
Exploiting Diversity in Broadband Wireless Relay Networks
Fading is one of the most fundamental impairments to wireless communications. The standard approach to combating fading is by adding redundancy - or diversity - to help increase coverage and transmission speed. Motivated by the results in multiple-input multiple-output technologies, which are usually used at base stations or access points, cooperation commutation has been proposed to improve the performance of wireless networks which consist of low-cost single antenna devices. While the majority of the research in cooperative communication focuses on flat fading for its simplicity and easy analysis, in practice the underlying channels in broadband wireless communication systems such as cellular systems (UMTS/LTE) are more likely to exhibit frequency selective fading. In this dissertation, we consider a frequency selective fading channel model and explore distributed diversity techniques in broadband wireless relay networks, with consideration to practical issues such as channel estimation and complexity-performance tradeoffs. We first study a system model with one source, one destination and multiple decode-and-forward (DF) relays which share a single channel orthogonal to the source. We derive the diversity-multiplexing tradeoff (DMT) for several relaying strategies: best relay selection, random relay selection, and the case when all decoding relays participate. The best relay selection method selects the relay in the decoding set with the largest sum-squared relay-to-destination channel coefficients. This scheme can achieve the optimal DMT of the system at the expense of higher complexity, compared to the other two relaying strategies which do not always exploit the spatial diversity offered by the relays. Different from flat fading, we find special cases when the three relaying strategies have the same DMT. We further present a transceiver design and prove it can achieve the optimal DMT asymptotically. Monte Carlo simulations are presented to corroborate the theoretical analysis. We provide a detailed performance comparison of the three relaying strategies in channels encountered in practice. The work has been extended to systems with multiple amplify-and-forward relays. We propose two relay selection schemes with maximum likelihood sequential estimator and linear zero- forcing equalization at the destination respectively and both schemes can asymptotically achieve the optimal DMT. We next extend the results in the two-hop network, as previously studied, to multi-hop networks. In particular, we consider the routing problem in clustered multi-hop DF relay networks since clustered multi-hop wireless networks have attracted significant attention for their robustness to fading, hierarchical structure, and ability to exploit the broadcast nature of the wireless channel. We propose an opportunistic routing (or relay selection) algorithm for such networks. In contrast to the majority of existing approaches to routing in clustered networks, our algorithm only requires channel state information in the final hop, which is shown to be essential for reaping the diversity offered by the channel. In addition to exploiting the available diversity, our simple cross-layer algorithm has the flexibility to satisfy an additional routing objective such as maximization of network lifetime. We demonstrate through analysis and simulation that our proposed routing algorithm attains full diversity under certain conditions on the cluster sizes, and its diversity is equal to the diversity of more complicated approaches that require full channel state information. The final part of this dissertation considers channel estimation in relay networks. Channel state information is vital for exploiting diversity in cooperative networks. The existing literature on cooperative channel estimation assumes that block lengths are long and that channel estimation takes place within a fading block. However, if the forwarding delay needs to be reduced, short block lengths are preferred, and adaptive estimation through multiple blocks is required. In particular, we consider estimating the relay-to-destination channel in DF relay systems for which the presence of forwarded information is probabilistic since it is unknown whether the relay participates in the forwarding phase. A detector is used so that the update of the least mean square channel estimate is made only when the detector decides the presence of training data. We use the generalized likelihood ratio test and focus on the detector threshold for deciding whether the training sequence is present. We also propose a heuristic objective function which leads to a proper threshold to improve the convergence speed and reduce the estimation error. Extensive numerical results show the superior performance of using this threshold as opposed to fixed thresholds
Transceiver Optimization for Two-Hop AF MIMO Relay Systems With DFE Receiver and Direct Link
In this paper, we consider precoding and receiving matrices optimization for a two-hop amplify-and-forward (AF) multiple-input multiple-output (MIMO) relay system with a decision feedback equalizer (DFE) at the destination node in the presence of the direct source-destination link. By adopting the minimum mean-squared error (MMSE) criterion, we develop two new transceiver design algorithms for such a system. The first one employs an iterative procedure to design the source, relay, feed-forward, and feedback matrices. The second algorithm is a non-iterative suboptimal approach which decomposes the optimization problem into two tractable subproblems and obtains the source and relay precoding matrices by solving the two subproblems sequentially. Simulation results validate the better MSE and bit-error-rate (BER) performance of the proposed algorithms and show that the non-iterative suboptimal method has a negligible performance loss when the ratio of the source node transmission power to the relay node transmission power is small. In addition, the computational complexity analysis suggests that the second algorithm and one iteration of the first algorithm have the same order of complexity. As the first algorithm typically converges within a few iterations, both proposed algorithms exhibit a low complexity order
Advanced Signal Processing Techniques for Two-Way Relaying Networks and Full-Duplex Communication Systems
Sehr hohe Datenraten und ständig verfügbare Netzabdeckung in
zukünftigen drahtlosen Netzwerken erfordern neue Algorithmen auf der
physischen Schicht. Die Nutzung von Relais stellt ein vielversprechendes
Verfahren dar, da die Netzabdeckung gesteigert werden kann. Zusätzlich
steht hierdurch im Vergleich zu Kupfer- oder Glasfaserleitungen eine
preiswerte Lösung zur Anbindung an die Netzinfrastruktur zur Verfügung.
Traditionelle Einwege-Relais-Techniken (One-Way Relaying [OWR]) nutzen
Halbduplex-Verfahren (HD-Verfahren), welche das Übertragungssystem
ausbremst und zu spektralen Verlusten führt. Einerseits erlauben es
Zweiwege-Relais-Techniken (Two-Way Relaying [TWR]), simultan sowohl an das
Relais zu senden als auch von diesem zu empfangen, wodurch im Vergleich zu
OWR das Spektrum effizienter genutzt wird. Aus diesem Grunde untersuchen
wir Zweiwege-Relais und im Speziellen TWR-Systeme für den
Mehrpaar-/Mehrnutzer-Betrieb unter Nutzung von Amplify-and-forward-Relais
(AF-Relais). Derartige Szenarien leiden unter Interferenzen zwischen Paaren
bzw. zwischen Nutzern. Um diesen Interferenzen Herr zu werden, werden
hochentwickelte Signalverarbeitungsalgorithmen – oder in anderen Worten
räumliche Mehrfachzugriffsverfahren (Spatial Division Multiple Access
[SDMA]) – benötigt. Andererseits kann der spektrale Verlust durch den
HD-Betrieb auch kompensiert werden, wenn das Relais im Vollduplexbetrieb
arbeitet. Nichtsdestotrotz ist ein FD-Gerät in der Praxis aufgrund starker
interner Selbstinterferenz (SI) und begrenztem Dynamikumfang des
Tranceivers schwer zu realisieren. Aus diesem Grunde sollten
fortschrittliche Verfahren zur SI-Ünterdrückung entwickelt werden. Diese
Dissertation trägt diesen beiden Zielen Rechnung, indem optimale und/oder
effiziente algebraische Lösungen entwickelt werden, welche verschiedenen
Nutzenfunktionen, wie Summenrate und minimale Sendeleistung, maximieren.Im
ersten Teil studieren wir zunächst Mehrpaar-TWR-Netzwerke mit einem
einzelnen Mehrantennen-AF-Relais. Dieser Anwendungsfall kann auch so
betrachtet werden, dass sich mehrere verschiedene Dienstoperatoren Relais
und Spektrum teilen, wobei verschiedene Nutzerpaare zu verschiedenen
Dienstoperatoren gehören. Aktuelle Ansätzen zielen auf
Interferenzunterdrückung ab. Wir schlagen ein auf Projektion basiertes
Verfahren zur Trennung mehrerer Dienstoperatoren (projection based
separation of multiple operators [ProBaSeMO]) vor. ProBaSeMO ist leicht
anpassbar für den Fall, dass jeder Nutzer mehrere Antennen besitzt oder
unterschiedliche Systemdesignkriterien angewendet werden müssen. Als
Bewertungsmaßstab für ProBaSeMO entwickeln wir optimale Algorithmen zur
Maximierung der Summenrate, zur Minimierung der Sendeleistung am Relais
oder zur Maximierung des minimalen
Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnisses (Signal to Interference and
Noise Ratio [SINR]) am Nutzer. Zur Maximierung der Summenrate wurden
spezifische gradientenbasierte Methoden entwickelt, die unabhängig davon
sind, ob ein Nutzer mit einer oder mehr Antennen ausgestattet ist. Um im
Falle eines „Worst-Case“ immer noch eine polynomielle Laufzeit zu
garantieren, entwickelten wir einen Algorithmus mit polynomieller Laufzeit.
Dieser ist inspiriert von der „Polynomial Time Difference of Convex
Functions“-Methode (POTDC-Methode). Bezüglich der Summenrate des Systems
untersuchen wir zuletzt, welche Bedingungen erfüllt sein müssen, um einen
Gewinn durch gemeinsames Nutzen zu erhalten. Hiernach untersuchen wir die
Maximierung der Summenrate eines Mehrpaar-TWR-Netzwerkes mit mehreren
Einantennen-AF-Relais und Einantennen-Nutzern. Das daraus resultierende
Problem der Summenraten-Maximierung, gebunden an eine bestimmte
Gesamtsendeleistung aller Relais im Netzwerk, ist ähnlich dem des
vorangegangenen Szenarios. Dementsprechend kann eine optimale Lösung für
das eine Szenario auch für das jeweils andere Szenario genutzt werden.
Weiterhin werden basierend auf dem Polynomialzeitalgorithmus global
optimale Lösungen entwickelt. Diese Lösungen sind entweder an eine
maximale Gesamtsendeleistung aller Relais oder an eine maximale
Sendeleistung jedes einzelnen Relais gebunden. Zusätzlich entwickeln wir
suboptimale Lösungen, die effizient in ihrer Laufzeit sind und eine
Approximation der optimalen Lösung darstellen. Hiernach verlegen wir unser
Augenmerk auf ein Mehrpaar-TWR-Netzwerk mit mehreren Mehrantennen-AF-Relais
und mehreren Repeatern. Solch ein Szenario ist allgemeiner, da die
vorherigen beiden Szenarien als spezielle Realisierungen dieses Szenarios
aufgefasst werden können. Das Interferenz-Management in diesem Szenario
ist herausfordernder aufgrund der vorhandenen Repeater.
Interferenzneutralisierung (IN) stellt eine Lösung dar, um diese Art
Interferenz zu handhaben. Im Zuge dessen werden notwendige und ausreichende
Bedingungen zur Aufhebung der Interferenz hergeleitet. Weiterhin wird ein
Framework entwickelt, dass verschiedene Systemnutzenfunktionen optimiert,
wobei IN im jeweiligen Netzwerk vorhanden sein kann oder auch nicht. Dies
ist unabhängig davon, ob die Relais einer maximalen Gesamtsendeleistung
oder einer individuellen maximalen Sendeleistung unterliegen. Letztendlich
entwickeln wir ein Übertragungsverfahren sowie ein Vorkodier- und
Dekodierverfahren für Basisstationen (BS) in einem TWR-assistierten
Mehrbenutzer-MIMO-Downlink-Kanal. Im Vergleich mit dem
Mehrpaar-TWR-Netzwerk leidet dieses Szenario unter Interferenzen zwischen
den Kanälen. Wir entwickeln drei suboptimale Algorithmen, welche auf
Kanalinversion basieren. ProBaSeMO und „Zero-Forcing Dirty Paper
Coding“ (ZFDPC), welche eine geringe Zeitkomplexität aufweisen, schaffen
eine Balance zwischen Leistungsfähigkeit und Komplexität. Zusätzlich
gibt es jeweils nur geringe Einbrüche in stark beanspruchten
Kommunikationssystemen.Im zweiten Teil untersuchen wir Techniken zur
SI-Unterdrückung, um den FD-Gewinn in einem Punkt-zu-Punkt-System
auszunutzen. Zunächst entwickeln wir ein Übertragungsverfahren, dass auf
SI Rücksicht nimmt und die SI-Unterdrückung gegen den Multiplexgewinn
abwägt. Die besten Ergebnisse werden durch die perfekte Kenntnis des
Kanals erzielt, was praktisch nicht genau der Fall ist. Aus diesem Grund
werden Übertragungstechniken für den „Worst Case“ entwickelt, die den
Kanalschätzfehlern Rechnung tragen. Diese Fehler werden deterministisch
modelliert und durch Ellipsoide beschränkt. In praktischen Szenarien ist
der HF-Schaltkreise nicht perfekt. Dies hat Einfluss auf die Verfahren zur
SI-Unterdrückung und führt zu einer Restselbstinterferenz. Wir entwickeln
effiziente Übertragungstechniken mittels Beamforming, welche auf dem
Signal-zu-Verlust-und-Rausch-Verhältnis (signal to leakage plus noise
ratio [SLNR]) aufbauen, um Unvollkommenheiten der HF-Schaltkreise
auszugleichen. Zusätzlich können alle Designkonzepte auf FD-OWR-Systeme
erweitert werden.To enable ultra-high data rate and ubiquitous coverage in future wireless
networks, new physical layer techniques are desired. Relaying is a
promising technique for future wireless networks since it can boost the
coverage and can provide low cost wireless backhauling solutions, as
compared to traditional wired backhauling solutions via fiber and copper.
Traditional one-way relaying (OWR) techniques suffer from the spectral loss
due to the half-duplex (HD) operation at the relay. On one hand, two-way
relaying (TWR) allows the communication partners to transmit to and/or
receive from the relay simultaneously and thus uses the spectrum more
efficiently than OWR. Therefore, we study two-way relays and more
specifically multi-pair/multi-user TWR systems with amplify-and-forward
(AF) relays. These scenarios suffer from inter-pair or inter-user
interference. To deal with the interference, advanced signal processing
algorithms, in other words, spatial division multiple access (SDMA)
techniques, are desired. On the other hand, if the relay is a full-duplex
(FD) relay, the spectral loss due to a HD operation can also be
compensated. However, in practice, a FD device is hard to realize due to
the strong loop-back self-interference and the limited dynamic range at the
transceiver. Thus, advanced self-interference suppression techniques should
be developed. This thesis contributes to the two goals by developing
optimal and/or efficient algebraic solutions for different scenarios
subject to different utility functions of the system, e.g., sum rate
maximization and transmit power minimization. In the first part of this
thesis, we first study a multi-pair TWR network with a multi-antenna AF
relay. This scenario can be also treated as the sharing of the relay and
the spectrum among multiple operators assuming that different pairs of
users belong to different operators. Existing approaches focus on
interference suppression. We propose a projection based separation of
multiple operators (ProBaSeMO) scheme, which can be easily extended when
each user has multiple antennas or when different system design criteria
are applied. To benchmark the ProBaSeMO scheme, we develop optimal relay
transmit strategies to maximize the system sum rate, minimize the required
transmit power at the relay, or maximize the minimum signal to interference
plus noise ratio (SINR) of the users. Specifically for the sum rate
maximization problem, gradient based methods are developed regardless
whether each user has a single antenna or multiple antennas. To guarantee a
worst-case polynomial time solution, we also develop a polynomial time
algorithm which has been inspired by the polynomial time difference of
convex functions (POTDC) method. Finally, we analyze the conditions for
obtaining the sharing gain in terms of the sum rate. Then we study the sum
rate maximization problem of a multi-pair TWR network with multiple single
antenna AF relays and single antenna users. The resulting sum rate
maximization problem, subject to a total transmit power constraint of the
relays in the network, yields a similar problem structure as in the
previous scenario. Therefore the optimal solution for one scenario can be
used for the other. Moreover, a global optimal solution, which is based on
the polyblock approach, and several suboptimal solutions, which are more
computationally efficient and approximate the optimal solution, are
developed when there is a total transmit power constraint of the relays in
the network or each relay has its own transmit power constraint. We then
shift our focus to a multi-pair TWR network with multiple multi-antenna AF
relays and multiple dumb repeaters. This scenario is more general because
the previous two scenarios can be seen as special realizations of this
scenario. The interference management in this scenario is more challenging
due to the existence of the repeaters. Interference neutralization (IN) is
a solution for dealing with this kind of interference. Thereby, necessary
and sufficient conditions for neutralizing the interference are derived.
Moreover, a general framework to optimize different system utility
functions in this network with or without IN is developed regardless
whether the AF relays in the network have a total transmit power limit or
individual transmit power limits. Finally, we develop the relay transmit
strategy as well as base station (BS) precoding and decoding schemes for a
TWR assisted multi-user MIMO (MU-MIMO) downlink channel. Compared to the
multi-pair TWR network, this scenario suffers from the co-channel
interference. We develop three suboptimal algorithms which are based on
channel inversion, ProBaSeMO and zero-forcing dirty paper coding (ZFDPC),
which has a low computational complexity, provides a balance between the
performance and the complexity, and suffers only a little when the system
is heavily loaded, respectively.In the second part of this thesis, we
investigate self-interference (SI) suppression techniques to exploit the FD
gain for a point-to-point MIMO system. We first develop SI aware transmit
strategies, which provide a balance between the SI suppression and the
multiplexing gain of the system. To get the best performance, perfect
channel state information (CSI) is needed, which is imperfect in practice.
Thus, worst case transmit strategies to combat the imperfect CSI are
developed, where the CSI errors are modeled deterministically and bounded
by ellipsoids. In real word applications, the RF chain is imperfect. This
affects the performance of the SI suppression techniques and thus results
in residual SI. We develop efficient transmit beamforming techniques, which
are based on the signal to leakage plus noise ratio (SLNR) criterion, to
deal with the imperfections in the RF chain. All the proposed design
concepts can be extended to FD OWR systems
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