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Hybrid solutions to instantaneous MIMO blind separation and decoding: narrowband, QAM and square cases
Future wireless communication systems are desired to support high data rates and high quality transmission when considering the growing multimedia applications. Increasing the channel throughput leads to the multiple input and multiple output and blind equalization techniques in recent years. Thereby blind MIMO equalization has attracted a great interest.Both system performance and computational complexities play important roles in real time communications. Reducing the computational load and providing accurate performances are the main challenges in present systems. In this thesis, a hybrid method which can provide an affordable complexity with good performance for Blind Equalization in large constellation MIMO systems is proposed first. Saving computational cost happens both in the signal sep- aration part and in signal detection part. First, based on Quadrature amplitude modulation signal characteristics, an efficient and simple nonlinear function for the Independent Compo- nent Analysis is introduced. Second, using the idea of the sphere decoding, we choose the soft information of channels in a sphere, and overcome the so- called curse of dimensionality of the Expectation Maximization (EM) algorithm and enhance the final results simultaneously. Mathematically, we demonstrate in the digital communication cases, the EM algorithm shows Newton -like convergence.Despite the widespread use of forward -error coding (FEC), most multiple input multiple output (MIMO) blind channel estimation techniques ignore its presence, and instead make the sim- plifying assumption that the transmitted symbols are uncoded. However, FEC induces code structure in the transmitted sequence that can be exploited to improve blind MIMO channel estimates. In final part of this work, we exploit the iterative channel estimation and decoding performance for blind MIMO equalization. Experiments show the improvements achievable by exploiting the existence of coding structures and that it can access the performance of a BCJR equalizer with perfect channel information in a reasonable SNR range. All results are confirmed experimentally for the example of blind equalization in block fading MIMO systems
Advanced optimization algorithms for sensor arrays and multi-antenna communications
Optimization problems arise frequently in sensor array and multi-channel signal processing applications. Often, optimization needs to be performed subject to a matrix constraint. In particular, unitary matrices play a crucial role in communications and sensor array signal processing. They are involved in almost all modern multi-antenna transceiver techniques, as well as sensor array applications in biomedicine, machine learning and vision, astronomy and radars.
In this thesis, algorithms for optimization under unitary matrix constraint stemming from Riemannian geometry are developed. Steepest descent (SD) and conjugate gradient (CG) algorithms operating on the Lie group of unitary matrices are derived. They have the ability to find the optimal solution in a numerically efficient manner and satisfy the constraint accurately. Novel line search methods specially tailored for this type of optimization are also introduced. The proposed approaches exploit the geometrical properties of the constraint space in order to reduce the computational complexity.
Array and multi-channel signal processing techniques are key technologies in wireless communication systems. High capacity and link reliability may be achieved by using multiple transmit and receive antennas. Combining multi-antenna techniques with multicarrier transmission leads to high the spectral efficiency and helps to cope with severe multipath propagation.
The problem of channel equalization in MIMO-OFDM systems is also addressed in this thesis. A blind algorithm that optimizes of a combined criterion in order to be cancel both inter-symbol and co-channel interference is proposed. The algorithm local converge properties are established as well
Theory and applications of artificial neural networks
In this thesis some fundamental theoretical problems about artificial neural networks and their application in communication and control systems are discussed. We consider the convergence properties of the Back-Propagation algorithm which is widely used for training of artificial neural networks, and two stepsize variation techniques are proposed to accelerate convergence. Simulation results demonstrate significant improvement over conventional Back-Propagation algorithms. We also discuss the relationship between generalization performance of artificial neural networks and their structure and representation strategy. It is shown that the structure of the network which represent a priori knowledge of the environment has a strong influence on generalization performance. A Theorem about the number of hidden units and the capacity of self-association MLP (Multi-Layer Perceptron) type network is also given in the thesis. In the application part of the thesis, we discuss the feasibility of using artificial neural networks for nonlinear system identification. Some advantages and disadvantages of this approach are analyzed. The thesis continues with a study of artificial neural networks applied to communication channel equalization and the problem of call access control in broadband ATM (Asynchronous Transfer Mode) communication networks. A final chapter provides overall conclusions and suggestions for further work
Advanced photonic and electronic systems - WILGA 2017
WILGA annual symposium on advanced photonic and electronic systems has been organized by young scientist for young scientists since two decades. It traditionally gathers more than 350 young researchers and their tutors. Ph.D students and graduates present their recent achievements during well attended oral sessions. Wilga is a very good digest of Ph.D. works carried out at technical universities in electronics and photonics, as well as information sciences throughout Poland and some neighboring countries. Publishing patronage over Wilga keep Elektronika technical journal by SEP, IJET by PAN and Proceedings of SPIE. The latter world editorial series publishes annually more than 200 papers from Wilga. Wilga 2017 was the XL edition of this meeting. The following topical tracks were distinguished: photonics, electronics, information technologies and system research. The article is a digest of some chosen works presented during Wilga 2017 symposium. WILGA 2017 works were published in Proc. SPIE vol.10445
Speech Recognition
Chapters in the first part of the book cover all the essential speech processing techniques for building robust, automatic speech recognition systems: the representation for speech signals and the methods for speech-features extraction, acoustic and language modeling, efficient algorithms for searching the hypothesis space, and multimodal approaches to speech recognition. The last part of the book is devoted to other speech processing applications that can use the information from automatic speech recognition for speaker identification and tracking, for prosody modeling in emotion-detection systems and in other speech processing applications that are able to operate in real-world environments, like mobile communication services and smart homes
A unified approach to sparse signal processing
A unified view of the area of sparse signal processing is presented in tutorial form by bringing together various fields in which the property of sparsity has been successfully exploited. For each of these fields, various algorithms and techniques, which have been developed to leverage sparsity, are described succinctly. The common potential benefits of significant reduction in sampling rate and processing manipulations through sparse signal processing are revealed. The key application domains of sparse signal processing are sampling, coding, spectral estimation, array processing, compo-nent analysis, and multipath channel estimation. In terms of the sampling process and reconstruction algorithms, linkages are made with random sampling, compressed sensing and rate of innovation. The redundancy introduced by channel coding i
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
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