Two-tier channel estimation aided near-capacity MIMO transceivers relying on norm-based joint transmit and receive antenna selection

We propose a norm-based joint transmit and receive antenna selection (NBJTRAS) aided near-capacity multiple-input multiple-output (MIMO) system relying on the assistance of a novel two-tier channel estimation scheme. Specifically, a rough estimate of the full MIMO channel is first generated using a low-complexity, low-training-overhead minimum mean square error based channel estimator, which relies on reusing a modest number of radio frequency (RF) chains. NBJTRAS is then carried out based on this initial full MIMO channel estimate. The NBJTRAS aided MIMO system is capable of significantly outperforming conventional MIMO systems equipped with the same modest number of RF chains, while dispensing with the idealised simplifying assumption of having perfectly known channel state information (CSI). Moreover, the initial subset channel estimate associated with the selected subset MIMO channel matrix is then used for activating a powerful semi-blind joint channel estimation and turbo detector-decoder, in which the channel estimate is refined by a novel block-of-bits selection based soft-decision aided channel estimator (BBSB-SDACE) embedded in the iterative detection and decoding process. The joint channel estimation and turbo detection-decoding scheme operating with the aid of the proposed BBSB-SDACE channel estimator is capable of approaching the performance of the near-capacity maximumlikelihood (ML) turbo transceiver associated with perfect CSI. This is achieved without increasing the complexity of the ML turbo detection and decoding process

A closed-form approximation of correlated multiuser MIMO ergodic capacity with antenna selection and imperfect channel estimation

Abstract—Antenna selection (AS) is a promising technology to substantially reduce the complexity of massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. However, spatial correlation and imperfect estimation of channel state information (CSI) are well known to have a direct impact on the capacity of feasible MIMO schemes. In this paper, a tight closed-form approximation of the ergodic capacity for correlated Rayleigh fading multiuser MIMO channels with receive AS and imperfect CSI is presented. The derived expression takes into account the spatial correlation at both link sides and channel estimation error at the receiver. It can be used for arbitrary numbers of users, antennas, and receive RF chains. Furthermore, a concise analytical capacity formula is derived in the high signal-to-noise ratio (SNR) region. Numerical results validate the accuracy of our closed-form expressions over different channel conditions and SNRs. The new capacity approximation extends the state-of-the-art and enables efficient performance evaluation of varied multiantenna applications including massive MIMO for 5G systems

Efficient Transmission in Multiantenna Two-Way AF Relaying Networks

In this paper, an efficient transmission scheme, termed the joint antenna selection and data exchange (AS-DE) scheme, is proposed for a two-way amplify-and-forward relaying network, where two single-antenna source terminals exchange information via a multiantenna relay station. For the proposed scheme, the best antenna at the relay for each source terminal is first selected separately, following the max-max scheme. Then, from the set of the previously selected antennas, either one antenna is selected, in a similar fashion as well-known max-min and max-sum schemes, or two antennas exchange their respective received signals, which are then coded, amplified, and broadcasted to the source and destination terminals. Tight lower and upper bounds on the outage probability (OP) for the proposed scheme have been derived assuming independent and identically distributed Rayleigh fading channels. Furthermore, our analysis reveals that the proposed joint AS-DE scheme can achieve full diversity. Finally, it is shown that under the same resource constraints, i.e., in terms of the number of the utilized time slots and transmit power, the proposed joint AS-DE scheme outperforms the max-min, the max-sum, and the max-max schemes. Extensive numerical results accompanied with computer simulations, are further provided to validate the developed analytical results

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

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