Neural-Kalman Schemes for Non-Stationary Channel Tracking and Learning

This Thesis focuses on channel tracking in Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM), a widely-used method of data transmission in wireless communications, when abrupt changes occur in the channel. In highly mobile applications, new dynamics appear that might make channel tracking non-stationary, e.g. channels might vary with location, and location rapidly varies with time. Simple examples might be the di erent channel dynamics a train receiver faces when it is close to a station vs. crossing a bridge vs. entering a tunnel, or a car receiver in a route that grows more tra c-dense. Some of these dynamics can be modelled as channel taps dying or being reborn, and so tap birth-death detection is of the essence. In order to improve the quality of communications, we delved into mathematical methods to detect such abrupt changes in the channel, such as the mathematical areas of Sequential Analysis/ Abrupt Change Detection and Random Set Theory (RST), as well as the engineering advances in Neural Network schemes. This knowledge helped us nd a solution to the problem of abrupt change detection by informing and inspiring the creation of low-complexity implementations for real-world channel tracking. In particular, two such novel trackers were created: the Simpli- ed Maximum A Posteriori (SMAP) and the Neural-Network-switched Kalman Filtering (NNKF) schemes. The SMAP is a computationally inexpensive, threshold-based abrupt-change detector. It applies the three following heuristics for tap birth-death detection: a) detect death if the tap gain jumps into approximately zero (memoryless detection); b) detect death if the tap gain has slowly converged into approximately zero (memory detection); c) detect birth if the tap gain is far from zero. The precise parameters for these three simple rules can be approximated with simple theoretical derivations and then ne-tuned through extensive simulations. The status detector for each tap using only these three computationally inexpensive threshold comparisons achieves an error reduction matching that of a close-to-perfect path death/birth detection, as shown in simulations. This estimator was shown to greatly reduce channel tracking error in the target Signal-to-Noise Ratio (SNR) range at a very small computational cost, thus outperforming previously known systems. The underlying RST framework for the SMAP was then extended to combined death/birth and SNR detection when SNR is dynamical and may drift. We analyzed how di erent quasi-ideal SNR detectors a ect the SMAP-enhanced Kalman tracker's performance. Simulations showed SMAP is robust to SNR drift in simulations, although it was also shown to bene t from an accurate SNR detection. The core idea behind the second novel tracker, NNKFs, is similar to the SMAP, but now the tap birth/death detection will be performed via an arti cial neuronal network (NN). Simulations show that the proposed NNKF estimator provides extremely good performance, practically identical to a detector with 100% accuracy. These proposed Neural-Kalman schemes can work as novel trackers for multipath channels, since they are robust to wide variations in the probabilities of tap birth and death. Such robustness suggests a single, low-complexity NNKF could be reusable over di erent tap indices and communication environments. Furthermore, a di erent kind of abrupt change was proposed and analyzed: energy shifts from one channel tap to adjacent taps (partial tap lateral hops). This Thesis also discusses how to model, detect and track such changes, providing a geometric justi cation for this and additional non-stationary dynamics in vehicular situations, such as road scenarios where re ections on trucks and vans are involved, or the visual appearance/disappearance of drone swarms. An extensive literature review of empirically-backed abrupt-change dynamics in channel modelling/measuring campaigns is included. For this generalized framework of abrupt channel changes that includes partial tap lateral hopping, a neural detector for lateral hops with large energy transfers is introduced. Simulation results suggest the proposed NN architecture might be a feasible lateral hop detector, suitable for integration in NNKF schemes. Finally, the newly found understanding of abrupt changes and the interactions between Kalman lters and neural networks is leveraged to analyze the neural consequences of abrupt changes and brie y sketch a novel, abrupt-change-derived stochastic model for neural intelligence, extract some neuro nancial consequences of unstereotyped abrupt dynamics, and propose a new portfolio-building mechanism in nance: Highly Leveraged Abrupt Bets Against Failing Experts (HLABAFEOs). Some communication-engineering-relevant topics, such as a Bayesian stochastic stereotyper for hopping Linear Gauss-Markov (LGM) models, are discussed in the process. The forecasting problem in the presence of expert disagreements is illustrated with a hopping LGM model and a novel structure for a Bayesian stereotyper is introduced that might eventually solve such problems through bio-inspired, neuroscienti cally-backed mechanisms, like dreaming and surprise (biological Neural-Kalman). A generalized framework for abrupt changes and expert disagreements was introduced with the novel concept of Neural-Kalman Phenomena. This Thesis suggests mathematical (Neural-Kalman Problem Category Conjecture), neuro-evolutionary and social reasons why Neural-Kalman Phenomena might exist and found signi cant evidence for their existence in the areas of neuroscience and nance. Apart from providing speci c examples, practical guidelines and historical (out)performance for some HLABAFEO investing portfolios, this multidisciplinary research suggests that a Neural- Kalman architecture for ever granular stereotyping providing a practical solution for continual learning in the presence of unstereotyped abrupt dynamics would be extremely useful in communications and other continual learning tasks.Programa de Doctorado en Multimedia y Comunicaciones por la Universidad Carlos III de Madrid y la Universidad Rey Juan CarlosPresidente: Luis Castedo Ribas.- Secretaria: Ana García Armada.- Vocal: José Antonio Portilla Figuera

Seguimiento de canales no lineales en comunicaciones móviles OFDM

Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) has spread quickly and it has become the base for many communication technologies. One of the most frequently proposed techniques for time-variant channel tracking (in an OFDM environment) is Kalman ltering (KF) and its many adaptions and extensions. KF's advantage is its optimality as an estimator for linear problems. However, as mobile communications spread into more dynamic channels (e. g. high-speed trains in rugged terrain), non-linear componentes (such as path birth and death) appear and they could be catastrophic for KF-based estimation techniques. This project creates a model to calibrate the extent to which KF performance degrades. Starting o from a Linear Gauss-Markov channel model (simulation 1), we implement a Kalman- lter bank for multipath estimation (simulation 2) and we prove that, once a dynamic including path birth and death is introduced, the performance of the KF estimator degrades dramatically and catastrophically (simulation 3). At last, we prove that a path-birth-and-death environment behaves in a completely di erent manner than an environment wherein the number of paths is constant, but there are fewer paths than expected (simulation 4). These 4 simulations suggest that it is necessary to incorporate the stochastic behaviour of the channels into the estimation and tracking algorithms for future improvements in wireless communication systems with coherent detections. Accordingly, we review some proposed techniques in the literature, with a special focus on the application of Finite Random Set Theory.La tecnología OFDM se ha extendido rápidamente y se ha convertido en la base de numerosas tecnologías de comunicaciones. Una de las técnicas propuestas con mayor frecuencia para realizar el seguimiento de canales variantes en el tiempo (en el marco de comunicaciones OFDM) es el filtrado de Kalman (KF) y diversas adaptaciones y ampliaciones del KF. La ventaja del KF es su carácter óptimo como estimador de problemas lineales. Sin embargo, a medida que las comunicaciones móviles se extienden a entornos con canales más dinámicos (p. ej. trenes de alta velocidad en entornos montañosos), aparecen componentes no lineales (como el nacimiento y la muerte de trayectos) que podrían resultar catastróficos para las técnicas de estimación basadas en KF. Este trabajo crea un modelo para calibrar hasta qué punto se degradan las prestaciones del KF. Partiendo de un modelo de Gauss-Markov lineal para el canal (simulación 1), implementamos un banco de filtros de Kalman para la estimación multitrayecto (simulación 2) y probamos que, al introducir una dinámica de nacimiento y muerte de trayectos, las prestaciones del estimador KF se degradan de manera vertiginosa y catastrófi ca (simulación 3). Por último, probamos que una situación de nacimiento y muerte de trayectos es completamente distinta a una situación en la que hay un número de trayectos constante, pero menor del esperado (simulación 4). Estas cuatro simulaciones sugieren que resulta imprescindible incorporar el comportamiento estocástico de los canales a los algoritmos de estimación y seguimiento para futuras mejoras en sistemas de comunicación inalámbricos con detección coherente. En este sentido, revisamos también algunas técnicas propuestas en la literatura, centrándonos especialmente en la aplicación de la Teoría de Conjuntos Aleatorios Finitos.Ingeniería Técnica en Sistemas de Telecomunicació

Sistemas de tiempo real distribuidos usando microcontroladores

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio y desarrollo de sistemas de software que poseen restricciones temporales, como son los Sistemas de Tiempo Real (STR) haciendo hincapié en los aspectos de simulación, planificadores y comunicaciones, en el contexto de implementación con microcontroladores.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Rea

Sistemas de tiempo real distribuidos robots y microcontroladores

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio y desarrollo de sistemas de software que poseen restricciones temporales, como son los Sistemas de Tiempo Real (STR), atendiendo en especial los aspectos relacionados con planificadores y comunicaciones, realizando implementaciones de robots y en general sistemas de adquisición y control utilizando microcontroladores.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Rea

Sistemas de tiempo real distribuidos usando microcontroladores

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio y desarrollo de sistemas de software que poseen restricciones temporales, como son los Sistemas de Tiempo Real (STR) haciendo hincapié en los aspectos de simulación, planificadores y comunicaciones, en el contexto de implementación con microcontroladores.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Rea

Sistemas de tiempo real distribuidos robots y microcontroladores

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio y desarrollo de sistemas de software que poseen restricciones temporales, como son los Sistemas de Tiempo Real (STR), atendiendo en especial los aspectos relacionados con planificadores y comunicaciones, realizando implementaciones de robots y en general sistemas de adquisición y control utilizando microcontroladores.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo Rea

Sistemas de tiempo real distribuidos usando microcontroladores

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio y desarrollo de sistemas de software que poseen restricciones temporales, como son los Sistemas de Tiempo Real (STR) haciendo hincapié en los aspectos de simulación, planificadores y comunicaciones, en el contexto de implementación con microcontroladores.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas de tiempo real distribuidos usando microcontroladores

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio y desarrollo de sistemas de software que poseen restricciones temporales, como son los Sistemas de Tiempo Real (STR) haciendo hincapié en los aspectos de simulación, planificadores y comunicaciones, en el contexto de implementación con microcontroladores.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Sistemas de tiempo real distribuidos robots y microcontroladores

El objetivo de esta línea de investigación es el estudio y desarrollo de sistemas de software que poseen restricciones temporales, como son los Sistemas de Tiempo Real (STR), atendiendo en especial los aspectos relacionados con planificadores y comunicaciones, realizando implementaciones de robots y en general sistemas de adquisición y control utilizando microcontroladores.Eje: Procesamiento de Señales y Sistemas de Tiempo RealRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI