On Optimum End-to-End Distortion in MIMO Systems

This paper presents the joint impact of the numbers of antennas, source-to-channel bandwidth ratio and spatial correlation on the optimum expected end-to-end distortion in an outage-free MIMO system. In particular, based on an analytical expression valid for any SNR, a closed-form expression of the optimum asymptotic expected end-to-end distortion valid for high SNR is derived. It is comprised of the optimum distortion exponent and the multiplicative optimum distortion factor. Demonstrated by the simulation results, the analysis on the joint impact of the optimum distortion exponent and the optimum distortion factor explains the behavior of the optimum expected end-to-end distortion varying with the numbers of antennas, source-to-channel bandwidth ratio and spatial correlation. It is also proved that as the correlation tends to zero, the optimum asymptotic expected end-to-end distortion in the setting of correlated channel approaches that in the setting of uncorrelated channel. The results in this paper could be performance objectives for analog-source transmission systems. To some extend, they are instructive for system design.Comment: 35 pages, 10 figures, submitted to EURASIP Journal on Wireless Communications and Networkin

Large System Analysis of Linear Precoding in Correlated MISO Broadcast Channels under Limited Feedback

In this paper, we study the sum rate performance of zero-forcing (ZF) and regularized ZF (RZF) precoding in large MISO broadcast systems under the assumptions of imperfect channel state information at the transmitter and per-user channel transmit correlation. Our analysis assumes that the number of transmit antennas $M$ and the number of single-antenna users $K$ are large while their ratio remains bounded. We derive deterministic approximations of the empirical signal-to-interference plus noise ratio (SINR) at the receivers, which are tight as $M,K\to\infty$. In the course of this derivation, the per-user channel correlation model requires the development of a novel deterministic equivalent of the empirical Stieltjes transform of large dimensional random matrices with generalized variance profile. The deterministic SINR approximations enable us to solve various practical optimization problems. Under sum rate maximization, we derive (i) for RZF the optimal regularization parameter, (ii) for ZF the optimal number of users, (iii) for ZF and RZF the optimal power allocation scheme and (iv) the optimal amount of feedback in large FDD/TDD multi-user systems. Numerical simulations suggest that the deterministic approximations are accurate even for small $M,K$.Comment: submitted to IEEE Transactions on Information Theor

Influence du compromis entre exploitation de la diversité et gain de codage dans les systèmes OFDM multi-entrées multi-sorties

Nous nous intéressons à l'exploitation de la diversité d'un canal MIMO OFDM grâce à la méthode du précodage linéaire. Les performances de ce systèmes dépendent essentiellement de deux facteurs de gain, le gain de codage et le gain de diversité. Nous vérifions expérimentalement, grâce à un canal dont la diversité en fréquence est artificiellement fixée, que l'exploitation de la diversité par précodage linéaire est bénéfique jusqu'à ce que toute la diversité offerte par le canal soit exploitée, puis atteint une saturation. Nous montrons aussi que l'exploitation de plus de diversité que ce qu'offre effectivement le canal n'est pas néfaste, aussi bien dans le cas idéalisé d'une détection sans interférence, qu'en utilisant un récepteur sous-optimal. Nous constatons que le gain de codage sur le taux d'erreur symbole, plus élevé pour de petites tailles de la matrice de précodage lorsque le rapport signal-à-bruit est faible, n'a pas d'influence sur les performances exprimées en termes de taux d'erreur binaire

Estimation multi-canal aveugle par egalisation MMSE ZF avec détection conjointe de l'etalement temporel

- Dans [1], nous avons présenté une nouvelle méthode d'estimation multi-canal basée sur l'égalisation aveugle MMSE ZF (Minimum Mean Square Error Zéro Forcing). Notre approche est liée à la méthode proposée par Tsatsanis et al. [5] qui correspond à une égalisation MMSE non biaisée. Nous interprétons cette approche en termes de prédiction linéaire bidirectionnelle, appelée "smoothing" par Tong [8]. Nous établissons les liens existants entre les approches MMSE, MOE (Minimum Output Energy) et MMSE ZF, et nous prouvons l'équivalence entre eux sous la contrainte du non biais dans le cas sans bruit. Notre analyse indique comment appliquer de façon correcte le principe de Capon [4] pour la formation de voies LCMV (Linearly Constrained Minimum Variance) à l'égalisation multi-canal. Nous démontrons aussi que l'application du principe de Capon dans la méthode de Tsatsanis et l'estimation du canal dans l'approche de Tong deviennent non biaisées uniquement à des hauts SNRs. Alors que le but est de faire MMSE ZF, il est plus facile mais équivalent d'aborder le problème par UMMSE (Unbiased MMSE) appliqué sur la composante signal du signal reçu. Donc la matrice de covariance du signal reçu doit être "débruitée" avant son utilisation dans la méthode d'estimation aveugle. Nous proposons une approche sans décomposition propre de la matrice de covariance qui présente des performances excellentes. En plus nous présentons une manière simple et efficace pour y incorporer la détection de l'ordre du canal. Les résultats de simulation sont présentés pour démontrer les performances des approches discutées

Performance des égaliseurs à complexité réduite et application à la norme EDGE

Nous analysons les performances des récepteurs, réduisant la mémoire du canal de communication, par la borne du filtre adapté (BFA) qui est une borne supérieure (et souvent une bonne approximation) de la détection de séquence basée sur le critère de maximum de vraisemblance (DSMV). Nous démontrons que les performances varient entre celles d'un égaliseur linéaire ou avec retour de décisions et celles de la DSMV avec le canal non raccourci

Approches robustes à la surdétermination de l'ordre du canal pour l'estimation aveugle de canaux multiples RIF

Nous présentons de nouvelles approches pour l'identification aveugle de canaux multiples RIF évitant les problèmes dûs à la surestimation de la longueur du canal grâce à une détection implicite ou explicite de la longueur du canal. Ces approches sont similaires à la prédiction linéaire présentée dans [2] qui produit les solutions de tous les ordres de manière à ce qu'une détection de l'ordre peut être aisément incorporée. Par contre, ici nous considérons les méthodes paramétrisées directement par le canal. Dans le but de bien définir le critère d'optimisation dans ces approches, une contrainte portant sur les coefficients du canal doit être ajoutée. Typiquement, la contrainte d'un canal de norme unité est utilisée. L'utilisation de cette contrainte provoque l'absence de robustesse à la surestimation de l'ordre du canal. Dans notre approche, nous contraignons le premier coefficient du canal vectoriel à être de norme unité. Ceci mène à une réparamétrisation du canal dans laquelle un polynôme similaire au prédicteur apparaît. Ce polynôme peut à nouveau être construit de manière récursive, fournissant les polynômes de tous les ordres