Lens antenna arrays: an efficient framework for sparse-aware large-MIMO communications

The recent increase in the demand for higher data transmission rates in wireless communications has entailed many implementation issues that can only be resolved by going through a full paradigm shift. Making use of the millimetric spectrum bands is a very attractive solution to the shortage of radio resources but, to garner all their potential, new techniques must be developed. Most of them are contained in the Massive Multiple Input Multiple Output (M-MIMO) framework: the idea of using very large antenna arrays for cellular communications. In this thesis, we propose the usage of Lens Antenna Arrays (LAA) to avoid the unbearable power and infrastructure costs posed by traditional M-MIMO architectures. This novel communication system exploits the angular-dependent power focusing capabilities of an electromagnetic lens to discern between waves with different angles of arrival and departure, without explicit signal processing. The work presented in this document motivates the use of LAAs in mmWave communications, studies some of their mathematical properties and proposes their application in noncoherent schemes. Numerical results validate the performance of this novel kind of systems and confirm their strengths in both multi-user and block fading settings. LAAs that use noncoherent methods appear to be very suitable for vehicular communications and densely populated cellular networks.En los últimos tiempos, el incremento en la demanda de mayor velocidad de transmisión de datos en redes de comunicación inalámbricas ha conllevado varios problemas de implementación que solo se podrán resolver a través de un cambio total de paradigma. Utilizar bandas milimétricas del espectro es una solución muy atractiva a la escasez de recursos de radio pero, para poder extraer todo su potencial, es necesario desarrollar nuevas técnicas. La mayor parte de éstas pasa por la infraestructura Massive Multiple Input Multiple Output (M-MIMO): la idea de usar matrices de antenas muy grandes para comunicaciones celulares. En esta tesis, proponemos el uso de matrices de antenas con lente, o Lens Antenna Arrays (LAA), para evitar los inasumibles costes energéticos y de instalación propios de las arquitecturas M-MIMO tradicionales. Este novedoso sistema de comunicaciones explota las capacidades de concentración de energía con dependencia angular de las lentes electromagnéticas para distinguir entre ondas con distintas direcciones de llegada y de salida, sin procesado de la señal explícito. El trabajo presentado en este documento motiva el uso de los LAAs en comunicaciones en bandas milimétricas (mmWave), estudia varias propiedades matemáticas y propone su aplicación en esquemas no coherentes. Resultados numéricos validan su ejecución y confirman sus fortalezas en entornos multiusuario y con desvanecimiento en bloque. Los LAAs que utilizan métodos no coherentes parecen ser idóneos para comunicaciones vehiculares y para redes celulares altamente pobladas.En els darrers temps, l'increment en la demanda de major velocitat de transmissió de dades en xarxes de comunicació inalàmbriques ha comportat diversos problemes d'implementació que tan sols es podran resoldre a través d'un canvi total de paradigma. Utilitzar les bandes mil·limètriques de l'espectre és una solució molt atractiva a l'escassetat de recursos de ràdio però, per tal d'extreure'n tot el seu potencial, és necessari desenvolupar noves tècniques. La majoria d'aquestes passa per la infraestructura Massive Multiple Input Multiple Output (M-MIMO): la idea d'utilitzar matrius d'antenes molt grans per a comunicacions cel·lulars. En aquesta tesi, proposem l'ús de matrius d'antenes amb lent, o Lens Antenna Arrays (LAA), per tal d'evitar els inassumibles costos energètics i d'instal·lació propis d'arquitectures M-MIMO tradicionals. Aquest innovador sistema de comunicacions explota les capacitats de concentració d'energia amb dependència angular de les lents electromagnètiques per tal de distingir entre ones amb diferents direccions d'arribada i de sortida, sense processament de senyal explícit. El treball presentat en aquest document motiva l'ús dels LAAs per comunicacions en bandes mil·limètriques (mmWave), n'estudia diverses propietats matemàtiques i proposa la seva aplicació en esquemes no coherents. Resultats numèrics en validen l'execució i confirmen les seves fortaleses en entorns multi-usuari i amb esvaïment en bloc. Els LAAs que utilitzen mètodes no coherents semblen ser idonis per a comunicacions vehiculars i per a xarxes cel·lulars altament poblades

On infinite past predictability of cyclostationary signals

This paper explores the asymptotic spectral decomposition of periodically Toeplitz matrices with finite summable elements. As an alternative to polyphase decomposition and other approaches based on Gladyshev representation, the proposed route exploits the Toeplitz structure of cyclic autocorrelation matrices, thus leveraging on known asymptotic results and providing a more direct link to the cyclic spectrum and spectral coherence. As a concrete application, the problem of cyclic linear prediction is revisited, concluding with a generalized Kolmogorov-Szeg theorem on the predictability of cyclostationary signals. These results are finally tested experimentally in a prediction setting for an asynchronous mixture of two cyclostationary pulse-amplitude modulation signals.This work has been supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation through project RODIN (PID2019-105717RB-C22 / MCIN / AEI / 10.13039/501100011033). Authors are within Signal Processing and Communications group (SPCOM) (Signal Theory and Communications Department) at Technical University of Catalonia (UPC).Peer ReviewedPostprint (author's final draft

A test for conditional correlation between random vectors based on weighted u-statistics

This article explores U-Statistics as a tool for testing conditional correlation between two multivariate sources with respect to a potential confounder. The proposed approach is effectively an instance of weighted U-Statistics and does not impose any statistical model on the processed data, in contrast to other well-known techniques that assume Gaussianity. By avoiding determinants and inverses, the method presented displays promising robustness in small-sample regimes. Its performance is evaluated numerically through its MSE and ROC curves.Peer ReviewedPostprint (author's final draft

Una metodologia innovadora per a la detecció adaptativa de comunitats

In a lot of problems in science and technology, one face the signal processing challenge of acquiring information from a single phenomenon that is measured by a multiplicity of sensors. When the number of sensors is very rich, opportunities for exploiting the available degrees of freedom arise. In addition, when the size of available data becomes large, the opportunity for sensor failures increases and, if some signal processing care is not introduced, the contamination of the data increases when one deals with large data. The problem is that classical signal processing appCommunity detection and statistical dependence detection between different sets of data are two very intertwined topics of research with many real world applications in areas involving information science resources, such as radar, astronomy, social sciences and even medicine. In this thesis, we present a solution to this emerging demand based on well-known statistical tools, like the Canonical Correlation Analysis (CCA) and the Empirical Characteristic Function (ECF). The advantage of the developed dependence detection technique against other ones is its on-line nature, as it utilizes the Affine Projection family of algorithms, a very powerful yet still unexploited set of adaptive filters. Our proposed algorithm has shown promising results and may become the baseline for various future lines of research in the field of data processing.La detección de comunidades y dependencia estadística entre distintos conjuntos de datos son dos temas de investigación muy relacionados y que tienen muchas aplicaciones prácticas en áreas que involucran recursos de la ciencia de la información, como el radar, la astronomía, las ciencias sociales o hasta la medicina. En esta tesis presentamos una solución a esta demanda emergente basada en herramientas estadísticas bien conocidas, tales como el Análisis de Correlación Canónica (CCA) y la Función Característica Empírica (ECF). La ventaja que presenta la técnica de detección de dependencia desarrollada frente a otras es su naturaleza on-line, pues utiliza la familia de algoritmos de Proyección Afín, un grupo de filtros adaptativos con mucho potencial, pero aún poco explotado. El algoritmo que proponemos demuestra resultados prometedores y puede convertirse en la base para futuras líneas de investigación en el ámbito del procesado de datos.La detecció de comunitats i de dependència estadística entre diferents conjunts de dades són dos temes d'investigació molt relacionats i que tenen moltes aplicacions pràctiques en àrees que involucren recursos de la ciència de la informació, tals com el radar, l'astronomia, les ciències socials o, fins i tot, la medicina. En aquesta tesis presentem una solució a aquesta demanda emergent basada en eines estadístiques ben conegudes, com l'Anàlisi de Correlació Canònica (CCA) i la Funció Característica Empírica (ECF). L'avantatge de la tècnica de detecció de dependència desenvolupada vers d'altres és la seva naturalesa on-line, ja que utilitza la família d'algorismes de Projecció Afí, un grup de filtres adaptatius amb molt potencial, però encara poc explotat. L'algorisme que proposem demostra resultats prometedors i pot convertir-se en la base per a futures línies de recerca en el camp del processament de dades

Affine projection subspace tracking

© 2021 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.In this paper, we consider the problem of estimating and tracking an R-dimensional subspace with relevant information embedded in an N-dimensional ambient space, given that N>>R. We focus on a formulation of the signal subspace that interprets the problem as a least squares optimization. The approach we present relies on the geometrical concepts behind the Affine Projection Algorithms (APA) family to obtain the Affine Projection Subspace Tracking (APST) algorithm. This on-line solution possesses various desirable tracking capabilities, in addition to a high degree of configurability, making it suitable for a large range of applications with different convergence speed and computational complexity requirements. The APST provides a unified framework that generalises other well-known techniques, such as Oja’s rule and stochastic gradient based methods for subspace tracking. This algorithm is finally tested in a few synthetic scenarios against other classical adaptive methods.This work has been supported by the Spanish Ministry of Science and Innovation through project RODIN (PID2019-105717RB-C22 / AEI / 10.13039/501100011033) and by the Catalan Government (AGAUR) under grant 2017 SGR 578.Peer ReviewedPostprint (author's final draft