Real Time Signal Processing for Multi-Antenna Systems and experimental Verification on a reconfigurable Hardware Test-bed

dc.contributor.advisorBoche, Holgeren
dc.contributor.authorHaustein, Thomasen
dc.contributor.grantorTechnische Universität Berlin, Fakultät IV - Elektrotechnik und Informatiken
dc.date.accepted2006-01-23
dc.date.accessioned2015-11-20T17:08:33Z
dc.date.available2006-11-16T12:00:00Z
dc.date.issued2006-11-16
dc.date.submitted2006-11-16
dc.description.abstractIn Mobilfunksystemen der dritten und vierten Generation werden Mehrantennensysteme eingesetzt, um die Leistungsfähigkeit der Systeme, ihre spektrale Effizienz sowie die Zuverlässigkeit der Funk-verbindung zu verbessern. Aus der Informationstheorie ist bekannt, daß die Kanalkapazität von Mehrantennensystemen linear mit der Anzahl der verwendeten Sende- und Empfangsantennen ansteigen kann. Wichtige Kenngrößen zur Systemcha-rakterisierung sind z.B. die Kanalkapazität und der mittlere quadratische Fehler. Beide Kenngrößen hängen von den Eigenschaften des Mehrantennen-Funkkanals sowie vom Umfang und der Art der verfügbaren Kanalinfor-mation am Sender und Empfänger. In der vorliegenden Arbeit werden optimale Übertragungsverfahren für Einnutzer- und Mehrnutzer- Mehranten-nen-Systeme (MIMO) hergeleitet, jeweils abhängig von der vorhandenen Kanalkenntnis. Hierzu wird der Sum-men-MSE als Optimierungskriterium herangezogen. Die sich daraus ergebenden Resultate weichen erwartungs-gemäß von denen für die ergodische Kapazität ab. Für das MIMO-Einnutzerszenario mit perfekter Kanalkennt-nis am Empfänger und keiner oder ebenfalls perfekter Kanalkenntnis am Sender wird die optimale Übertra-gungsstrategie hergeleitet. Des weiteren leiten wir die optimale Sendestrategie für den Mehrnutzer-Zugriffskanal mit jeweils einer Antenne pro Mobilterminal und mehreren Antennen an der Basisstation her. Wir untersuchen das funktionale Verhalten der zu maximierenden Summenrate unter Anwendung der SNR-Gap-Approximation. Um einen Übergang von der etablierten Theorie zu Implementierungen auf echten Systemen zu ermöglichen, werden einige grundsätzliche und durch die Praxis motivierte Betrachtungen für Mehrantennensysteme vorge-nommen. Hier betrachten wir insbesondere die Anzahl und Art der verwendeten Antennen auf jeder Seite der Übertragungsstrecke. Wir untersuchen die Auswirkung von Sichtverbindungen im Funkkanal auf systemrelevan-te Parameter, wie den Rang des Übertragungskanals, die Kapazität und die erreichbare Bitfehlerrate. Der MIMO Broadcast-Kanal als duales Äquivalent des MIMO-Vielfachzugriffskanals wird für eine Mehranten-nenbasisstation und verteilte Mobilterminals mit jeweils einer Antenne betrachtet. Bei ausreichender Kanal-kenntnis an der Basisstation können räumliche Vorcodiertechniken eingesetzt werden. Wir vergleichen verschie-dene lineare und nicht-lineare Vorcodierverfahren. In der Praxis kommt es häufig zu Performanzdegradation, z.B. durch Kanalschätzfehler, eine begrenzte Sende-dynamik oder durch Gleichkanalinterferenzen. Wir untersuchen die Auswirkungen verschiedener Ursachen und entwickeln Lösungsvorschläge zur Beseitigung bzw. Begrenzung. Die Verwendung kanalangepaßter Übertragungsverfahren ist eine Schlüsseltechnik zur Erreichung eines optima-len Datendurchsatzes. Hierzu wird die Datenübertragung an die aktuelle Güte des Funkkanals angepaßt, so daß z.B. eine Übertragung in schlechten Kanälen vermieden werden kann. Wir erweitern das dazu verwendete adap-tive Bitladeverfahren um Mehrnutzer-Scheduling-Algorithmen. In einem schichtübergreifenden Ansatz werden sowohl die aktuellen Kanalzustände aller Nutzer als auch Übertragungsgüteanforderungen der einzelnen Nutzer berücksichtigt. Dieser Ansatz ermöglicht einen hohen Zelldurchsatz und eine hohe Systemstabilität bezüglich der Warteschlangen für jeden Nutzer. Eine Echtzeitimplementierung zeigt, daß eine Umsetzung bereits auf heutiger Hardware möglich ist. Eine wesentliche Voraussetzung für die Umsetzung der entwickelten MIMO-Übertragungstechniken ist eine sorgfältige Anforderungsanalyse und Algorithmenoptimierung der notwendigen Basisbandalgorithmen beson-ders bezüglich einer Abbildung auf die digitale Zielplattform Der letzte Teil der Arbeit ist den experimentellen Resultaten gewidmet, wo sich Theorie und Praxis treffen. Wir führen in die wesentlichen Übertragungsmodi des MIMO-Testbetts und die dazugehörigen relevanten System-parameter ein und berichten dann über die Experimente zu Antennendiversität und zum räumlichen Multiplexing. Wir vergleichen verschiedene Übertragungsverfahren bezüglich der gemessenen Bitfehlerrate und des erreichten Datendurchsatzes mit adaptivem Bitladen unter Verwendung von linearen und nicht-linearen Detektionsverfah-ren. Des weiteren berichten wir über eine erste echtzeitfähige Implementierung von adaptiver Kanalinversion.de
dc.description.abstractMultiple-input multiple-output (MIMO) systems will be applied in wireless communications in order to increase the system performance, spectral efficiency, and link reliability. Theoretically, the channel capacity of MIMO systems can grow linearly with the number of transmit and receive antennas. An important perform-ance metric beneath capacity is the normalized mean square error (MSE) under the assumption of optimal linear reception. Both performance measures depend on the properties of the MIMO channel as well as on the available channel state information (CSI) at the transmitter. In this thesis, we derive optimum transmission strategies of single- and multi-user MIMO systems with respect to the different types of CSI at transmit and receive side. The optimization is taken under the assumption of the MSE as the objective function. The results differ therefore from those known for ergodic capacity optimizations. We start with a derivation of the optimum transmission strategy for the single user MIMO scenario with perfect channel knowledge at the receiver and no or full channel knowledge at the transmitter. Furthermore, we derive the optimum transmission strategy for a multiple access channel (MAC) with only one antenna per user and several antennas at the base station. We look very close on how the SNR gap approximation, often used for bit-loading approaches, affects the be-haviour of the sum rate functional which has to be maximized. To bridge from the well studied multi-antenna theory towards implementations on real-world systems some basic and practical considerations will be made for wireless MIMO systems. Here, the emphasis is put on an-tenna configurations with respect to the number and kind of antennas at each side of the link. Furthermore we analyze the effect of a line-of-sight on system relevant parameters as the rank of the transmission channel, capac-ity and achievable bit-error-rates. The MIMO broadcast channel as the duality equivalent of the MIMO MAC is investigated for a multi-antenna base station and several distributed users. When CSI is available at the BS appropriate pre-coding techniques can be applied. We will look into SVD-MIMO transmission and linear and non-linear pre-coding techniques. Further emphasis is put on a comparison towards the necessary transmit power needed for transmit pre-coding. In reality the systems can suffer from performance degradation caused by e.g. channel estimation errors, a lim-ited transmitter dynamics or co-channel interference. The impact of each degradation factor will be evaluated and strategies to combat or limit the undesired effects will be proposed. To achieve optimum system performance adaptive transmission is an important issue. The aim is to adapt the data transmission to the actual channel realization, thus avoiding transmission over bad channels. We will extend channel aware bit-loading with discrete modulation alphabets to multi-user scheduling policies. In a cross-layer approach the optimization considers the instantaneous channel state and quality of service parameters e.g. the data queues of all users as well. This approach allows high cell throughput and stable data queues at the mobile terminals or the base station, both which may have limited buffer size or user applications may have stringent delay requirements. A real-time implementation on the MIMO test-bed shows the feasibility on today's hardware. A prerequisite for a successful implementation is a thorough analysis of the MIMO algorithms necessary to real-ize the before discussed transmission strategies. We list requirements for real-time algorithms and a few basic algorithms for MIMO base-band signal processing are discussed in detail with respect towards an implementa-tion in a DSP. The last part of this thesis is dedicated to the experiments where theory and practice will meet. We start with an overview of the real-time MIMO test-bed and the various configurations for the experiments are introduced. We then present experimental results on antenna diversity and spatial multiplexing. We will compare the BER per-formance and the measured throughput with channel adaptive bit-loading using linear and non-linear detection schemes. Furthermore, we show measurement results of a first implementation of real-time adaptive channel inversion.en
dc.identifier.uriurn:nbn:de:kobv:83-opus-14222
dc.identifier.urihttps://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/1763
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.14279/depositonce-1466
dc.languageEnglishen
dc.language.isoenen
dc.rights.urihttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/en
dc.subject.ddc620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete Tätigkeitenen
dc.subject.otherEchtzeitalgorithmende
dc.subject.otherEchtzeitsignalverarbeitungde
dc.subject.otherExperimentalsystemde
dc.subject.otherMIMOde
dc.subject.otherBeamformingen
dc.subject.otherImplementationen
dc.subject.otherMIMOen
dc.subject.otherReal-timeen
dc.subject.otherSchedulingen
dc.titleReal Time Signal Processing for Multi-Antenna Systems and experimental Verification on a reconfigurable Hardware Test-beden
dc.title.translatedEchtzeit-Signalverarbeitung für Mehrantennensysteme und experimentelle Verifikation auf einem rekonfigurierbarem Hardware-Testbettde
dc.typeDoctoral Thesisen
dc.type.versionpublishedVersionen
tub.accessrights.dnbfree*
tub.affiliationFak. 4 Elektrotechnik und Informatik::Inst. Telekommunikationssystemede
tub.affiliation.facultyFak. 4 Elektrotechnik und Informatikde
tub.affiliation.instituteInst. Telekommunikationssystemede
tub.identifier.opus31422
tub.identifier.opus41373
tub.publisher.universityorinstitutionTechnische Universität Berlinen

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