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Advanced Blind Signal Processing for MIMO Communications

Sarmadi, Nima :
Advanced Blind Signal Processing for MIMO Communications.
TU Darmstadt, Darmstadt, Germany
[Ph.D. Thesis], (2012)

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Advanced Blind Signal Processing for MIMO Communications
Language: English
Abstract:

The ever growing interest for higher transmission rates, bandwidth efficiency, coverage, and reliability in the third generation (3G) of wireless communication systems and beyond, has initiated an intensive research in the field of multi-antenna communications. Moreover, orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) has recently emerged as a favorable candidate for future generation of wireless communication systems due to its efficient utilization of bandwidth, simplicity of equalization, and robustness to multipath fading. Motivated by these facts, multiple-input multiple-output (MIMO) systems in association with the OFDM transmission are promising schemes widely adopted in recent wireless network standards such as Long Term Evolution (LTE) and Worldwide interoperability for Microwave Access (WiMAX).

Space-time coding (STC) techniques are capable of exploiting the spatial diversity offered by multi-antenna systems. STC techniques have also been combined with MIMO-OFDM wireless communication systems to both improve reliability and to increase higher transmission rates compared to single-antenna systems. In particular, the so-called orthogonal space-time block codes (OSTBCs) represent a popular class of STC techniques which are known to not only maximize the spatial diversity gain, but also offer simple decoding schemes. However, to obtain the theoretical promises of orthogonally coded MIMO-OFDM systems, accurate channel state information (CSI) is required at the receiver. The lack of CSI at the receiver is associated with a severe performance degradation of the MIMO-OFDM system.

In practice, the CSI is commonly acquired from known pilot symbols inserted in the transmission at the expense of a reduced bandwidth efficiency and power consumption. Therefore, blind channel estimation methods are of great interest as they avoid the aforementioned penalties. In this thesis, we focus on developing blind channel estimation algorithms for orthogonally coded MIMO and MIMO-OFDM systems.

First, we introduce a novel model for orthogonally coded single-carrier MIMO systems. Based on this model, we derive a special subspace property of the channel frequency response (CFR) vector. We then justify a closed-form blind channel estimation method that is also directly applicable to each individual subcarrier of a MIMO-OFDM system. Moreover, we propose two strategies to eliminate channel estimation ambiguities.

Next, we generalize the special subspace property of the CFR vector derived for single-carrier systems to the multi-carrier case and propose a new closed-form blind channel estimator for orthogonally space-time coded MIMO-OFDM systems. Moreover, we derive the condition under which unique channel estimates can be obtained.

Then, we develop a novel blind channel estimation algorithm for MIMO-OFDM systems under OSTBCs based on the semi-definite relaxation (SDR) technique. We show that the non-convex channel estimation problem can be approximated by a convex semi-definite programming (SDP) problem. Therefore, the channel estimation problem can be solved using modern convex optimization methods.

Finally, based on the Relaxed Maximum Likelihood (RML) and the Capon receiver, respectively, we develop blind channel estimators which have closed-form solutions. Both of these algorithms exhibit different performance-complexity trade-offs compared to the SDR-based approach.

Assuming a finite delay spread over the wireless channel that falls below the duration of the OSTBC-OFDM symbol in MIMO-OFDM systems allows us to estimate the channel parameters in the time-domain jointly for all subcarriers. This facilitates coherent data processing across all the subcarriers compared to the traditional subcarrier-wise channel estimation methods. The proposed channel estimation methods not only offer a considerable reduced computational complexity, but also result in improved estimation accuracy.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Die stetig wachsende Nachfrage nach höherer Bandbreiten-Effizienz, Reichweite und Zuverlässigkeit sowie höheren Übertragungsraten in der dritten Generation (3G) und in zukünftigen Generationen von drahtlosen Kommunikationssystemen hat zu intensiver Forschung auf dem Gebiet der Mehr-Antennen-Kommunikation geführt. Des Weiteren hat sich kürzlich Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (OFDM) als vorteilhafter Kandidat für zukünftige Mobilfunksysteme herauskristallisiert. Grund hierfür sind vorteilhafte Eigenschaften von ODFM, wie z.B., eine effiziente Nutzung der Bandbreite, eine Kanalentzerrung, sowie Robustheit gegenüber Mehrwegeausbreitung. Aufgrund dieser Tatsachen sind Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) Systeme in Verbindung mit ODFM viel versprechende Verfahren, die bereits in viele neue Mobilfunkstandards wie Long Term Evolution (LTE) und Worldwide interoperability for Microwave Access (WiMAX) aufgenommen wurden. Space-Time Coding (STC) Verfahren sind in der Lage, die räumliche Diversität auszunutzen, die Mehr-Antennen-Systemen mit sich bringen. STC-Verfahren wurden außerdem mit MIMO-OFDM-Mobilfunksystemen kombiniert, um die Zuverlässigkeit und die Übertragungsrate gegenüber Einzel-Antennen-Systemen zu erhöhen. Insbesondere stellen die sogenannten Orthogonal Space-Time Block Codes (OSTBCs) eine beliebte Klasse von STC-Verfahren dar. Sie sind dafür bekannt, nicht nur den räumlichen Diversitäts-Gewinn zu maximieren, sondern auch einfache Dekodier-Verfahren zuzulassen. In den Genuss der von der Theorie versprochenen Vorzüge von orthogonal kodierten MIMO-OFDM-Systemen kommt man jedoch nur, wenn akkurate Kanalzustandsinformation (CSI) am Empfänger vorausgesetzt werden können. Ein Mangel an CSI am Emfpänger geht mit erheblichen Einbußen der Leistungsfähigkeit der MIMO-OFDM Systeme einher. In der Praxis werden die Kenntnisse über den Übertragungskanal gewöhnlicherweise mit Hilfe übertragener Pilotsymbole erlangt, welche auf Kosten einer reduzierten Bandbreiteneffizienz und einer höheren Leistungsaufnahme der Nachrichtenübertragung beigefügt werden. Blinde Kanalschätzmethoden sind insbesondere deshalb von großem Interesse, da sie die zuvor genannten Nachteile vermeiden. Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Entwicklung von Algorithmen zur blinden Kanalschätzung für orthogonal kodierte MIMO- und MIMO-OFDM Systeme. Zunächst stellen wir ein neues Modell für orthogonal kodierte Einträger-MIMO-Systeme vor. Auf diesem Modell basierend beweisen wir eine spezielle Unterraumeigenschaft der vektorisierten Übertragungsfunktion des Kanals für Einträger-Systeme. Wir begründen damit eine blinde Kanalschätzmethode mit analytisch geschlossener Darstellung, welche sich direkt auf die einzelnen Subträger eines MIMO-OFDM Systems anwenden lässt. Zudem schlagen wir zwei Methode vor, mit der sich Mehrdeutigkeiten bei der Kanalschätzung vermeiden lassen. Als nächstes verallgemeinern wir die spezielle Unterraumeigenschaft der vektorisierten Übertragungsfunktion für Einträger-Systeme auf Mehrträger-Systeme und schlagen für orthogonal raum-zeit-kodierte MIMO-OFDM Systeme einen blinden Kanalschätzer vor, der eine analytisch geschlossene Darstellung besitzt. Zudem leiten wir Bedingungen her, unter denen eine eindeutige Kanalschätzung möglich ist. Danach entwickeln wir einen neuartigen Algorithmus für MIMO-OFDM Systeme mit OSTBCs, basierend auf semi-definiter Relaxierung (SDR). Wir zeigen, dass sich das nicht-konvexe Kanalschätzungsproblem als ein konvexes semi-definites Programm (SDP) approximieren lässt. Hierdurch kann das Kanalschätzungsproblem mit den modernen Methoden der konvexen Optimierung gelöst werden. Schließlich entwickeln wir Algorithmen mit analytisch geschlossener Darstellung für die blinde Kanalschätzung, die auf den relaxierten Maximum Likelihood Empfänger und den Capon Empfänger basieren. Im Vergleich zu dem Algorithmus der auf der SDR-Technik basiert, weisen die beiden Algorithmen einen unterschiedlichen Kompromiss zwischen Leistungsfähigkeit und Komplexität auf. Unter der Annahme einer zeitlichen Aufspreizung des Funkkanals unterhalb der Dauer eines OSTBC-OFDM Symbols ist es im Zeitbereich möglich, die Parameter aller Subträger zusammen zu schätzen. Dies erleichtert eine kohärente Datenverarbeitung über alle Subträger hinweg im Vergleich zu traditionellen Schätzmethoden, in denen die Subträger getrennt voneinander verarbeitet werden. Die vorgeschlagenen Kanalschätzmethoden bieten nicht nur einen erheblich reduzierten Rechenaufwand, sondern verbessern zudem auch noch die Genauigkeit der Schätzung.German
Place of Publication: Darmstadt, Germany
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 600 Technik
Divisions: Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik > Nachrichtentechnische Systeme
Date Deposited: 20 Jul 2012 08:42
Last Modified: 07 Dec 2012 12:05
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-30528
License: Creative Commons: Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 3.0
Referees: Pesavento, Prof. Dr.- Marius and Shahbazpanahi, Prof. Dr. Shahram
Refereed: 31 May 2012
URI: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/3052
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