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Mehrantennensysteme (MIMO Systeme) werden weithin als Schlüsseltechnologie für zukünftige Mobilfunksysteme der 4. Generation gesehen, da sie die angestrebten Datenraten erst ermöglichen. Wie der Einleitung zu entnehmen ist, werden in der aktuellen Literatur sendeseitige lineare kanaladaptive Signalverarbeitungsverfahren (precoding) sowie empfangsseitige nicht-lineare Verfahren als vielversprechend erachtet. Teil II dieser Arbeit behandelt das Thema Mehrbenutzer-Scheduling für die Abwärtsstrecke eines derartigen Systems mit einer Sendestation: In jeder (Zeit- und/oder Frequenz-) Ressource des…mehr

Produktbeschreibung
Mehrantennensysteme (MIMO Systeme) werden weithin als Schlüsseltechnologie für zukünftige Mobilfunksysteme der 4. Generation gesehen, da sie die angestrebten Datenraten erst ermöglichen. Wie der Einleitung zu entnehmen ist, werden in der aktuellen Literatur sendeseitige lineare kanaladaptive Signalverarbeitungsverfahren (precoding) sowie empfangsseitige nicht-lineare Verfahren als vielversprechend erachtet. Teil II dieser Arbeit behandelt das Thema Mehrbenutzer-Scheduling für die Abwärtsstrecke eines derartigen Systems mit einer Sendestation: In jeder (Zeit- und/oder Frequenz-) Ressource des zugrundeliegenden Übertragungssystems können gleichzeitig mehrere Teilnehmer bedient werden, indem man sie räumlich trennt mit Hilfe unterschiedlicher Antennengewichts-Vektoren (SDMA). Dabei sollten Teilnehmer mit räumlich korrelierten MIMO Kanalmatrizen nicht gleichzeitig bedient werden, da Korrelation die räumliche Trennung der Nutzer erschwert und zu ineffizienten Antennengewichten führt. Geeignete Nutzergruppen zu finden ist besonders rechenaufwendig, da die zu erwartenden Datenraten in jeder Untergruppe von den Antennengewichten abhängen, welche wiederum für jede Untergruppe verschieden sind. Ein Kernbeitrag dieser Arbeit ist es, dieses Problem zu entkoppeln. Es wird eine Scheduling-Metrik vorgeschlagen, die eine Schätzung der Rate bei Verwendung von interferenzfreiem precoding (ZF) darstellt. Es wird gezeigt, dass sich diese Ratenschätzung mit Hilfe von orthogonalen Projektionsmatrizen schreiben lässt. Letztere ermöglichen es, die erzielbaren Raten der Nutzer zu schätzen, ohne die Antennengewichte berechnen zu müssen, und zwar unter Verwendung von wiederholten Projektionen in unabhängige Unterräume der einzelnen Nutzer. Im Gegensatz zu anderen Metriken aus der Literatur, die nicht auf Raten basieren, lassen sich die vorgeschlagenen Schätzungen mit Datenratenanforderungen der Nutzer und mit Fairness Kriterien verknüpfen. Weitere Vorteile sind, dass das räumliche Empfangsverfahren nicht spezifiziert werden muss und dass die Methoden sowohl basierend auf momentanen Kanalmessungen als auch auf Kanalstatistik arbeiten können. Mehrere Suchalgorithmen werden vorgeschlagen, die zusammen mit den vorgeschlagenen Metriken eingesetzt werden können, um das Scheduling-Problem effizienter zu lösen. Die Verfahren können bei Bedarf das ganze System auf einmal bearbeiten und dabei die Lösung zeitlich und in Frequenzrichtung nachführen, um die Komplexität zusätzlich zu verringern. Als Nebenergebnis wird mit Hilfe von orthogonalen Projektionsmatrizen eine neuartige Formulierung des klassischen optimalen ZF precoding Verfahrens BD besprochen. In Teil III werden Mölichkeiten vorgeschlagen, wie mehrere Sendestationen von kooperativem Scheduling oder kooperativer Signalverarbeitung profitieren können. Wiederum mit Hilfe von orthogonalen Projektionen wird eine Schätzung der Interferenzleistung hergeleitet, die eine Station beim Bedienen einer ihrer Teilnehmer für die Teilnehmer einer anderen Station erzeugt. Dabei wird erneut die Berechnung von Antennengewichten umgangen. Kombiniert mit der Scheduling-Metrik aus Teil II und mit einem sogenannten Konzept virtueller Teilnehmer kann das kooperative Scheduling durch einen ähnlichen Suchalgorithmus wie oben behandelt werden. Weiterhin wird besprochen, wie halb-duplex Relays mit SDMA in den Suchalgorithmus mit eingebunden werden können, vorausgesetzt dass eine zentrale Intelligenz gemeinsame Kanalkenntnis hat. Ein einfacher Ansatz zur Reduktion der notwendigen Signalisierung wird kurz angerissen. Ein weiteres Nebenergebnis dieses Teils ist eine Simulationsmethode, mit deren Hilfe die Summenrate einer Mobilfunkzelle mit SDMA Relays ohne Interferenzkoordination geschätzt werden kann. In Teil IV werden Optimierungen für iterative Empfänger bzw. Turbo Entzerrer vorgeschlagen. Diese Empfänger basieren auf dem Iterieren von sogenannter soft information zwischen den Teilen des Empfängers. Korrelation zwischen Signalen ist hierbei eine erwünschte Eigenschaft, die als Quelle für Redundanz ausgenutzt werden soll. Nichtsdestotrotz wird gezeigt, dass eine Kombination mit sendeseitigem Precoding sinnvoll sein kann. Letzteres zielt zwar auf die Verringerung von Interferenz und Korrelation ab, hängt aber in der Praxis von fehlerbehafteter Kanalkenntnis ab, die zu suboptimalen Antennengewichten und damit zu erhöhter Restinterferenz führt. Des Weiteren wird basierend auf EXIT chart Techniken eine Methode beschrieben, mit der a-priori Information in den Iterationen adaptiv weiterverwertet werden kann, wenn sie vorteilhaft ist. Dies kann die Konvergenzeigenschaften verbessern im Vergleich zur konventionellen Vorgehensweise, bei der a-priori Information zur Vermeidung von Fehlerfortpflanzung nicht verwendet wird. Schlussendlich wird für OFDM Systeme vorgeschlagen, wie der Einfluss von semi-blinder Kanalschätzung am Empfänger in EXIT charts einbezogen werden könnte. Simulationsexperimente dienen in allen Teilen der Arbeit dazu, die Vorteile der vorgeschlagenen Methoden zu verifizieren. Dazu kommen Kanalmodelle mit realistischen Korrelationseigenschaften zum Einsatz, wie zum Beispiel IlmProp oder ein in den IST-WINNER Projekten entwickeltes messdatenbasiertes Modell sowie entsprechende Systemparameter.