MU-MIMO transmission and reception techniques for the next generation of cellular wireless standards (LTE-A)

• Auteur / Autrice : Sebastian Wagner
• Direction : Dirk T. M. Slock
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Électronique et communications
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Paris, Télécom ParisTech

Mots clés

Mots clés contrôlés

Hadamard, Matrices d'

Systèmes à entrées multiples et à sorties multiples

Radiodiffusion

Résumé

Dans cette thèse, nous étudions les systèmes multi-utilisateurs (MU), où l'émetteur dispose M antennes et sert K utilisateurs mono-antenne, appelés MU-MISO. Basé sur des informations de l'état de canal à l'émetteur, les signaux sont précodés de façon à réduire l’interférence entre utilisateurs. Plus précisément, nous considérons un précodage linéaire optimal (la maximisation de la somme pondérée des débits), précodage par filtre adapté, précodage de forçage à zéro (ZF), un précodage ZF régularisé et un modèle pratique appelé CUBF, où la matrice de précodage est unitaire avec des entrées de module constant. Pour évaluer le comportement du système, nous supposons que M et K est grand alors que leur rapport reste borné. Nous développons un cadre général et consistent pour l'étude des techniques de précodage linéaire dans les grands systèmes MU-MISO, pour une large gamme d'environnements de canal de propagation et en supposant une connaissance imparfaite du canal à l'émetteur. Nous fournissons les outils nécessaires à partir de la théorie des matrices aléatoires à grandes dimensions pour obtenir des équivalents déterministes du rapport signal sur interférence plus bruit (SINR) aléatoire. Ces approximations du SINR peuvent être appliquées pour résoudre une variété de problèmes pratiques d'optimisation dont plusieurs sont présentés dans ce travail. Les résultats des simulations montrent que ce sont des solutions proches de l’optimal même pour les systèmes de petite taille. Notre cadre constitue la base pour l'étude des systèmes plus complexes tels que MU-MIMO et multi-cellules MU-MIMO et pour explorer de nouvelles voies pour l’analyse des systèmes avec feedback limité.

In this thesis, we study multi-user (MU) systems where a transmitter equipped with M antennas serves K single-antenna users, called MU-MISO. Based on the available channel state information at the transmitter (CSIT), the signals are precoded to mitigate the inter-user interference. More precisely, we consider optimal (maximizing the weighted sum rate) linear precoding, matched-filter precoding, zero-forcing (ZF) precoding, regularized ZF precoding and a practical scheme coined CUBF, where the precoding matrix is unitary with constant modulus entries. To gain insight into the system behavior, necessary to solve important problems such as the optimal amount of feedback, we assume that M and K are large while their ratio remains bounded. We develop a general and consistent framework for the study of linear precoding techniques in large MU-MISO systems under a wide range of channel propagation environments and imperfect CSIT. We provide the necessary tools from large dimensional random matrix theory to derive deterministic equivalents of the random signal-to-interference plus noise ratio (SINR), i. E. , SINR approximations independent of the channel realizations that are almost surely exact as M and K go to infinity. These SINR approximations can be applied to solve a variety of practical optimization problems of which several are presented in this work. Simulation results show that these solutions are close-to-optimal even for small system dimensions. Our framework forms the basis for the study of more complex systems like MU-MIMO and multi-cell MU-MIMO and opens up new ways to analyze limited feedback systems.