Abstract This thesis concentrates on evaluating and improving the throughput performances of mobile users in high speed vehicles. In particular, high speed train (HST) scenarios are considered. Emphasis is placed on practical designs and methods that take into account distinctive HST characteristics. A two-hop communication link, i.e., base station (BS)-to-HST and HST-to-onboard users (OBUs) is adopted. The main target is to improve the throughput performance on the BS-to-HST communication link, which is assumed to be the main bottleneck in the whole communication link, since the HST-to-OBU communication link is assumed to have good channel quality due to the short link distance with relatively stationary OBUs. The algorithms developed are assessed through link and system level simulations. A theoretical and practical study of the throughput maximization problem in a single and multi-cell multiple-input multiple-output orthogonal frequency-division multiplexing (MIMO-OFDM) train scenario are considered with and without cooperation between train carriages. Two low-complexity transmission schemes based on simple antenna selection (AS) methods with spatial multiplexing (SM) are proposed. The simulation results demonstrate that large antenna arrays with AS and SM transmission strategies have the potential to significantly improve the throughput of the BS-to-train link in HST scenarios. Resource sharing methodologies between the moving relay nodes (MRNs) on the HST and ground macro users (GMUs) were also studied in a multi-cell MIMO-OFDM train scenario. Direct application of existing resource scheduling methods will not be appropriate to efficiently and fairly share resources, since the MRNs and the GMUs have different processing capabilities. Hence, two hybrid resource scheduling methods are analyzed in conjunction with joint and disjoint resource management. The tradeoff between the number of MRNs and receive antennas that should be installed on an HST was also examined in the context of throughput performance and capital expenditure. Results show that joint scheduling does not provide the best overall performance and there is a need to schedule each group of mobile terminals (MTs) separately. Finally, the feasibility of the use of higher frequency bands (HFBs) was examined in HST scenarios. A timer-based beam selection scheme for HST, which does not require any training time to select the appropriate beam is also proposed. The proposed beam selection scheme (PBSS) displays a close performance to the ideal singular value decomposition (SVD) scheme. / Tiivistelmä Tämä väitöskirja keskittyy mobiilikäyttäjien tiedonsiirtonopeuksien arviointiin ja parantamiseen nopeasti liikkuvissa kulkuneuvoissa. Työ käsittelee erityisesti tiedonsiirtoa suurnopeusjunissa. Työssä korostetaan käytännön menetelmiä, jotka ottavat huomioon nopeasti liikkuvien junien tiedonsiirron erityispiirteet. Työssä käytetään kahden hypyn linkkimallia, jossa tiedonsiirto kulkee tukiasemalta junaan ja junasta käyttäjälle, joka on junassa. Päätavoite on parantaa datanopeuksia tukiaseman ja junan välisessä tiedonsiirtolinkissä, jonka uskotaan olevan suurin pullonkaula koko tiedonsiirtolinkissä, koska junan ja lähes paikallaan olevan käyttäjän välinen kanava voidaan olettaa hyvälaatuiseksi linkin lyhyyden vuoksi. Kehitettyjen algoritmien suorituskykyä arvioidaan linkki- ja järjestelmätason simulaatioilla. Työssä tutkitaan tiedonsiirtonopeuden maksimointiongelmaa teoreettisella ja käytännön tasolla yhden ja usean solun MIMO OFDM junaskenaarioissa, joissa junan vaunut tekevät tai eivät tee yhteistyötä. Työssä esitetään kaksi alhaisen kompleksisuuden lähetysmenetelmää, jotka hyödyntävät yksinkertaista antennin valintamenetelmää ja tilatason multipleksointia. Simulointitulokset osoittavat, että suuret antenniryhmät, jotka hyödyntävät näitä lähetysmenetelmiä, voivat parantaa merkittävästi tiedonsiirtonopeutta tukiasemalta junaan päin. Työssä tutkitaan myös resurssien jakomenetelmiä liikkuvien junassa olevien releiden ja maatason makrokäyttäjien välillä monen solun MIMO-OFDM junaskenaariossa. Nykyisten resurssinhallintamenetelmien käyttö ei ole suoraan mahdollista tehokasta ja oikeudenmukaista resurssien jakoa, koska releillä ja makrokäyttäjillä on erilaiset prosessointikyvyt. Tämän vuoksi työssä analysoidaan kahta hybridimenetelmään resurssien skeduloinnille. Tutkimukset selventävät tasapainoa releiden lukumäärän ja junaan asennettavien vastaanotinantennien välillä tiedonsiirtonopeuden ja kustannusten osalta. Tulokset osoittavat, että yhteinen resurssien jako ei saavuta parasta suorituskykyä, eikä ole tarvetta ajoittaa jokaista matkaviestinterminaaliryhmää erikseen. Lopuksi työssä tutkitaan korkeampien taajuusalueiden soveltuvuutta tiedonsiirtoon suurnopeusjunissa. Työssä ehdotetaan ajastinpohjaista keilanvalintamenetelmää, joka ei vaadi opetusjaksoa sopivan keilan valintaan. Ehdotetun menetelmän saavuttama suorituskyky on lähellä ideaalisen singulaariarvohajotelmaa hyödyntävän menetelmän suorituskykyä.

It is well known that multiple antennas at the transmitter and receiver are imperative for reliable and high data-rate communication over wireless channels. However, these systems essentially need multiple radio frequency (RF) chains owing to multiple antennas, and hence pose challenges for applications with limited form-factor. Antenna Selection (AS) techniques alleviate this problem by using only a subset of the total available antennas and hence require only a few RF chains compared to the number of antennas. These systems operate in a closed-loop scenario, where the information fed back from the receiver is used for the transmit antenna subset selection. In contrast to this, a novel open-loop technique known as spatial modulation (SM) was recently proposed that uses a single RF-chain at the transmitter and achieves a higher spectral efficiency compared to single-input and AS based systems. The work in the thesis mainly focuses on the following aspects of SM system: Study of Mutual Information in SM systems operating in open-loop and closed-loop scenarios: We study the achievable mutual information in the SM system operating with finite and Gaussian input alphabet, and compare the results with that of the SIMO and AS based systems. Reduced-complexity maximum-likelihood (ML) decoding algorithms for SM systems: We propose ML-optimal sphere decoders for SM systems with arbitrary number of transmit antennas. Furthermore, a reduced-complexity ML detector is also proposed whose computational complexity is lowest among the known existing detectors in the literature. Transmit diversity techniques for SM systems: The conventional SM system achieves a transmit diversity order of one. We propose a complex interleaved orthogonal design baaed SM scheme that achieves a transit diversity order of two, while offering symbol-by- symbol ML decodability. Transmit antenna subset selection algorithms for SM systems: The SM system is considered in the closed-loop scenario, where only a subset of the total number of transmit antennas is chosen based on the information fed back by the receiver. Specifically, the Euclidean distance and capacity optimized antenna selection algorithms are studied in comparison with the conventional AS based systems. SM system operating in dispersive channels: The SM system operating in a dispersive channel with the aid of zero-padding is studied. It is shown that the SM system achieves full receive-diversity and multipath-diversity with ML decoding, but offers a decoding complexity that is exponential in the number of multipaths. Furthermore, a reduced complexity linear receiver is proposed that achieves achieves full multipath as well as receive-diversity, while offering a decoding complexity order same as that of the SM system operating in a frequency-flat channel.

Abstract This thesis focuses on the timely problem of energy-efficient transmission for wireless multiantenna cellular systems. The emphasis is on transmit beamforming (BF) and active antenna set optimization to maximize the network-wide energy efficiency (EE) metric, i.e., the number of transmitted bits per energy unit. The fundamental novelty of EE optimization is that it incorporates the transceivers' processing power in addition to the actual transmit power in the BF design. The key features of the thesis are that it focuses on sophisticated power consumption models (PCMs), giving useful insights into the EE of current cellular systems in particular, and provides mathematical tools for EE optimization in future wireless networks generally. The BF problem is first studied in a multiuser multiple-input single-output system by using a PCM scaling with transmit power and the number of active radio frequency (RF) chains. To find the best performance, a globally optimal solution based on a branch-reduce-and-bound (BRB) method is proposed, and two efficient designs based on zero-forcing and successive convex approximation (SCA) are derived for practical applications. Next, joint BF and antenna selection (JBAS) is studied, which can switch off some RF chains for further EE improvements. An optimal BRB method and efficient SCA-based algorithms exploiting continuous relaxation (CR) or sparse BF are proposed to solve the resulting mixed-Boolean nonconvex problem (MBNP). In a multi-cell system, energy-efficient coordinated BF is explored under two optimization targets: 1) the network EE maximization and 2) the weighted sum EEmax (WsumEEmax). A more sophisticated PCM scaling also with the data rate and the associated computational complexity is assumed. The SCA-based methods are derived to solve these problems in a centralized manner, and distributed algorithms relying only on the local channel state information and limited backhaul signaling are then proposed. The WsumEEmax problem is solved using SCA combined with an alternating direction method of multipliers, and iterative closed-form algorithms having easily derivable computational complexity are developed to solve both problems. The work is subsequently extended to a multi-cell multigroup multicasting system, where user groups request multicasting data. For the MBNP, a modeling method to improve the performance of the SCA for solving the CR is proposed, aiming at encouraging the relaxed Boolean variables to converge at the binary values. A second approach based on sparse BF, which introduces no Boolean variables, is also derived. The methods are then modified to solve the EE and sum rate trade-off problem. Finally, the BF design with multiantenna receivers is considered, where the users can receive both unicasting and multicasting data simultaneously. The performances of the developed algorithms are assessed via thorough computer simulations. The results show that the proposed algorithms provide 30-300% EE improvements over various conventional methods in the BF optimization, and that JBAS techniques can offer further gains of more than 100%. / Tiivistelmä Tämä väitöskirja keskittyy ajankohtaiseen energiatehokkaaseen lähetinsuunnitteluun langattomissa solukkoverkoissa, joissa suorituskykymittarina käytetään energiatehokkuuden (energy efficiency (EE)) maksimointia, eli kuinka monta bittiä pystytään lähettämään yhtä energiayksikköä kohti. Työn painopiste on lähettimien keilanmuodostuksen (beamforming (BF)) ja aktiivisten lähetinantennien optimoinnissa. EE-optimoinnin uutuusarvo on ottaa lähettimien prosessoinnin tehonkulutus huomioon keilanmuodostuksen suunnittelussa, varsinaisen lähetystehon lisäksi. Työ antaa hyvän käsityksen erityisesti tämänhetkisten solukkoverkkojen energiatehokkuudesta, ja luo työkaluja EE-optimointiin tulevaisuuden järjestelmissä. Ensin suunnitellaan keilanmuodostus yksisolumallissa, jossa tehonkulutus kasvaa lähetystehon ja aktiivisten radiotaajuusketjujen lukumäärän mukana. Ongelmaan johdetaan optimaalinen ratkaisu, ja kaksi käytännöllistä menetelmää perustuen nollaanpakotukseen tai peräkkäinen konveksi approksimaatio (successive convex approximation (SCA)) -ideaan. Seuraavaksi keskitytään keilanmuodostuksen ja antenninvalinnan yhteisoptimointiin (joint beamforming and antenna selection (JBAS)), jossa radiotaajuusketjuja voidaan sulkea EE:n parantamiseksi. Tähän ehdotetaan optimaalinen menetelmä ja kaksi käytännöllistä SCA-menetelmää perustuen binääristen ja jatkuvien muuttujien yhteisoptimointiongelman relaksaatioon, tai harvan vektorin optimointiin. Monisoluverkon EE-optimoinnissa käytetään yksityiskohtaisempaa tehonkulutusmallia, joka skaalautuu myös datanopeuden ja prosessoinnin monimutkaisuuden mukaan. Työssä käytetään kahta suorituskyvyn mittaria: 1) koko verkon energiatehokkuuden, ja 2) painotettujen energiatehokkuuksien summien maksimointia (weighted sum EEmax (WsumEEmax)). Ensin johdetaan keskitetyt ratkaisut SCA-ideaa käyttäen. Tämän jälkeen keskitytään hajautettuun optimointiin, joka pystytään toteuttamaan paikallisen kanavatiedon avulla, kun matalanopeuksinen skalaariarvojen jako on käytettävissä tukiasemien välillä. Ensin WsumEEmax-ongelma ratkaistaan yhdistämällä SCA ja kerrointen vaihtelevan suunnan menetelmä, ja lisäksi ehdotetaan iteratiivinen suljetun muodon ratkaisu molempiin ongelmiin, joka mahdollistaa tarkan laskennallisen monimutkaisuuden määrityksen. Lopussa työ laajennetaan monisoluverkkoon, jossa tukiasemat palvelevat käyttäjäryhmiä ryhmälähetyksenä. Keskittymällä JBAS-ongelmaan, ensin ehdotetaan lähestymistapa parantaa SCA-menetelmän suorituskykyä yhteisoptimointiongelman relaksaation ratkaisemisessa. Toinen yksinkertaisempi lähestymistapa perustuu harvan vektorin optimointiin, joka ei vaadi binäärisiä muuttujia. Lisäksi menetelmiä muunnellaan myös energiatehokkuuden ja summadatanopeuden kompromissin optimointiin. Lopussa työ ottaa huomioon vielä moniantennivastaanottimet, joka mahdollistaa sekä täsmälähetyksen että ryhmälähetyksen samanaikaisesti. Menetelmien suorituskykyä arvioidaan laajamittaisilla tietokonesimulaatioilla. Tulokset näyttävät väitöskirjan menetelmien lisäävän energiatehokkuutta 30-300% verrattuna lukuisiin perinteisiin menetelmiin BF-optimoinnissa, ja JBAS-menetelmät antavat vielä yli 100% lisää suorituskykyä.