Motivated by the demand of increasing data rate in wireless communication, multiple-antenna communication is becoming a key technology in the next generation wireless system. This dissertation considers three different aspects of multipleantenna communication. The first part is signal detection in the multiple-input multiple-output (MIMO) communication. Some low complexity near optimal detectors are designed based on an improved version of Bell Laboratories Layered Space-Time (BLAST) architecture detection and an iterative space alternating generalized expectation-maximization (SAGE) algorithm. The proposed algorithms can almost achieve the performance of optimal maximum likelihood detection. Signal detections without channel knowledge (noncoherent) and with co-channel interference are also investigated. Novel solutions are proposed with near optimal performance. Secondly, the error exponent of the distributed multiple-antenna communication (relay) in the windband regime is computed. Optimal power allocation between the source and relay node, and geometrical relay node placement are investigated based on the error exponent analysis. Lastly, the quality of service (QoS) of MIMO/single-input single- output(SISO) communication is studied. The tradeoff of the end-to-end distortion and transmission buffer delay is derived. Also, the SNR exponent of the distortion is computed for MIMO communication, which can provide some insights of the interplay among time diversity, space diversity and the spatial multiplex gain.

none

<p>The aim of the thesis is to find out the most suitable channel estimation algorithms for the existing MIMO-OFDM SDR platform. Starting with the analysis of several prevalent channel estimation algorithms, MSE performance are compared under different scenarios. As a result of the hardware independent analysis, the complexvalued matrix computations involved in the algorithms are decomposed to real FLoating-point OPerations (FLOPs). Four feasible algorithms are selected for hardware dependent discussion based on the proposed hardware architecture. The computational latency is exposed as a manner of case study.</p>

L'objectif des travaux réalisés dans le cadre de cette thèse est d'étudier et de proposer des schémas d'estimation de canal dans un contexte multi-antennes multiporteuses sur canal de transmission radio-mobile. L'estimation de canal constitue un point clé dans les performances d'un système de transmission et en particulier pour un système multi-antennes ou MIMO : elle doit être optimisée pour conserver les avantages de la technologie MIMO en termes de d´ebit et de performance. Ainsi, pour une transmission MIMO-OFDM, afin d'égaliser le signal reçu, le récepteur doit estimer non plus un seul canal comme dans un cas mono-antenne mais un ensemble de sous-canaux constituant le canal MIMO. De plus, cette estimation nécessite dans la majorité des cas une insertion dans la trame de symboles connus ce qui entraîne une diminution de l'efficacité spectrale. A l'émission, nous montrons que la construction des trames et plus particulièrement la position des symboles pilotes nécessaires à l'estimation de canal doit tenir compte du nombre d'antennes à l'émission. En réception, l'interpolation des coefficients obtenus soit grâce aux symboles pilotes soit grâce aux données estimées n'est efficace qu'en utilisant les corrélations temporelle et/ou fréquentielle des sous-canaux. Afin de s'affranchir de la connaissance de certaines propriétés du canal en réception, plusieurs estimateurs robustes vis-à-vis des sélectivités présentées par les sous-canaux sont proposés. Ces estimateurs traitent efficacement les symboles pilotes et ont été intégrés dans un processus itératif en réception. Les techniques de construction de trame ainsi que les estimateurs de canal proposés sont optimisés dans notre étude selon plusieurs critères : robustesse vis-à-vis des sélectivités, efficacité spectrale, complexité en émission et en réception. Les résultats de simulation obtenus pour différents contextes MIMO montrent une amélioration des techniques d'estimation de canal.

Zugl.: Hannover, Univ., Diss., 2009

Thesis (M. Phil.)--University of Hong Kong, 2010. / Includes bibliographical references (leaves 59-61). Also available in print.

Thesis (M.S.)--Brigham Young University. Dept. of Electrical and Computer Engineering, 2004. / Includes bibliographical references (p. 57-59).

Includes bibliographical references (p. 124-131).

Thesis (Ph.D)--Electrical and Computer Engineering, Georgia Institute of Technology, 2009. / Committee Chair: Ingram, Mary Ann; Committee Member: Durgin, Greg; Committee Member: Kenney, Steve; Committee Member: Landgren, Jack; Committee Member: Li, Ye. Part of the SMARTech Electronic Thesis and Dissertation Collection.

published_or_final_version / Electrical and Electronic Engineering / Doctoral / Doctor of Philosophy