This thesis is targeted at precoding methods and resource allocation for the downlink of fixed multi-user multi-antenna broadband wireless systems. We explore different utilizations of precoders in transmission over frequency-selective channels. We first consider the weighted sum-rate (WSR) maximization problem for multi-carrier systems using linear precoding and propose a low complexity algorithm which exhibits near-optimal performance. Moreover, we offer a novel rate allocation method that utilizes the signalto- noise-ratio (SNR) gap to capacity concept to choose the rates to allocate to each data stream. We then study a single-carrier transmission scheme that overcomes known impairments associated with multi-carrier systems. The proposed scheme utilizes timereversal space-time block coding (TR-STBC) to orthogonalize the downlink receivers and performs the required pre-equalization using Tomlinson-Harashima precoding (THP).We finally discuss the strengths and weaknesses of the proposed method.

This thesis is targeted at precoding methods and resource allocation for the downlink of fixed multi-user multi-antenna broadband wireless systems. We explore different utilizations of precoders in transmission over frequency-selective channels. We first consider the weighted sum-rate (WSR) maximization problem for multi-carrier systems using linear precoding and propose a low complexity algorithm which exhibits near-optimal performance. Moreover, we offer a novel rate allocation method that utilizes the signalto- noise-ratio (SNR) gap to capacity concept to choose the rates to allocate to each data stream. We then study a single-carrier transmission scheme that overcomes known impairments associated with multi-carrier systems. The proposed scheme utilizes timereversal space-time block coding (TR-STBC) to orthogonalize the downlink receivers and performs the required pre-equalization using Tomlinson-Harashima precoding (THP).We finally discuss the strengths and weaknesses of the proposed method.

Abstract The application of optimization techniques for resource management in wireless communication networks is considered in this thesis. It is understood that a wide variety of resource management problems of recent interest, including power/rate control, link scheduling, cross-layer control, network utility maximization, beamformer design of multiple-input multiple-output networks, and many others are directly or indirectly reliant on the general weighted sum-rate maximization (WSRMax) problem. Thus, in this dissertation a greater emphasis is placed on the WSRMax problem, which is known to be NP-hard. A general method, based on the branch and bound technique, is developed, which solves globally the nonconvex WSRMax problem with an optimality certificate. Efficient analytic bounding techniques are derived as well. More broadly, the proposed method is not restricted to WSRMax. It can also be used to maximize any system performance metric, which is Lipschitz continuous and increasing on signal-to-interference-plus-noise ratio. The method can be used to find the optimum performance of any network design method, which relies on WSRMax, and therefore it is also useful for evaluating the performance loss encountered by any heuristic algorithm. The considered link-interference model is general enough to accommodate a wide range of network topologies with various node capabilities, such as singlepacket transmission, multipacket transmission, simultaneous transmission and reception, and many others. Since global methods become slow in large-scale problems, fast local optimization methods for the WSRMax problem are also developed. First, a general multicommodity, multichannel wireless multihop network where all receivers perform singleuser detection is considered. Algorithms based on homotopy methods and complementary geometric programming are developed for WSRMax. They are able to exploit efficiently the available multichannel diversity. The proposed algorithm, based on homotopy methods, handles efficiently the self interference problem that arises when a node transmits and receives simultaneously in the same frequency band. This is very important, since the use of supplementary combinatorial constraints to prevent simultaneous transmissions and receptions of any node is circumvented. In addition, the algorithm together with the considered interference model, provide a mechanism for evaluating the gains when the network nodes employ self interference cancelation techniques with different degrees of accuracy. Next, a similar multicommodity wireless multihop network is considered, but all receivers perform multiuser detection. Solutions for the WSRMax problem are obtained by imposing additional constraints, such as that only one node can transmit to others at a time or that only one node can receive from others at a time. The WSRMax problem of downlink OFDMA systems is also considered. A fast algorithm based on primal decomposition techniques is developed to jointly optimize the multiuser subcarrier assignment and power allocation to maximize the weighted sum-rate (WSR). Numerical results show that the proposed algorithm converges faster than Lagrange relaxation based methods. Finally, a distributed algorithm for WSRMax is derived in multiple-input single-output multicell downlink systems. The proposed method is based on classical primal decomposition methods and subgradient methods. It does not rely on zero forcing beamforming or high signal-to-interference-plus-noise ratio approximation like many other distributed variants. The algorithm essentially involves coordinating many local subproblems (one for each base station) to resolve the inter-cell interference such that the WSR is maximized. The numerical results show that significant gains can be achieved by only a small amount of message passing between the coordinating base stations, though the global optimality of the solution cannot be guaranteed. / Tiivistelmä Tässä työssä tutkitaan optimointimenetelmien käyttöä resurssienhallintaan langattomissa tiedonsiirtoverkoissa. Monet ajankohtaiset resurssienhallintaongelmat, kuten esimerkiksi tehonsäätö, datanopeuden säätö, radiolinkkien ajastus, protokollakerrosten välinen optimointi, verkon hyötyfunktion maksimointi ja keilanmuodostus moniantenniverkoissa, liittyvät joko suoraan tai epäsuorasti painotetun summadatanopeuden maksimointiongelmaan (weighted sum-rate maximization, WSRMax). Tästä syystä tämä työ keskittyy erityisesti WSRMax-ongelmaan, joka on tunnetusti NP-kova. Työssä kehitetään yleinen branch and bound -tekniikkaan perustuva menetelmä, joka ratkaisee epäkonveksin WSRMax-ongelman globaalisti ja tuottaa todistuksen ratkaisun optimaalisuudesta. Työssä johdetaan myös tehokkaita analyyttisiä suorituskykyrajojen laskentatekniikoita. Ehdotetun menetelmän käyttö ei rajoitu vain WSRMax-ongelmaan, vaan sitä voidaan soveltaa minkä tahansa suorituskykymetriikan maksimointiin, kunhan se on Lipschitz-jatkuva ja kasvava signaali-häiriö-plus-kohinasuhteen funktiona. Menetelmää voidaan käyttää minkä tahansa WSRMax-ongelmaan perustuvan verkkosuunnittelumenetelmän optimaalisen suorituskyvyn määrittämiseen, ja siksi sitä voidaan hyödyntää myös minkä tahansa heuristisen algoritmin aiheuttaman suorituskykytappion arvioimiseen. Tutkittava linkki-häiriömalli on riittävän yleinen monien erilaisten verkkotopologioiden ja verkkosolmujen kyvykkyyksien mallintamiseen, kuten esimerkiksi yhden tai useamman datapaketin siirtoon sekä yhtäaikaiseen lähetykseen ja vastaanottoon. Koska globaalit menetelmät ovat hitaita suurien ongelmien ratkaisussa, työssä kehitetään WSRMax-ongelmalle myös nopeita paikallisia optimointimenetelmiä. Ensiksi käsitellään yleistä useaa eri yhteyspalvelua tukevaa monikanavaista langatonta monihyppyverkkoa, jossa kaikki vastaanottimet suorittavat yhden käyttäjän ilmaisun, ja kehitetään algoritmeja, joiden perustana ovat homotopiamenetelmät ja komplementaarinen geometrinen optimointi. Ne hyödyntävät tehokkaasti saatavilla olevan monikanavadiversiteetin. Esitetty homotopiamenetelmiin perustuva algoritmi käsittelee tehokkaasti itsehäiriöongelman, joka syntyy, kun laite lähettää ja vastaanottaa samanaikaisesti samalla taajuuskaistalla. Tämä on tärkeää, koska näin voidaan välttää lisäehtojen käyttö yhtäaikaisen lähetyksen ja vastaanoton estämiseksi. Lisäksi algoritmi yhdessä tutkittavan häiriömallin kanssa auttaa arvioimaan, paljonko etua saadaan, kun laitteet käyttävät itsehäiriön poistomenetelmiä erilaisilla tarkkuuksilla. Seuraavaksi tutkitaan vastaavaa langatonta monihyppyverkkoa, jossa kaikki vastaanottimet suorittavat monen käyttäjän ilmaisun. Ratkaisuja WSRMax-ongelmalle saadaan asettamalla lisäehtoja, kuten että vain yksi lähetin kerrallaan voi lähettää tai että vain yksi vastaanotin kerrallaan voi vastaanottaa. Edelleen tutkitaan WSRMax-ongelmaa laskevalla siirtotiellä OFDMA-järjestelmässä, ja johdetaan primaalihajotelmaan perustuva nopea algoritmi, joka yhteisoptimoi monen käyttäjän alikantoaalto- ja tehoallokaation maksimoiden painotetun summadatanopeuden. Numeeriset tulokset osoittavat, että esitetty algoritmi suppenee nopeammin kuin Lagrangen relaksaatioon perustuvat menetelmät. Lopuksi johdetaan hajautettu algoritmi WSRMax-ongelmalle monisoluisissa moniantennilähetystä käyttävissä järjestelmissä laskevaa siirtotietä varten. Esitetty menetelmä perustuu klassisiin primaalihajotelma- ja aligradienttimenetelmiin. Se ei turvaudu nollaanpakotus-keilanmuodostukseen tai korkean signaali-häiriö-plus-kohinasuhteen approksimaatioon, kuten monet muut hajautetut muunnelmat. Algoritmi koordinoi monta paikallista aliongelmaa (yhden kutakin tukiasemaa kohti) ratkaistakseen solujen välisen häiriön siten, että WSR maksimoituu. Numeeriset tulokset osoittavat, että merkittävää etua saadaan jo vähäisellä yhdessä toimivien tukiasemien välisellä viestinvaihdolla, vaikka globaalisti optimaalista ratkaisua ei voidakaan taata.

Abstract This thesis concentrates on the design and evaluation of spatial user multiplexing methods via linear transmit-receive processing for wireless cellular multi-user multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems operating in the time-division duplexing (TDD) mode. The main focus is on the acquisition of effective channel state information (CSI) that facilitates decentralized processing so that the network nodes – base stations (BS) and user terminals (UT), each employing an arbitrary number of antenna elements – are able to locally participate in the network adaptation. The proposed methods rely on the uplink-downlink channel reciprocity and spatially precoded over-the-air pilot signaling. Considering (single-cell) multi-user MIMO systems, coordinated zero-forcing transmit-receive processing schemes for the uplink (UL) are proposed. The BS computes the transmission parameters in a centralized manner and employs downlink (DL) pilot signals to convey the information of the beamformers to be used by the UTs. When coexisting with the DL zero-forcing, the precoded DL demodulation pilots can be reused for UL beam allocation, and the precoded UL demodulation pilots are reused in turn for partial channel sounding (CS). As a result, only the precoded pilot symbols are needed in both UL and DL. Moreover, a concept for reducing the number of the required orthogonal UL CS pilot resources is presented. Based on their DL channel knowledge, the multi-antenna UTs form fewer pilot beams by spatial precoding than conventionally needed when transmitting antenna-specific pilots. In the context of DL zero-forcing, when taking into account the CSI estimation error at the BS, the overhead reduction turns out to improve robustness and increase the average system capacity. Considering multi-cell multi-user MIMO systems, decentralized coordinated DL beamforming strategies based on weighted sum rate (WSR) maximization are proposed. An optimization framework where the WSR maximization is carried out via weighted sum mean-squared-error minimization is utilized, and the approach is generalized by employing antenna-specific transmit power constraints. The iterative processing consists of optimization steps that are run locally by the BSs. In one novel strategy, the coordinating cells update their transmit precoders and receivers one cell at a time, which guarantees monotonic convergence of the network-wide problem. The strategy employs separate uplink CS and busy burst pilot signaling to reveal the effective channels of the UTs to the neighboring BSs. In another novel strategy, the monotonic convergence is sacrificed to devise a faster scheme where the BSs are allowed to optimize their variables in parallel based on just the CS responses and additional low-rate backhaul information exchange. The numerical results demonstrate that WSR maximization has the desirable property that spatial user scheduling is carried out implicitly. Finally, methods for UL CS overhead reduction are presented, and the effect of CSI uncertainty is addressed. / Tiivistelmä Tämä väitöskirja keskittyy lineaarisella lähetys- ja vastaanottoprosessoinnilla toteutettavien tilajakomonikäyttömenetelmien suunnitteluun ja arviointiin langattomissa moniantennisissa solukkoverkoissa, jotka hyödyntävät aikajakodupleksointia (TDD). Erityisesti tarkastellaan efektiivisen kanavatiedon hankintaa, joka mahdollistaa hajautetun prosessoinnin siten että verkkoelementit – tukiasemat ja terminaalit, jotka kukin hyödyntävät useaa antennielementtiä – voivat osallistua paikallisesti verkon adaptaatioon. Esitetyt menetelmät perustuvat ylä- ja alalinkin kanavien resiprookkisuuteen ja tilatasossa esikoodattuun opetus- eli pilottisignalointiin ilmarajapinnan yli. Yksisoluisille monikäyttäjä- ja moniantennijärjestelmille esitetään ylälinkin koordinoituja nollaanpakottavia lähetys- ja vastaanottomenetelmiä. Tukiasema laskee lähetysparametrit keskitetysti ja käyttää pilottisignaaleja kertomaan millaista lähetyskeilanmuodostusta terminaalien tulee käyttää. Alalinkin nollaanpakotuksen yhteydessä esikoodattuja demodulaatiopilotteja voidaan uudelleenkäyttää ylälinkin lähetyskeilojen allokointiin, ja esikoodattuja ylälinkin demodulaatiopilotteja uudelleenkäytetään puolestaan osittaiseen kanavan luotaukseen (sounding). Näin ollen molempiin suuntiin tarvitaan vain esikoodatut pilotit. Lisäksi työssä esitetään menetelmä ylälinkin luotauspilottiresurssitarpeen vähentämiseksi. Kanavatietoon perustuen moniantenniset terminaalit muodostavat tilatasossa esikoodattuja pilottilähetyskeiloja, joita tarvitaan vähemmän kuin perinteisiä antennikohtaisia pilotteja. Kun otetaan huomioon kanavanestimointivirhe tukiasemassa, resurssiensäästömenetelmä parantaa häiriösietoisuutta ja nostaa järjestelmän keskimääräistä kapasiteettia alalinkin nollaanpakotuksen yhteydessä. Monisoluisille monikäyttäjä- ja moniantennijärjestelmille esitetään hajautettuja koordinoituja alalinkin keilanmuodostusstrategioita, jotka perustuvat painotetun summadatanopeuden (WSR) maksimointiin. Valitussa optimointikehyksessä WSR:n maksimointi toteutetaan painotetun summaneliövirheen minimoinnin kautta, ja työssä menettelytapa yleistetään antennikohtaisten lähetystehorajoitusten tapaukseen. Iteratiivinen prosessointi koostuu optimointiaskelista, jotka tukiasemat paikallisesti suorittavat. Yhdessä esitetyssä strategiassa yhteistoiminnalliset solut päivittävät lähettimensä ja vastaanottimensa yksi solu kerrallaan, mikä takaa verkonlaajuisen ongelmanratkaisun monotonisen konvergenssin. Tämä strategia käyttää erillisiä ylälinkin luotaussignaaleja sekä varattu-signaaleja ilmaistakseen terminaalien efektiiviset kanavat naapuritukiasemille. Toisessa strategiassa monotoninen konvergenssi uhrataan ja kehitetään nopeammin adaptoituva menetelmä, jossa tukiasemat saavat optimoida muuttujansa rinnakkain, perustuen vain luotaussignaaleihin ja tukiasemien väliseen informaationvaihtoon. Numeeriset tulokset osoittavat, että WSR:n maksimointi toteuttaa aktiivisten käyttäjien valinnan tilatasossa implisiittisesti. Lopuksi esitetään menetelmiä luotauspilottiresurssitarpeen vähentämiseksi ja käsitellään kanavatiedon epävarmuuden vaikutusta.