We examine the effect of precoding on OFDM systems. The precoding operation, which is also known as constellation rotation, leads to a gain in diversity order for fading channels. In this thesis, we examine the effect of precoding for different receivers such as Maximum Likelihood (ML), Minimum Mean Squared Error (MMSE), and Zero Forcing (ZF) receivers. The diversity gain due to precoding comes at no cost of bandwidth expansion or power increase. Therefore it is an attractive and practical alternative. We also examine the precoding gain, when some reduction of rate is tolerable and compare the performance of rate reduced system with the uncoded system with the system which is coded by rateless unitary precoders, and with the hard-decision decoded BCH coded coded system.

In this dissertation, channel estimation and channel prediction are studied for wireless communication systems. Wireless communication for time-variant channels becomes more important by the fast development of intelligent transportation systems which motivates us to propose a reduced rank channel estimator for time-variant frequency-selective high-speed railway (HSR) systems and a reduced rank channel predictor for fast time-variant flat fading channels. Moreover, the potential availability of large bandwidth channels at mm-wave frequencies and the small wavelength of the mm-waves, offer the mm-wave massive multiple-input multiple-output (MIMO) communication as a promising technology for 5G cellular networks. The high fabrication cost and power consumption of the radio frequency (RF) units at mm-wave frequencies motivates us to propose a low-power hybrid channel estimator for mm-wave MIMO orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM) systems. The work on HSR channel estimation takes advantage of the channel's restriction to low dimensional subspaces due to the time, frequency and spatial correlation of the channel and presents a low complexity linear minimum mean square error (LMMSE) estimator for MIMO-OFDM HSR channels. The channel estimator utilizes a four-dimensional (4D) basis expansion channel model obtained from band-limited generalized discrete prolate spheroidal (GDPS) sequences. Exploiting the channel's band-limitation property, the proposed channel estimator outperforms the conventional interpolation based least square (LS) and MMSE estimators in terms of estimation accuracy and computational complexity, respectively. Simulation results demonstrate the robust performance of the proposed estimator for different delay, Doppler and angular spreads. Channel state information (CSI) is required at the transmitter for improving the performance gain of the spatial multiplexing MIMO systems through linear precoding. In order to avoid the high data rate feedback lines, which are required in fast time-variant channels for updating the transmitter with the rapidly changing CSI, a subframe-wise channel tracking scheme is presented. The proposed channel predictor is based on an assumed DPS basis expansion model (DPS-BEM) for exploiting the variation of the channel coefficients inside each sub-frame and an autoregressive (AR) model of the basis coefficients over each transmitted frame. The proposed predictor properly exploits the channel's restriction to low dimensional subspaces for reducing the prediction error and the computational complexity. Simulation results demonstrate that the proposed channel predictor out-performs the DPS based minimum energy (ME) predictor for different ranges of normalized Doppler frequencies and has better performance than the conventional Wiener predictor for slower time-variant channels and almost the similar performance to it for very fast time-variant channels with the reduced amount of computational complexity. The work on the hybrid mm-wave channel estimator considers the sparse nature of the mm-wave channel in angular domain and leverages the compressed sensing (CS) tools for recovering the angular support of the MIMO-OFDM mm-wave channel. The angular channel is treated in a continuous framework which resolves the limited angular resolution of the discrete sparse channel models used in the previous CS based channel estimators. The power leakage problem is also addressed by modeling the continuous angular channel as a multi-band signal with the bandwidth of each sub-band being proportional to the amount of power leakage. The RF combiner is designed to be implemented using a network of low-power switches for antenna subset selection based on a multi-coset sampling pattern. Simulation results validate the effectiveness of the proposed hybrid channel estimator both in terms of the estimation accuracy and the RF power consumption. / Graduate

Ces dernières années, le développement des réseaux de communication indoor et outdoor et l'augmentation du nombre d'applications conduisent à un besoin toujours croissant de transmission de données à haut débit. Parmi les nombreuses technologies concurrentes, les communications par courant porteur en ligne (CPL) ont leur place en raison des infrastructures déjà disponibles. La motivation principale de cette thèse est d'augmenter le débit et la robustesse des systèmes CPL à porteuses multiples afin qu'ils puissent être utilisés efficacement dans les réseaux domestiques et pour la domotique. Le thème de ce travail de recherche est d'explorer différentes approches de modulation et de codage de canal en liaison avec plusieurs schémas d'allocation et d'optimisation des ressources. L'objectif est ici d'améliorer les capacités des CPL et d'être concurrent face aux autres solutions de communication à haut débit et de faire face efficacement aux inconvénients inhérents au réseau d'alimentation. Un certain nombre de stratégies d'allocation des ressources et d'optimisation sont étudiées pour améliorer les performances globales des systèmes CPL. La performance d'un système de communication est généralement mesurée en termes de débit, de marge de bruit et de taux d'erreur binaire (TEB) de la liaison. La maximisation de débit (RM) est étudiée pour les systèmes OFDM (en anglais orthogonal frequency division multiplexing) et LP-OFDM (en anglais linear precoded OFDM) sous la contrainte de densité spectrale de puissance (DSP). Deux contraintes différentes de taux d'erreur ont été appliquées au problème RM. La première contrainte est la contrainte de TEB crête où toutes les sous-porteuses ou séquences de précodage doivent respecter le TEB cible. Avec la deuxième contrainte, contrainte de TEB moyen, différentes sous-porteuses ou séquences de précodage sont affectées par des valeurs différentes de TEB et une contrainte de TEB moyen est imposée sur le symbole complet OFDM ou LP-OFDM. Les algorithmes d'allocation sont également proposés en prenant en compte les gains de codage de canal dans le processus d'allocation des ressources. En outre, un nouveau schéma de minimisation de TEB moyen est introduit qui minimise le TEB moyen de systèmes pour un débit donné et un masque imposé de DSP. Pour l'allocation des ressources dans un système à porteuses multiples, il est généralement supposé que l'état du canal (CSI) est parfaitement connu par l'émetteur. En réalité, les informations de CSI disponibles au point d'émission sont imparfaites. Aussi, nous avons également étudié des schémas d'allocation des ressources dans le cas de systèmes OFDM et LP-OFDM en prenant compte, et de manière efficace, les impacts des estimations bruitées. Plusieurs chaînes de communication sont aussi développées pour les systèmes OFDM et LP-OFDM.