Details
| Autor: | Stefan Krone |
| Titel: | Wireless Communications with Coarse Quantization: Information-Theoretic Analysis and System Design Aspects |
| Typ: | Dissertation |
| Fachgebiet: | Informationstechnik |
| Reihe: | Mobile Nachrichtenübertragung, Nr.: 58 |
| Auflage: | 1 |
| Sprache: | Englisch |
| Erscheinungsdatum: | 27.07.2012 |
| Lieferstatus: | Lieferbar |
| Umfang: | 258 Seiten |
| Bindung: | Soft |
| Preis: | 49,00 EUR |
| ISBN: | 9783938860519 |
| Umschlag: | (vorn) |
| Inhaltsverzeichnis: | (pdf) |
Abstrakt in Englisch
Wireless communications systems have seen enormous advancements over the last decades and have emerged as an integral part of everyday’s life. This great success creates ever more ambitious applications such as wideband radio links in computer racks or wide area sensor networks with devices that shall consume almost no energy. Applications like these impose serious challenges on the required hardware, which is calling for new system design paradigms. One of the most serious hardware issues is the data conversion at the transmitter and receiver. It is restricted to coarse quantization when large sampling rates and/or minimum energy consumption shall be achieved. New system concepts have to account for this limitation, which necessitates a fundamental understanding of theoretical performance limits and corresponding system design aspects. This thesis analyzes these aspects from an information-theoretic perspective.
The analysis builds on a general model of wireless communications systems with limited data conversion. The model is simplified throughout the thesis to deduce channel models that can be treated analytically, e.g., to calculate the channel capacity with coarse quantization at the receiver. Common data converter architectures are reviewed, and their technological limitations are discussed. It is shown that large sampling rates and coarse quantization are reasonable and most energy-efficient for future system designs. Concepts for optimizing a given quantization characteristic are derived and compared. The results indicate that an amplitude distortion perspective is not appropriate to address the maximum data rate of a system when the quantization resolution is low. The metric to be considered for the optimization is the mutual information. Using this metric, it is shown for conventional modulation schemes and additive white Gaussian noise channels that the quantization resolution at the receiver can be kept sufficiently small without degrading the maximum data rate. More fundamentally, the capacity and capacity-achieving transmit schemes are studied for different types of wireless channels with coarse quantization at the receiver. The Cutting Plane algorithm is used to calculate the capacity of additive white Gaussian noise channels with coarse quantization.
A closed-form capacity expression is derived for the special case of 1-bit quantization. Capacity lower bounds are discussed for time dispersive channels, because an exact capacity calculation is rather impossible. Frequency-flat fading channels are considered for the case of 1-bit quantization, which yields closed-form solutions for the ergodic channel capacity and the optimal outage behavior. Furthermore, oversampling is considered together with 1-bit quantization. It is shown that additive noise and inter-symbol-interference can improve the channel capacity with oversampling as they increase the effective quantization resolution to more than 1 bit. This effect results from stochastic resonance and may have a significant impact on future system designs. The last part of the thesis derives linear channel (pre-)equalization schemes that incorporate the data conversion at the transmitter and receiver. It is shown, that fractionally-spaced (pre-)equalization, which builds on oversampling, can be conveniently combined with time-interleaved data converter architectures.
In general, it is found that coarse quantization may not be a drawback but an important enabler for emerging wireless applications.
Abstrakt in Deutsch
Drahtlose Kommunikationssysteme haben in den letzten Jahrzehnten große Fortschritte erfahren und sind Bestandteil des Alltags geworden. Dieser Erfolg antizipiert immer herausfordernde Anwendungen, so zum Beispiel breitbandige Funkverbindungen in Computerracks und drahtlose Sensornetzwerke mit Sensoren, die minimale Energie verbrauchen. Solche Anwendungen stellen höchste Hardwareanforderungen, die nur mit neuen Systementwurfsparadigmen realisierbar sind. Eines der größten Probleme ist die Datenwandlung am Sender und Empfänger. Sie ist auf geringe Quantisierung beschränkt, wenn hohe Samplingraten und / oder minimaler Energieverbrauch erreicht werden sollen. Neuartige Systemkonzepte müssen dies berücksichtigen. Dafür müssen die theoretischen Grenzen der Systemleistungsfähigkeit und geeignete Entwurfsaspekte bekannt sein. Die vorliegende Arbeit widmet sich diesen Punkten aus informationstheoretischer Sicht.
Der Analyse liegt ein allgemeines Modell für Kommunikationssysteme mit limitierter Datenwandlung zu Grunde. Dieses wird vereinfacht, um Kanalmodelle abzuleiten, die analytisch untersucht werden können, um beispielsweise die Kanalkapazität mit Quantisierung am Empfänger zu berechnen. Übliche Datenwandlerarchitekturen werden betrachtet und die technologischen Grenzen diskutiert. Es wird gezeigt, dass hohe Samplingraten und grobe Quantisierung sehr sinnvoll und energieeffizient für zukünftige Systementwürfe sind. Konzepte zur Optimierung gegebener Quantisierungscharakteristiken werden hergeleitet und verglichen. Die Ergebnisse zeigen, dass sich eine Betrachtung der Amplitudenverzerrung nicht eignet, um die maximale Datenrate von System zu bestimmen, wenn die Quantisierungsauflösung gering ist. Die für die Optimierung notwendige Metrik ist die Transinformation. Unter Verwendung dieser Metrik wird für konventionelle Modulationsverfahren und Kanäle mit additivem weißen Gaußschen Rauschen gezeigt, dass die Quantisierungsauflösung am Empfänger gering sein kann, ohne die maximale Datenrate zu beeinträchtigen. Noch grundlegender werden die Kapazität und kapazitätserreichende Sendeschemata für verschiedene Funkkanäle mit grober Quantisierung am Empfänger untersucht. Der Cutting-Plane-Algorithmus wird zur Berechnung der Kapazität von Kanälen mit additivem weißen Gaußschen Rauschen und grober Quantisierung verwendet. Ein geschlossener Kapazitätsausdruck wird für 1-Bit Quantisierung hergeleitet.
Für zeitdispersive Kanäle werden untere Kapazitätsgrenzen diskutiert, da eine exakte Berechnung schwierig ist. Frequenzflache Schwundkanäle werden für den Fall von 1-Bit Quantisierung betrachtet. Dies liefert geschlossene Lösungen für die ergodische Kapazität und optimales Ausfallverhalten. Zudem wird 1-Bit Quantisierung in Verbindung mit Überabtastung untersucht. Es zeigt sich, dass Rauschen und Intersymbolinterferenz die Kapazität mit Überabtastung erhöhen, da sie die effektive Quantisierungsauflösung auf über 1 Bit steigern. Dies beruht auf stochastischer Resonanz und kann neuartige Systemkonzepte ermöglichen. Der letzte Abschnitt der Arbeit leitet lineare Kanalentzerrungsschemata her, welche die Datenwandlung an Sender und Empfänger einbeziehen. Es wird gezeigt, dass sich eine Kanalentzerrung mit Überabtastung geeignet mit zeitverschachtelten Datenwandlerarchitekturen kombinieren lässt.
Insgesamt zeigt die Arbeit auf, dass grobe Quantisierung kein Nachteil sein muss, sondern neuartige Anwendungen der drahtlosen Kommunikation erst ermöglicht.