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Aufwandsgünstige Realisierung von hochperformanten OFDM-Systemen mit partieller Kanalkenntnis. Kombination von Diversitätstechniken und adaptiven Verfahren zur effizienten Ressourcenvergabe

Fachliche Zuordnung Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
Förderung Förderung von 2006 bis 2010
Projektkennung Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 25227566
 
Erstellungsjahr 2009

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Die Mehrträger-OFDMA (Orthogonal Frequency Division Multiple Access)-Übertragungstechnik wird als ein vielversprechender Kandidat für zukünftige Mobilfunksysteme angesehen und Forschungsarbeiten werden weltweit durchgeführt. Neben vielen anderen Vorzügen bietet OFDMA eine effiziente Anpassung an die Kanalbedingungen durch adaptive Zuweisung der verschiedenen Unterkanäle an verschiedene Nutzer in Zeit und Frequenz. Dafür ist jedoch senderseitige Kanalkenntnis erforderlich, die in einem realistischen System nicht als perfekt angenommen werden kann. In Systemen, in denen keine senderseitige Kanalkenntnis zur Verfügung stehen, bieten sich nicht-adaptive Verfahren an, die keine senderseitige Kanalkenntnis benötigen, aber Diversität ausnutzen, sei es in Zeit-, Raum- oder Frequenzrichtung. Diese Verfahren erreichen jedoch nicht die Performanz adaptiver Verfahren mit perfekter Kanalkenntnis. Da die Annahme perfekter senderseitiger Kanalkenntnis eher unrealistisch ist, der Verzicht auf jegliche Kanalkenntnis aber einen zu konservativen Ansatz darstellt, ist die Kombination von nicht-adaptiven und adaptiven Verfahren bei imperfekter Kanalkenntnis ein interessanter Ansatz, der in diesem Projekt untersucht wurde. Einnutzer-OFDM-Systeme mit imperfekte Kanalkenntnis wurden bereits in der Literatur umfangreich erforscht, ebenso wie Mehrnutzer-OFDMA-Systeme mit imperfekter Kanalkenntnis. In einer Arbeit wurde in einem Einnutzer-Mehrantennen-System ein nicht-adaptives Space-Time-Coding mit einer adaptiven Bit- und Leistungsregelung anhand von Simulationen verglichen. Ein analytischer Vergleich zwischen adaptiven und nicht-adaptiven Mehrnutzer-OFDMA-Systemen bzw. deren Kombination wurde bisher noch nicht untersucht und war somit Gegenstand dieses Projektes. Für ein Mehrnutzer-OFDMA-System, bei dem sowohl die Basisstation (BS) als auch die Mobitstationen (MS) über jeweils eine Antenne verfügen, wurde ein Vergleich zwischen adaptiven und nicht-adaptiven OFDMA-Verfahren bei imperfekter Kanalkenntnis analytisch durchgeführt, wobei die senderseitige Kanalkenntnis durch vier Fehlerquellen gestört wird. Zunächst wird die Kanalkenntnis auf Grund von Zeitverzögerungen als veraltet angenommen. Desweiteren ist die verfügbarer Kanalkenntnis nur ein rauschbehafteter Schätzwert. Um die Kanalkenntnis effizient der BS zu übermitteln, wird sie quantisiert und digitalisiert. Schließlich ist der Rückkanal, auf dem die Kanalkenntnis der BS übermittelt wird, nicht als fehlerfrei anzusehen. Dieses System wurde auf ein Mehratennensystem, das orthogonales Space-Time-Block-Coding am Sender und Maximum Ratio Combining am Empfänger durchführt, erweitert. Ein Mehrantennensystem, das eine adaptive Antennenauswahl an der BS durchführt, wurde bei imperfekter Kanalkenntnis analysiert. In all diesen Untersuchungen konnten analytische Ausdrücke für die erreichbare Datenrate eines adaptiven Systems in Abhängigkeit der die Güte der Kanalkenntnis beschreibenden Parameter hergeleitet werden, wobei sich zeigte, daß die Performanz adaptiver Systeme mit steigender Ungenauigkeit der Kanalkenntnis unter die nicht-adaptiver Systeme fallen kann. Somit konnte abhängig von den Systemparametern analytisch bestimmt werden, ab welcher Güte der Kanalkenntnis es vorteilhaft ist, ein System adaptiv bzw. nicht-adaptiv zu betreiben. Zusätzlich wurde der Einfluß von Prioritätsnutzern, die bei der Ressourcenvergabe bevorzugt werden, auf die Systemperformanz untersucht. In den bisher genannten Arbeiten wurde vereinfacht angenommen, dass die Güte der Kanalkenntnis für alle Nutzer gleich ist. In einem realistischen Szenario unterscheidet sich die Güte der Kanalkenntnis jedoch von Nutzer zu Nutzer. In solch einem System ist nun die Kombination aus adaptiven und nicht-adaptiven Verfahren zu berücksichtigen, d.h. es muss unter Berücksichtigung aller Nutzer entschieden werden, welcher Nutzer adaptiv und welcher nicht-adaptiv bedient werden soll. Hierzu wurden Algorithmen vorgestellt, die, basierend auf analytischen Ausdrücken für die Performanz adaptiver und nicht-adaptiver Nutzer, die Nutzer in adaptive und nicht-adaptive Nutzer aufteilen, um somit die Summenrate im System zu maximieren. Ferner wurde der bisher vernachlässigte Aufwand für die Bereitstellung von Kanalkenntnis bei der Bestimmung der Performanz adaptiver und nicht-adaptiver Systeme berücksichtigt, was zu einer Abwägung zwischen der Güte der Kanalkenntnis bzw. der damit erreichbaren Performanz und dem Aufwand zur Bereitstellung dieser Kanalkenntnis führt. Schließlich wurde zusammen mit den Projektpartnern der Universität Rostock der Einfluß imperfekter Kanalkenntnis in einem Mehrzellen-Szenario untersucht, in dem die BSen der Zellen untereinander kooperieren, um Interferenz zwischen den Zellen zu vermeiden, d.h. es wurde zusätzlich der Einfluß imperfekter Kanalkenntnis auf die Performanz der Interferenzunterdrückung berücksichtigt. Zukünftige Arbeiten könnten für die entwickelten Kombinationsverfahren den Einfluss von Signalisierungsoverhead und unterschiedlicher Datenratenanforderungen einzelner Nutzer berücksichtigen. Darüber hinaus könnten zukünftige Arbeiten auch die Mehrantennenverfahren berücksichtigen, die die Kanalkenntnis am Sender für eine Signalvorverzerrung nutzen, um ein räumliches Multiplexing durchzuführen. Desweiteren könnten die bisherigen Betrachtungen auf kooperative Relay-Netzwerke mit imperfekter Kanalkenntnis ausgeweitet werden. Da auch hier in einem realen System von imperfekter Kanalkenntnis sowohl an den Sender- und Empfängerknoten als auch an den Relayknoten ausgegangen werden muss, gilt es die daraus resultierenden Performanzdegradationen analytisch oder simulativ abzuschätzen. Schließlich sind für die Betrachtung eines Mehrzellen-Szenarios noch andere Ansätze zur Interferenzunterdrückung, wie z.B. kooperative Ansätze rnit adaptiver Ressourcenvergabe und Leistungsregelung, denkbar.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

  • "Adaptive subcarrier allocation with imperfect channel knowledge versus diversity techniques in Multi-user OFDM-system," Proc. International Symposium on Personal, Indoor and Mobile Radio Communications (PIMRC'07), Athens, Greece, September 2007
    A. Kühne, A. Klein
  • "An analytical consideration of imperfect CQI feedback on the performance of a Multi-user OFDM-system," Proc. 12th International OFDM-Workshop (InO-Wo'07), Hamburg, Germany, August 2007
    A. Kühne, A. Klein
  • "Adaptive MIMO-OFDM using OSTBC with imperfect CQI feedback," Proc. International ITG Workshop on Smart Antennas (WSA'08), Darmstadt, Germany, February 2008
    A. Kühne and A. Klein
  • "Optimum MMSE Detection with Correlated Random Noise Variance in OFDM Systems," Proc. 13-th International OFDM-Workshop (InOWo'08), Hamburg, August 2008
    X. Wei, T. Weber, A. Kühne, and A. Klein
  • "Throughput analysis of multi-user OFDMA-Systems using imperfect CQI feedback and diversity techniques," IEEE Journal of Selected Areas in Communications, vol. 26, no. 8, pp. 1440-1451, October 2008
    A. Kühne and A. Klein
  • "Transmit Antenna Selection with imperfect CQI feedback in Multi-user OFDMA systems," Proc. 13-th International OFDM-Workshop (InOWo'08), Hamburg, August 2008
    A. Kühne, A. Klein, X. Wei, and T. Weber
  • "Adaptive multi-user OFDMA systems with high priority users in the presence of imperfect CQI," Proc. 7th International Workshop on Multi-Carrier Systems & Solutions (MC-SS'09), Herrsching, Germany, May 2009
    A. Kühne and A. Klein
  • "Joint Transmission with Imperfect Partial Channel State Information," Proc. IEEE Vehicular Technology Conference (VTC'09-Spring), Barcelona, April 2009
    X. Wei, T. Weber, A. Kühne, and A. Klein
 
 

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