Compressed Sensing Algorithmen für große, strukturierte MIMOSysteme -- Phase II Von massiven MIMO zu massiven drahtlosen Netzwerken

• Antragstellerinnen / Antragsteller: Professor Giuseppe Caire, Ph.D.; Professorin Dr. Gitta Kutyniok; Professor Dr.-Ing. Gerhard Wunder
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
• Förderung: Förderung von 2015 bis 2023
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 273498913

Phase I dieses Projektes zielte auf die Ausnutzung derMehrwegeausbreitung zur Lösung des Dimensionsproblems in‘Massive MIMO’ Systemen. Unsere Resultate aus Phase I zeigeneindeutig, dass die auszunutzende Struktur in den “Invarianten” desKanals liegt, d.h. in den Bestandteilen, die über ein längeresZeitinterval und eine längere Frequenzbandbreite konstant bleiben,und welche, entweder implizit oder explizit, über die Statistik zweiterOrdnung bestimmt werden kann. Es ist bemerkenswert, dasszahlreiche Ideen und Resultate bereits innerhalb der Projektlaufzeitgroßen Anklang in der Literatur fanden, so dass die Ansätze, die wirzu Beginn der Förderperiode entwickelt und verfolgt haben, sichbereits zum ‘Mainstream’ entwickelt haben. In Phase II bauen wir aufunserer Erfahrung und Erfolgen der Phase I auf, bei gleichzeitigerErweiterung vom einzelnen massiven MIMO-System bis hin zu einemgesamten Funknetzwerk, in dem die große Dimensionalität, die sichaus der großen Anzahl von Nutzern und Basisstationenantennenergibt, im Vordergrund steht. Wir identifizieren drei neueübergreifende Ziele, wobei unser Arbeitsplan in drei entsprechendeArbeitspakete aufgeteilt ist. Das erste konzentriert sich auf dieeffiziente Darstellung von Kanalvektoren großer Dimension fürallgemeine ‘Array’-Geometrien. Ziel ist die Verallgemeinerung vonSzego's Theorem für große Toeplitz-Matrizen auf beliebige ‘Array’-Mannigfaltigkeiten. Das zweite Arbeitspaket zielt auf die verteilteAbtastung und das Erlernen der ‘Pathloss’-Funktion zwischen zweibeliebigen Punkten eines bestimmten Abdeckungsbereich, die alsNetzwerk ``Soft''-Topologie bezeichnet wird. Das dritte Arbeitspaketbetrachtet schließlich ein bilineares Compressed Sensing-Problem,das durch Mehrkanalmessungen entsteht, d. h. die Kombinationmehrerer Schmalbandbeobachtungen, um so eine breitbandigeMessung der Kanalimpulsantwort zu erhalten. Ziel ist es, eineausreichend hohe zeitliche Auflösung zu erhalten, so dass einepräzise Reichweitenbestimmung für Innenpositionen mitherkömmlichen HF-Signalen möglich ist. Wir skizzieren dazu neue,mathematisch präzise Problemstellungen und konkrete Methoden zurLösung dieses Problems, die auf bisherigen Arbeiten der PIs aufbaut.

• DFG-Verfahren: Schwerpunktprogramme
• Teilprojekt zu: SPP 1798: Compressed Sensing in der Informationsverarbeitung