Interferenz-Management mit realistischen Annahmen über die Verfügbarkeit von Channel State Information bei den Sendern

• Antragsteller: Professor Peter Schreier, Ph.D., seit 4/2018
• Fachliche Zuordnung: Elektronische Halbleiter, Bauelemente und Schaltungen, Integrierte Systeme, Sensorik, Theoretische Elektrotechnik
• Förderung: Förderung von 2017 bis 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 327962471

• Erstellungsjahr: 2022

Zusammenfassung der Projektergebnisse

Unser Projekt entwickelte effiziente Übertragungs- und Empfangsschemas für Interferenz-limitierte Mehrnutzer Kommunikationsnetze mit realistischen Annahmen, was die Verfügbarkeit von Kanalzustandsinformation auf der Senderseite angeht. Mit wachsender Zahl von Nutzern und begrenztem Frequenzspektrum sind drahtlose Netze mittlerweile Interferenz-limitiert, weswegen Interferenzmanagement nun eine wichtige Aufgabe geworden ist. Wir betrachteten verschiedene Probleme, die in diesem Zusammenhang interessant sind. Wir schlugen ein einfaches Interference Alignment Schema vor, um die optimalen Freiheitsgrade des zeitlich korrelierten zwei-Nutzer Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) Interferenzkanals mit verzögerter Kanalzustandsinformation bei den Sendern zu erreichen. Für die meisten Antennenkonfigurationen erreicht das vorgeschlagene Schema die optimale Freiheitsgrad-Region dieses Kanals durch Vorkodierung (bzw. Dekodierung) über eine endliche Zahl von Zeitslots bei jedem Sender (bzw. Empfänger). Wir betrachteten auch Hardwaremängel. Wir leiteten die Ratenregion eines MIMO Systems mit mängelbehafteten Sendern her, wobei Interferenz auf der Empfängerseite als Rauschen betrachtet wird. Wir schlugen ein kooperatives verteiltes Rahmenwerk vor, um eine Vielzahl von Raten- und Energieeffizienz-Nutzenfunktionen für den K-Nutzer Interferenzkanal zu optimieren, wie beispielsweise minimal-gewichtete Rate oder globale Energieeffizienz. Wir haben einen Regularisierungsansatz eingeführt, um die Leistung eines Detektors für MIMO Kommunikation zu verbessern, der auf Lattice Reduction und Successive Interference Cancellation basiert. Dieser Detektor ermöglicht signifikante Leistungssteigerungen. Schließlich adressierten wir ein sehr allgemeines Hypothesentestproblem, ob eine Kovarianzmatrix als unbekannte Linearkombination einer Menge von bekannten Matrizen oder als unbekannte Linearkombination einer anderen Menge von bekannten Matrizen dargestellt werden kann.

Projektbezogene Publikationen (Auswahl)

• “A degrees-of-freedom-achieving scheme for the temporally correlated MIMO interference channel with delayed CSIT,” IEEE Trans. Wireless Comm., vol. 17, pp. 5397-5408, Aug. 2018
  M. Rezaee and P. J. Schreier
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/TWC.2018.2843345)
• “Regularized lattice reduction-aided ordered successive interference cancellation for MIMO detection,” in Proc. IEEE Stat. Signal Proc. Workshop, Freiburg, Germany, June 2018
  J. Tong, Q. Guo, J. Xi, Y. Yu, and P. J. Schreier
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/SSP.2018.8450791)
• “A general test for the linear structure of covariance matrices of Gaussian populations,” in Proc. Intl. Conf. Acoustics, Speech, Signal Processing (ICASSP), Barcelona, Spain, May 2020
  Y.-H. Xiao, D. Ramirez, and P. J. Schreier
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/ICASSP40776.2020.9053718)
• “Distributed algorithms for spectral and energy-efficiency maximization of K-user interference channels,” IEEE Access, pp. 96948- 96963
  M. Soleymani, I. Santamaria, and P. J. Schreier
  (Siehe online unter https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3094976)
• “Rate region of the K-user MIMO interference channel with imperfect transmitters,” in Proc. European Signal Processing Conference (EUSIPCO), Amsterdam, Jan. 2021
  M. Soleymani, I. Santamaria, B. Maham, and P. J. Schreier
  (Siehe online unter https://doi.org/10.23919/Eusipco47968.2020.9287450)