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

Unser Antrag zielt darauf ab, effiziente Übertragungs- und Empfangsmethoden für Mehrbenutzer-Kommunikationsnetze, die durch Interferenz beschränkt sind, zu entwickeln und dabei realistische Annahmen über die Verfügbarkeit von Channel State Information (CSI) auf der Senderseite zu machen. Intensive Forschung zu den Kapazitätsgrenzen von Interferenz-beschränkten Netzen in den letzten Jahren hat gezeigt, dass man mit bekannter CSI auf der Senderseite beträchtliche Performancesteigerung bewirken kann. Für viele Netze wurde gezeigt, dass bei hohem SNR die optimale Performance erreicht werden kann, indem sogenanntes Interference Alignment (IA) die CSI ausnützt. Jedoch muss dazu die globale CSI des Netzes an allen Sendern bekannt sein.In diesem Antrag betrachten wir realistischere IA Szenarien, wo die Sender nur eingeschränkte CSI vorliegen haben. Das Ziel ist es, Methoden zu entwickeln, die die verfügbare CSI ausnützen um die spektrale Effizienz zu steigern.In unserem ersten Szenario nehmen wir an, dass die Sender verzögerte CSI zur Verfügung haben, das heißt, dass diese Information komplett veraltet ist. Es wurde bereits gezeigt, dass man selbst mit verzögerter CSI immer noch Multiplexing Gewinne im Vergleich zu dem Fall ohne CSI erreichen kann. Allerdings basieren viele der Lösungen im verzögerten CSI Problem auf heuristischen Methoden. Wir suchen vereinheitlichende und kompakte Lösungen, die auf allgemeine Fälle angewandt werden können.Das zweite Szenario bezieht sich auf den Fall, wo einige Sender keine Interferenz für einige Empfänger erzeugen. Für partiell verbundene Netze wurde bereits gezeigt, dass IA selbst ohne CSI am Sender effektiv sein kann. Unser Ziel hier ist es, die IA-basierten Methoden zu verbessern, indem wir gezielt Eigenschaften des Netzes ausnützen. Zum Beispiel können Mehrantennenknoten in den Transceivern in Unterräumen reduzierter Dimension empfangen oder senden und damit ein virtuelles partiell verbundenes Netz schaffen.Schließlich betrachten wir noch verschiedene realistische Szenarien und passen unsere Lösungen an praktische Beeinträchtigungen an. Wir untersuchen die gleichzeitige Anwendung verschiedener IA-Techniken, da in der Praxis immer verschiedene Bedingungen gleichzeitig gelten. Wir führen auch tatsächliche Experimente auf einem Multiple-Input-Multiple-Output (MIMO) Testbed durch, um die Performance unserer Algorithmen in einer praktischen Umgebung zu überprüfen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Ehemaliger Antragsteller: Mohsen Rezaeekheirabadi, Ph.D., bis 3/2018