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Multiuser detection and channel estimation for DS-CDMA systems [Elektronische Ressource] = Mehrteilnehmerdetektion und -kanalschätzung für DS-CDMA-Systeme / Alexander Lampe

311 pages
Multiuser Detection and Channel Estimation forDS{CDMA SystemsMehrteilnehmerdetektion und {kanalsch¨atzung fur¨ DS{CDMA SystemeDer Technischen Fakultat¨der Universitat Erlangen{Nurnberg¨ ¨zur Erlangung des GradesDoktor{Ingenieurvorgelegt vonAlexander LampeErlangen { 2002Als Dissertation genehmigt vonder Technischen Fakultat¨ derUniversita¨t Erlangen{Nurn¨ bergTag der Einreichung: 19.09.2002Tag der Promotion: 24.01.2003Dekan: Prof. Dr. A. WinnackerBerichterstatter: Prof. Dr. J. HuberProf. Dr. J. HagenauerAcknowledgementsI would like to thank my supervisor Prof. Johannes Huber for providing an unusualcreative environment and giving me the chance to work four years together with colleaguesbeing excellent experts in their eld. Further, I would like to thank Prof. Joachim Hagenauerfor serving as an external referee.I am deeply grateful to Dr.{Ing. Ralf Muller for many stimulating and insightful discus-¨sions on DS{CDMA and random matrix theory which contributed very much to the progressof my research. Special thanks also go to Dr.{Ing. Wolfgang Gerstacker and Dr.{Ing. RobertSchober for our joint work on rotationally invariant random processes as well as to Dr.{Ing.Robert Fischer and Dipl.{Inf. Christoph Windpassinger for our collaboration on precoding forMIMO systems. I am also indebted to Dipl.{Ing. Jurgen Rossler for our interesting discussions¨ ¨on DS{CDMA.Further, I would like to thank Dr.{Ing. Stefan Muller{Weinfurtner and Dr.{Ing.
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Multiuser Detection and Channel Estimation for
DS{CDMA Systems
Mehrteilnehmerdetektion und {kanalsch¨atzung fur¨ DS{CDMA Systeme
Der Technischen Fakultat¨
der Universitat Erlangen{Nurnberg¨ ¨
zur Erlangung des Grades
vorgelegt von
Alexander Lampe
Erlangen { 2002Als Dissertation genehmigt von
der Technischen Fakultat¨ der
Universita¨t Erlangen{Nurn¨ berg
Tag der Einreichung: 19.09.2002
Tag der Promotion: 24.01.2003
Dekan: Prof. Dr. A. Winnacker
Berichterstatter: Prof. Dr. J. Huber
Prof. Dr. J. HagenauerAcknowledgements
I would like to thank my supervisor Prof. Johannes Huber for providing an unusual
creative environment and giving me the chance to work four years together with colleagues
being excellent experts in their eld. Further, I would like to thank Prof. Joachim Hagenauer
for serving as an external referee.
I am deeply grateful to Dr.{Ing. Ralf Muller for many stimulating and insightful discus-¨
sions on DS{CDMA and random matrix theory which contributed very much to the progress
of my research. Special thanks also go to Dr.{Ing. Wolfgang Gerstacker and Dr.{Ing. Robert
Schober for our joint work on rotationally invariant random processes as well as to Dr.{Ing.
Robert Fischer and Dipl.{Inf. Christoph Windpassinger for our collaboration on precoding for
MIMO systems. I am also indebted to Dipl.{Ing. Jurgen Rossler for our interesting discussions¨ ¨
Further, I would like to thank Dr.{Ing. Stefan Muller{Weinfurtner and Dr.{Ing. Marco¨
Breiling for the happy years we spent together as roommates at the Chair of Information
Transmission in Erlangen and thanks are also given to all former and present colleagues who
contributed to the enjoyable working atmosphere. In addition, I am grateful to Susi Koschny
for drawing all gures contained in this thesis.
Above all, I would like to thank my wife Anja for her mental support and encouragement
of my studies as well as my parents for all their help throughout the years.
In this thesis, the performance of receiver algorithms for mobile communications systems is
studied which apply DS{CDMA or CDMA as multiple{access technique as well as multiple
transmit and/or receive antennas. Starting from the general multiple{input/multiple{output
(MIMO) relation these systems can be described by, the system performance is evaluated during
the investigations from an information theoretic point of view as well as in terms of the bit
error ratios attainable by means of di erent receiver schemes.
Focusing on the uplink of mobile communications systems, i.e., the transmission from
the mobile user(s) to a common base station, after introduction of a simpli ed MIMO system
model for transmission over multipath fading channels which allows analytical tractability, we
start by investigating the spectral e ciency attainable in MIMO systems employing CDMA.
Thereby, we distinguish two scenarios { on the one hand decentralized transmission where
the multiple inputs are generated by spatially separated users being equipped with multiple
transmit antennas, and on the other hand centralized transmission where the inputs are the
signals propagated from the antennas of a single user.
Regarding the case of perfect channel knowledge only at the receiver, it is well{known
that for joint decoding at the receiver the spectral e ciency of a MIMO system is maximized
by choosing rotationally invariant complex{valued transmit signals. In addition, the spectral
e ciency rises with the number of transmit signals. This situation changes when applying
instead suboptimum receiver algorithms based on single user decoding. In fact, the MIMO
system becomes interference limited if rotationally invariant complex{valued transmit signals
are used and the number of MIMO system inputs exceeds the number of MIMO system outputs.
However, employing instead real{valued modulation schemes in combination with widely linear
ltering this problem can be solved in part and the performance of systems with decentra-
lized transmission is improved for large signal{to{noise ratios. In addition, we nd that the
interference limitation can be overcome completely if each user knows its own propagation
channel state and utilizes this information for transmit signal generation.
Since the availability of channel state information at the transmitter is limited in nowa-
days systems and can therefore not be used in order to increase the system performance, we
investigate in the major part of this work the performance achievable in the uplink of mobile
communications systems when DS{CDMA is used instead of CDMA. This is motivated by the
fact that DS{CDMA has been chosen as access technique for 3rd generation mobile communica-ii
tions systems which is among others due to the possibility to recover the information sequences
sent by distinct users even with suboptimum, low complexity receivers.
Being interested in the information theoretic limits attainable with di erent receiver
schemes for a DS{CDMA system, random spreading sequences are presupposed and the large
system limit is considered for the sake of analytical tractability. That is, the system perfor-
mance is studied under the assumption that the spreading factor approaches in nity while the
system load, being de ned as the ratio of the number of users to the spreading factor, is xed.
This allows the application of so{called random matrix theory.
Assuming perfect channel knowledge at the receiver it turns out that for system loads
less than unity the application of linear interference suppression lters is su cient in order to
attain each desired spectral e ciency. While these receivers operate still far away from the
Shannon bound, the gap can be closed by applying not only linear interference suppression but
also successive interference cancellation. In addition, using real{valued data symbols instead
of complex{valued ones, it is shown that the system performance equals that of a transmission
with complex{valued data symbols but at halved system load in the asymptotic limit. Moreover,
regarding the question how spatial diversity provided by multiple transmit antennas shall be
used, it turns out that the spectral e ciency grows with the number of antennas available to
each user if the optimum system load is chosen.
However, this situation changes dramatically if perfect channel knowledge is not given at
the receiver anymore and the path weights have to be estimated explicitly. This is due to the
fact that severe multiuser interference aects the channel estimation if DS{CDMA is employed
leading to signi cant channel estimation errors. Calculating the attainable spectral e ciencies
if estimated path weight coe cients are used to adjust the interference suppression lters, we
nd that it is now prefereable in a wide range to restrict the number of transmit antennas per
user to one.
Equipped with this theoretical insight we propose in a nal part of this work feasible
multiuser detection algorithms which are based on the principles of iterative soft decision in-
terference cancellation. We show that by an appropriate design of the multiuser interference
suppression lters and decision metrics a close to optimum performance in terms of bit error
ratio can be achieved for perfect channel knowledge as well as for explicit channel estimation at
the receiver. Furthermore, we provide semianalytical algorithms which allow the justi cation
of simplifying assumptions made in the design of di erent receiver components for the sake of
feasibility. In addition, since these semianalytical algorithms closely approximate the actual
receiver performance for parameters of practical interest, they can even be used for prediction
of the attainable system performance.
In der vorliegenden Arbeit wird die Leistungsfahigkeit von Empfangeralgorithmen fur Mo-¨ ¨ ¨
bilfunksysteme untersucht, die DS{CDMA oder CDMA als Vielfachzugrisverfahren sowie
mehrere Sende{ und/oder Empfangsantennen nutzen. Ausgehend von der Beschreibung dieser
Systeme mit Hilfe des Konzepts von MIMO Systemen wird ihre Leistungsfahigkeit anhand in-¨
formationstheoretischer Grenzen als auch mit Hilfe der erzielbaren Bitfehlerraten bei Einsatz
verschiedener Empfangsverfahren verglichen.
Der Schwerpunkt der Arbeit liegt hierbei auf dem Uplink des Mobilfunksystems, d.h. der
¨Ubertragung von mobilen Teilnehmern zur Basisstation. Nach der Einfuhrung eines verein-¨
¨fachten Modells fur¨ die Ubertragung ub¨ er Mehrwegekan¨ale wird zuerst die erreichbare spek-
tralen E zienz von MIMO Systemen mit CDMA als Vielfachzugri sverfahren untersucht.
¨Dabei unterscheiden wir zwei F¨alle { einerseits dezentrale Ubertragung, d.h. die Eingangssig-
nale des MIMO Systems entsprechen den Sendesignalen von raumlic¨ h getrennten Teilnehmern,
¨und andererseits zentrale Ubertragung, d.h. die Eingangssignale des MIMO Systems werden
durch die Signale eines Teilnehmers gebildet, die dieser ub¨ er mehrere Antennen sendet.
¨Betrachtet man den Fall von perfekter Kenntnis des Ubertragungskanales nur am Empfan-¨
ger, so ist bekannt, da bei Verwendung von gemeinsamer Decodierung aller Sendesignale die
spektrale E zienz durch Verwendung von rotationsinvarianten komplexwertigen Sendesignalen
maximiert wird. Des weiteren wac¨ hst die spektrale E zienz mit der Anzahl der Sendesig-
nale. Wenn anstelle von gemeinsamer Decodierung suboptimale Empfangsverfahren eingesetzt
werden, so a¨ndert sich die Situation. Im speziellen bedeutet dies, da ein MIMO System
interferenzbegrenzt ist, wenn die Anzahl seiner Eingangssignale die Anzahl der moglichen Aus-¨
gangssignale ub¨ ersteigt und rotationsinvariante komplexwertige Signale gesendet werden. Wird
jedoch ein Modulationsverfahren mit reellwertigen Signalpunkten in Verbindung mit "Widely{
Linear" Filterung verwendet, so wird dieses Problem teilweise gelost und die Leistungsfahigkeit¨ ¨
des Systems fur¨ gro e Signalger ¨auschleistungsverhaltnis¨ se gesteigert. Darub¨ er hinaus kann
eine Interferenzbeschrankung vollstandig vermieden werden, wenn auch am Sender Kanalzus-¨ ¨
tandsinformation zur Erzeugung der Sendesignale ausgenutzt werden kann.
Da die Verfugbark¨ eit von Kanalzustandsinformation am Sender in derzeitigen Systemen
1The translation of the Abstract, the Table of Contents, and the Introduction into German language is a
mandatory requirement for doctoral theses at the Faculty of Engineering of the University Erlangen{Nurnberg.¨

limitiert ist und somit nicht zur Beseitigung der Interferenzbeschr¨ankung beitragen kann, be-
trachten wir im zentralen Teil dieser Arbeit Mobilfunksysteme, die DS{CDMA verwenden.
Dies ist vor allem durch die Tatsache begrundet, da DS{CDMA als Vielfachzugri sverfahren¨
fur¨ Mobilfunksysteme der dritten Generation ausgewahlt¨ wurde. Ein Hauptgrund fur¨ diese
Entscheidung ist, da bei DS{CDMA die Signale verschiedener Teilnehmer auch mit relativ
einfachen, suboptimalen Verfahren empfangsseitig zuverla¨ssig detektiert werden k¨onnen.
Wie fur¨ CDMA so untersuchen wir auch fur¨ DS{CDMA die informationstheoretischen
Grenzen, die mittels verschiedener Empfangsverfahren erreicht werden konnen. Um dabei¨
geschlossen analytische L¨osungen mit Hilfe der Theorie der Zufallsmatrizen angeben zu k¨onnen,
werden Zufallsspreizsequenzen gew¨ahlt und das Systemverhalten im asymptotischen Grenzfall,
das hei t wenn der Spreizfaktor gegen unendlich strebt w ahrend die Systemlast (das Verhaltnis¨ ¨
von Teilnehmerzahl zu Spreizfaktor) konstant bleibt, betrachtet.
Unter der Annahme von perfekter Kanalkenntnis am Empfanger ergibt sich, da f ur Sy-¨ ¨
stemlasten kleiner als eins die Anwendung linearer Interferenzunterdruckungs lter ausreicht,¨
um jede beliebige spektrale E zienz zu erzielen. W ahrend¨ es damit jedoch nicht moglic¨ h
ist, fur gegebene Sendeleistung spektrale E zienzen nahe der Shannon Grenze zu erreichen,¨
so kann dieses Problem gel¨ost werden, wenn neben Interferenzunterdruc¨ kung auch Interfe-
renzauslos¨ chung angewandt wird. Verwendet man hierbei reellwertige anstelle von komplex-
¨wertigen Sendesymbolen, so stellt sich heraus, da dies aquivalent zur Ubertragung mit kom-¨
plexwertigen Symbolen bei halber Systemlast ist. Au erdem zeigt sich bei der Untersuchung des
optimalen Einsatzes mehrerer Antennen an jedem mobilen Sender, da die spektrale E zienz
mit der Antennenzahl wac¨ hst, wenn die optimale Systemlast gew¨ahlt wird.
Diese Situation ande¨ rt sich jedoch dramatisch wenn keine perfekte Kanalkenntnis am
Empfanger vorhanden ist, sondern die Pfadgewichte explizit geschatzt werden mussen. Die Ur-¨ ¨ ¨
sache dafur¨ ist die in DS{CDMA Systemen auftretende Mehrteilnehmerinterferenz, die zu sig-
ni kanten Kanalsch a¨tzfehlern fuhrt.¨ Bei der Berechnung der spektralen E zienz unter der An-
nahme, da diese Kanalsch atzwerte fur den Entwurf der Interferenzunterdruckungs lter genutzt¨ ¨ ¨
werden, ergibt sich dann als Konsequenz, da die Verwendung nur einer Sendeantenne an jedem
mobilen Sender in einem weiten Bereich optimal ist.
Basierend auf den gewonnenen theoretischen Erkenntnissen werden im letzten Teil der Ar-
beit praktikable Mehrteilnehmerdetektionsverfahren vorgeschlagen, die auf dem Prinzip der it-
erativen Interferenzausloschung mittels ruckgekoppelter weicher Entscheidungen beruhen. Wir¨ ¨
zeigen, da bei einer geeigneten Wahl der hierbei eingesetzten Interferenzunterdr uckungs l-¨
ter und Entscheidungmetrik ann¨ahernd die Bitfehlerrate des optimalen Empf¨angers erreicht
wird. Dies gilt sowohl bei perfekter Kanalkenntnis als auch bei expliziter Kanalschatzung am¨
Empf¨anger. Des weiteren pr¨asentieren wir semianalytische Algorithmen, die eine Veri zierung
der vereinfachenden Annahmen erlauben, die beim Entwurf verschiedener Empfange¨ rkompo-
nenten aus Grunden der Realisierbarkeit gemacht wurden. Auf Grund ihrer Gute konnen diese¨ ¨ ¨
Algorithmen auch zur Vorhersage der erreichbaren Bitfehlerrate verwendet werden.

Glossary xiii
1 Introduction 1
2 System and Channel Model 9
2.1 Continuous{TimeMIMOSystemModel ...................... 9
2.2 Discrete{TimeMIMOSystemModel....... 1
2.2.1 Propagation Channel Model .............. 13 Input{Delayline Structure ............... 13 StochasticProperties............. 14
2.2.2 Discrete{Time MIMO System Model for Flat and Multipath
FadingChannels ............................... 16
3 Multiuser Communication with CDMA 19
3.1 Perfect CSI at Receiver................................ 25
3.1.1 MultipleTransmitAntennas........ 27 SingleUserDecoding ............ 29 JointDecoding..................... 39
3.1.2 Multiple Transmit and Receive Antennas ....... 42 SingleUserDecoding....... 43 JointDecoding........................... 47
3.2 Perfect CSI at Receiver and Transmitter ..... 49
3.2.1 SingleUserDecoding.................. 51
3.2.2 JointDecoding............... 5
3.3 ChapterSummary ............ 57

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