Optimal receiver design for pilot-assisted communication systems

Abstract

This thesis deals with optimal receiver design for pilot-assisted communication systems with imperfectly available channel state information (CSI). In conventional receiver design the channel is assumed to be perfectly known. The maximum likelihood (ML) decision metric is then derived under this assumption. But acquiring perfect knowledge of the channel poses a fundamental problem for the receiver.<br />In practice, the receiver performs channel estimation using techniques like least squares (LS) or minimum mean square error (MMSE) estimation.<br />This is accomplished by sending pilots, which are perfectly known by the receiver. Due to the limited number of pilots, the channel estimation is imperfect. The so called mismatched receiver replaces the true channel by its noisy estimate in the metric originally designed for a perfectly known channel. The resulting mismatch leads to performance degradation in terms of bit error rate (BER). In this thesis, we pursue a more advanced approach to designing a receiver by utilizing statistics of the channel and its estimation error to derive a so-called modified ML metric. The metric obtained by this method is better suited to the presence of channel estimation errors. This concept is applied in deriving a modified receiver for an iterative system architecture based on the bit-interleaved coded modulation scheme with iterative decoding (BICM-ID). Numerical simulations using an i.i.d Rayleigh block fading channel model show the superior performance of the modified receiver in terms of BER.<br />We further extend the idea of utilizing the channel statistics to correlated channel models and derive an optimum maximum likelihood metric for a non-iterative system architecture. The resulting optimum receiver performs sequence detection without prior channel estimation, because the received pilots are directly incorporated into the metric.<br />We also provide low-complexity implementation of the optimum metric.<br />Numerical simulations based on orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and autoregressive (AR) channel models show that the optimum receiver outperforms the mismatched receiver in terms of BER.<br />The optimum receiver is further observed to be less sensitive to the number of pilots used.

Diese Diplomarbeit beschäftigt sich mit dem optimalen Empfängerdesign für pilot-gestützte Kommunikationssysteme mit imperfekter Kanalzustandsinformation. Im konventionellen Empfängerdesign wird angenommen, dass der Kanal perfekt bekannt ist. Die Maximum-Likelihood (ML) Entscheidungsmetrik wird dann unter dieser Annahme hergeleitet. Ein perfektes Wissen über den Kanal zu erlangen, stellt ein fundamentales Problem für den Empfänger dar. In der Praxis, schätzt der Empfänger den Kanal mithilfe von Techniken wie die Methode der kleinsten Quadrate oder Minimierung des mittleren quadratischen Fehlers. Dies wird durch das Senden von Piloten, die dem Empfänger vollständig bekannt sind, erreicht. Wegen der limitierten Anzahl von Piloten ist die Kanalschätzung imperfekt. Der sogenannte fehlangepasste Empfänger verwendet die ursprünglich für einen perfekt bekannten Kanal entworfene Metrik und ersetzt darin den echten Kanal durch dessen verrauschten Schätzwert. Die dadurch entstandene Fehlanpassung führt zu einer Leistungsverminderung hinsichtlich der Bitfehlerrate. In dieser Diplomarbeit verwenden wir einem fortgeschrittenen Ansatz, um einen Empfänger zu entwerfen, in dem die Statistik des Kanals und dessen Schätzfehlers ausgenützt wird, um eine sogenannte modifizierte ML Metrik herzuleiten.<br />Die Metrik, die durch diese Methode ermittelt wird, ist besser an die Anwesenheit von Kanalschätzfehlern angepasst. Dieses Konzept wird bei der Herleitung eines modifizierten Empfängers für eine iterative Systemarchitektur, die auf Bit-ineinander Kodierte Modulation mit iterativer Decodierung (BICM-ID) basiert, angewendet. Numerische Simulationen, die ein unabhängig und identisch verteiltes Rayleigh Blockschwund Kanalmodell verwenden, zeigen eine überlegene Leistung des modifizierten Empfängers bezüglich der Bitfehlerrate. Ferner erweitern wir die Idee der Ausnützung von Kanalstatistik auf korrelierte Kanalmodelle und leiten damit eine optimale ML Metrik für eine nicht iterative Systemarchitektur her. Der dadurch entstandene optimale Empfänger führt eine Sequenzdetektion ohne vorausgehende Kanalschätzung aus. Wir stellen eine Implementierung der optimalen Metrik mit geringerer Komplexität bereit. Numerische Simulationen, basierend auf orthogonale frequenzgeteilte Multiplexing (OFDM) und autoregressive (AR) Kanalmodelle zeigen, wie der optimale Empfänger den fehlangepassten Empfänger hinsichtlich der Bitfehlerrate übertrifft. Zusätzlich beobachten wir beim optimalen Empfänger eine geringere Empfindlichkeit gegenüber der Anzahl der verwendeten Piloten.