Real-time geometry based channel emulation and estimation

Abstract

Mit der Entwicklung von 5G sind eine Vielzahl von neuen Anwendungsf allen in den drei großen Kategorien massive machine type communications, enhanced mobile broadband und ultra-reliable and low latency communication (URLLC) vorgesehen. URLLC verspricht neue Technologien wie selbstfahrende Autos, Industrieautomation, Augmented Reality, taktiles Internet und viele mehr, zu ermöglichen. An die Latenz und Zuverlässigkeit von URLLC Links werden hohe Anforderungen gestellt, was sie zu einem anspruchsvollen Forschungsfeld macht. In dieser Dissertation werden zwei Aspekte betrachtet, um URLLC zu ermöglichen. Im ersten Teil der Dissertation wird der wiederholbare Test und die Validierung von drahtlosen Kommunikationssystemen in einer Laborumgebung unter Verwendung von geometiebasierter Echtzeitkanalemulation präsentiert. Tests im Labor bieten den Vorteil der Wiederholbarkeit und Reproduzierbarkeit, wä hrend Tests auf der Straße kostspielig und schwer zu wiederholen sind. Für Fahrzeugszenarien weist die drahtlose Kommunikation zwischen Sender und Empfänger Mehrwegeausbreitung auf, die zu einem nicht stationären zeit- und fre- quenzselektiven Schwundprozess am Empfänger führt. Der Schwundprozess beinhaltet sich kontinuierlich ändernde Pfadverzögerungen und Doppler-Verschiebungen welche von der Position, Geschwindigkeit und der Umgebung des Kommunikationssystems abhängen. Um URLLC Verbindungen zu ermöglichen, muss das Kommunikationssystem in einer solchen Umgebung auf wiederholbare Art und Weise getestet werden, einschließlich der Möglichkeit von Echtzeit-Updates der Trajektoren welche durch Regelalgorithmen angepasst werden. Aktuelle Kanalemulationslösungen basieren auf einem angezapften Laufzeitkettenmodell, welches nur Pfadverzögerungen als ganzzahliges Vielfaches der Abtastzeit erlaubt. Um dieses Problem zu lösen, haben wir eine geometriebasierte Echtzeit Kanalemulation entwickelt. Der Emulator ist als eine Kombination aus einem Multicore-Computer und einer frei programmierbaren Funkplatform implementiert. Auf dem Multicore- Computer wird das geometriebasierte Kanalmodel in Echtzeit in Abhängigkeit der Positionen, Geschwindigkeiten und Beschleunigungen der sich bewegenden Objekte aktualisiert, während die frei programmierbare Funkplatform für die zeitvariante Faltung der Kanalimpulsantwort mit dem zu übetragenend Signal verwendet wird. Die Datenrate der Kanalimpulsantwort wächst quadratisch mit der emulierten Bandbreite und wird schnell zum Engpass, wenn die zeitvariante Kanalimpulsantwort zwischen den Gera ten u betragen werden muss. Um die Datenrate zu reduzieren, wird ein Unterraumprojektionsalgorithmus mit reduziertem Rang basierend auf diskreten abgeflachten sphäroidalen Sequenzen verwendet, um die Kanalimpulsantwort mit einer kleinen Anzahl von Basiskoeffizienten zu approximieren. Der Algorithmus ermöglicht eine Echtzeit Implementierung des geometriebasierten Kanalmodells. Die Funktionalität des Emulators wird durch den RUSK Lund Channel Sounder validiert, welcher die emulierte Kanalimpulsantwort misst. Schließlich wird der Echtzeit- Kanalemulator bei Fahrzeug-in-der Schleife Tests verwendet. Im zweiten Teil der Dissertation werden adaptive, iterative nicht-stationäre Kanalschätzer für nicht zusammenhängende, äquidistante Pilotmuster vorgestellt. Konkret wird der Kanalschätzer auf den Downlink von long term evolution (LTE) angewendet. Ein Hypothesentest wird verwendet, um die statistischen Eigenschaften der aktuellen Kanalrealisierung auf Framebasis zu bestimmen. Dies ermöglicht eine schnellere Konvergenz des iterativen Schä tzalgorithmus. Die Anzahl der Hypothesen für den Hypothesentest wird durch numerische Simulationen optimiert, was eine Reduktion der Rechenkomplexität im Empfänger ermöglicht. Schließlich wird eine speziell ausgewählte Hypothesenwahl vorgestellt, die einen guten Kompromiss zwischen Rechenkomplexität und Leistung bietet.

With the development of 5G, a variety of use-cases in three broad categories, massive machine type communications, enhanced mobile broadband and ultra-reliable and low latency communication (URLLC), are envisioned. URLLC promises to enable new technologies such as self driving cars, industry automation, augmented reality, the tactile internet and many more. Stringent requirements are placed on the latency and the reliability of URLLC links which makes it a challenging research field. In this thesis two aspects to enable URLLC are considered. In the first part of the thesis the repeatable test and validation of wireless commu- nication systems in a laboratory environment using real-time geometry based chan- nel emulation is presented. Tests in a laboratory environment offer the benefit of repeatability and reproducibility, while test on the road are costly and difficult to re- peat. In vehicular scenarios the wireless communication channel between transmitter and receiver exhibits multi-path propagation leading to a non-stationary time- and frequency selective fading process at the receiver. The fading process is the result of continuously changing path delays and Doppler shifts depending on the position, velocity and the environment of the communication system. To enable URLLC links the communication system has to be tested in such an environment in a repeatable fashion including the possibility of real-time trajectory updates by vehicular con- trol algorithms (e.g. connected autonomous vehicles or advanced driver assistance systems). Current channel emulator solutions are based on a tap delay line model, which only allows for path delays as integer multiples of the sampling time. To tackle this problem, we investigat real-time geometry-based channel emulation. The emulator is implemented using a multi core computer in combination with a soft- ware defined radio. On the multi-core computer the geometry-based channel model is updated in real-time dependent on the positions, velocities and acceleration of moving objects, while the software defined radio is used to perform the time-variant convolution of the channel impulse response with the transmitted signal. The data rate needed for the streaming of the channel impulse response between devices grows quadratically with the emulated bandwidth and becomes quickly a bottleneck. To reduce the data rate, a reduced-rank subspace projection algorithm based on discrete prolate spheroidal sequences to approximate the channel impulse response with a small amount of basis coefficients is utilized. The algorithm allows for a real-time implementation of the geometry-based channel model. The functionality of the emu lator is validated by the RUSK Lund channel sounder, which measures the emulated channel impulse response. Finally, the real-time channel emulator is validated in a vehicle-in-the-loop test on a proofing ground. In the second part of thesis an adaptive iterative non-stationary channel estima- tion algorithm for non-contiguous, equidistant pilot patterns is presented for the LTE downlink. A hypothesis test is utilized to determine the characteristics of the current channel realization on a per frame basis. This allows for a faster convergence of the iterative channel estimation algorithm. The number of hypotheses for the hypothesis test is optimized using numerical simulations, which enables a computational com- plexity reduction at the receiver side. Finally, a specially chosen hypothesis setup is presented that offers a good trade-off between computational complexity and performance.