Studien-/ Diplomarbeit



Impact of partial channel knowledge on the performance of concatenated linear space time codes

Space-Time Codes stellen eine Schlüsseltechnologie bei der Übertragung über Funkkanäle unter Verwendung von Antennenarrays dar. Durch ihre Anwendung ist es bei einer Punkt-zu-Punkt-Übertragung über einen Multiple Input Multiple Output (MIMO) Schwundkanal einerseits möglich, die Datenrate durch die Nutzung sog. "räumlicher Unterkanäle" die Datenrate zu erhöhen (Spatial Multiplexing), und andererseits die Auswirkungen des Schwundes auf die Übertragungsqualität abzumildern, d.h. die Fehlerwahrscheinlichkeit zu verringern (Nutzung von Sendediversität). Am IKT wurde eine sehr effektive und flexible Klasse von Space-Time Blockcodes entwickelt, die Linear Scalable Dispersion (LSD) Space-Time Codes, sowie ein effizienter, skalierbarer Decoder für diese Codes, der MAP-DFE.

LSD Codes

LSD Codes: Die senderseitige Codierung besteht aus einer Verkettung von einem linearen äusseren Code (R) und einem linearen inneren Code (Cn).

Die beiden Codes sind voneinander entkoppelt und haben unterschiedliche Aufgaben:

·        Innerer Code:

o       Anpassung an (MIMO-) Kanal, z.B. Adaption an die Anzahl Sende- und Empfangsantennen, an die zu verwendende Anzahl räumlicher Unterkanäle;

o       Optimiert bezüglich der Outage-Kanalkapazität, die der äussere Code erzielen kann.

o       Verwendung von eventuell auf Seiten des Senders vorhandenen a-priori-Informationen über den Übertragungskanal;

·        Äusserer Code:

o       Optimiert hinsichtlich der Diversitätsperformance bei der Übertragung über Schwundkanäle

 

Die LSD Codes sind rein lineare ST Block-Codierungen, die eine Übertragung bei Rate 1 erlauben (d.h. ohne Einfügen von Redundanz).

In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie a-prioiri Wissen über den Übertragungskanal bei der Konstruktion des inneren Codes verwendet werden kann und, wie die Auswirkungen auf die Performance der LSD Codes sind.

Subject area Space Time Codes
Type of work 60% Theory, 40% Simulation
Supervisor Dr. Marc Kuhn
Professor Prof. Dr. Armin Wittneben