Transmitter cooperation with distributed feedback in wireless networks - PASTEL - Thèses en ligne de ParisTech Accéder directement au contenu
Thèse Année : 2013

Transmitter cooperation with distributed feedback in wireless networks

Transmission coopérative dans les réseaux sans-fil avec feedback distribué

Résumé

Multiple-antenna based transmitter cooperation has been established as a promising tool towards avoiding, aligning, or shaping the interference resulting from aggressive spectral reuse. Although the impact of imperfect knowledge of the channel state information (CSI) is often investigated, it is usually assumed that the channel estimates are perfectly shared between all the transmitters. This assumption is however not adapted to many practical cases of transmitter cooperation between distant transmitters. Therefore, we focus in this thesis on the network scenario where the transmitters would like to cooperate in their transmission but can only imperfectly exchange on CSI which is acquired locally. This imperfect CSI sharing step gives rise to a CSI configuration, denoted as “distributed CSI”, where each transmitter has its own imperfect estimate of the global multi-user channel based on which it determines its transmit parameters. We study first the impact of having distributed CSI over the precoder design. Specifically, we show that conventional precoding schemes are not adapted to the distributed CSI configuration and lead to poor performance. We then turn to another aspect of this CSI configuration which is to determine “Who needs to know what", when it comes to CSI at cooperating transmitters. In contrast to the resource-hungry solution consisting in providing the same CSI to all transmitters, it is shown how a non-uniform spatial allocation of the CSI to the transmitters can provide strong gains depending on the networks topology.
La coopération des transmetteurs dans les système multi-antennes a été reconnue comme un outil prometteur pour éviter ou aligner les interférences résultant d’une réutilisation agressive de la bande spectrale. Il est usuellement supposé que les estimées de canal sont parfaitement partagées entre tous les transmetteurs entrant en coopération, ce qui n’est pas adapté à de nombreuses situations où des émetteurs éloignés visent à coopérer. C’est pourquoi nous étudions le cas de réseaux sans-fil où des transmetteurs émettent d’une manière coopérative bien qu’ils ne puissent échanger que d’une manière imparfaite l’information de canal obtenue localement. Ce partage imparfait de l’information de canal donne lieu à une configuration d’information de canal, dénotée comme « distribuée », où chaque transmetteur reçoit une estimée du canal multi-utilisateurs qui lui est propre, à partir de laquelle il détermine ses paramètres de transmission. Nous étudions tout d’abord les conséquences de la configuration à information de canal distribuée sur le précodage. En particulier, nous mettons en évidence l’inefficacité des méthodes conventionnelles de précodage lorsque confrontées à une configuration à information de canal distribuée. Nous étudions ensuite une autre facette de ce scenario, qui est la détermination de « qui doit savoir quoi », lorsqu’il s’agit de l’information de canal disponible aux transmetteurs engagés dans la coopération. Il est démontré comment une allocation non-uniforme de l’information de canal aux transmetteurs peut donner lieu à des gains importants, en fonction de la géométrie du réseau considéré.

Mots clés

Fichier principal
Vignette du fichier
TheseDeKerret.pdf (1.77 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Version validée par le jury (STAR)
Loading...

Dates et versions

tel-00952820 , version 1 (01-03-2014)
tel-00952820 , version 2 (28-07-2015)

Identifiants

  • HAL Id : tel-00952820 , version 2

Citer

Paul de Kerret. Transmitter cooperation with distributed feedback in wireless networks. Networking and Internet Architecture [cs.NI]. Télécom ParisTech, 2013. English. ⟨NNT : 2013ENST0089⟩. ⟨tel-00952820v2⟩
420 Consultations
577 Téléchargements

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More