Browsing by Author "Kettlun, Felipe"

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    A low-complexity channel training method for efficient SVD beamforming over MIMO channels
    (2021) Kettlun, Felipe; Rosas de Andraca, Fernando Ernesto; Oberli Graf, Christian Robert
    Abstract Singular value decomposition (SVD) beamforming is an attractive tool for reducing the energy consumption of data transmissions in wireless sensor networks whose nodes are equipped with multiple antennas. However, this method is often not practical due to two important shortcomings: it requires channel state information at the transmitter and the computation of the SVD of the channel matrix is generally too complex. To deal with these issues, we propose a method for establishing an SVD beamforming link without requiring feedback of actual channel or SVD coefficients to the transmitter. Concretely, our method takes advantage of channel reciprocity and a power iteration algorithm (PIA) for determining the precoding and decoding singular vectors from received preamble sequences. A low-complexity version that performs no iterations is proposed and shown to have a signal-to-noise-ratio (SNR) loss within 1 dB of the bit error rate of SVD beamforming with least squares channel estimates. The low-complexity method significantly outperforms maximum ratio combining diversity and Alamouti coding. We also show that the computational cost of the proposed PIA-based method is less than the one of using the Golub–Reinsch algorithm for obtaining the SVD. The number of computations of the low-complexity version is an order of magnitude smaller than with Golub–Reinsch. This difference grows further with antenna array size.
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    SVD-based beamforming communications over narrow-band quasi-static MIMO channels
    (2014) Kettlun, Felipe; Oberli Graf, Christian Robert; Pontificia Universidad Católica de Chile. Escuela de Ingeniería
    Mejorar la confiabilidad de un sistema de comunicaciones inalámbricas, usando diversidad de transmisión y recepción en canales de múltiple entrada y múltiple salida (MIMO), implica configurar los patrones de radiación de los arreglos de antenas. Para maximizar la razón señal a ruido (SNR), la transmisión tiene que ser precodificada y decodificada con los vectores singulares primarios, dados por la descomposición de valor singular (SVD) de la matriz de canal MIMO. Esta técnica, llamada beamforming SVD, enfrenta dos grandes desafíos: necesita información del estado del canal en el transmisor (CSIT) y la carga computacional para obtener la SVD de la matriz de canal es generalmente inviable para dispositivos de bajo consumo energético. En esta tesis se desarrolla una técnica que, en lugar de realimentar hacia el transmisor los coeficientes de la matriz de canal o los de la SVD, aprovecha la reciprocidad del canal entre el transmisor y el receptor para adquirir el vector de precodificación en el transmisor.El método contempla tres etapas: una primera transmisión de preámbulo (“Ping”) usada para entrenamiento de canal, una respuesta de vuelta dependiente del canal (“Pong”) para entrenamiento inverso, y, finalmente, una transmisión Payload hacia el receptor con los datos a comunicar. En vez de calcular la SVD completa, el método presentado sólo necesita de un algoritmo iterativo de baja complejidad, para calcular el primer vector singular necesario para realizar beamforming. Esta tesis también estudia consideraciones de adquisición del enlace y arquitectura de hardware para la implementación digital del algoritmo propuesto. Particularmente, el método es simulado con las especificaciones de la plataforma experimental desarrollada en el Laboratorio de Tecnologías Inalámbricas (LATINA) de la Pontificia Universidad Católica de Chile (UC). Los resultados muestran que el algoritmo propuesto se acerca a la tasa de error de bit (BER) teórica del beamforming SVD.