A Compressed Sensing Approach to Channel Estimation in Impulse-Radio Ultra-Wideband (IR-UWB) Communication. Masters thesis, King Fahd University of Petroleum and Minerals.

Preview

PDF (MS Thesis) thesis_sfa_final.pdf - Accepted Version Download (1MB) | Preview

Arabic Abstract

ملخص الرسالة الاسم الكامل: سيد فراز احمد عنوان الرسالة: طريقة استشعار الضغط للحصول على تقدير قناة الاندفاع - الاتصال بالراديو (UWB - IR) فائقة الاتساع التخصص: هندسة كهربائية. تاريخ الدرجة العلمية: يونيو 2011 تعالج هذه الرسالة مشكلة تقدير القناة في الاندفاع للإذاعة لنظام الاتصالات فائقة الاتساع (UWB - IR). إن الاتصالات UWB- IR تستفيد من انخفاض نبضات دورة العمل لنقل البيانات عبر قناة لاسلكية. حيث يتم توزيع الطاقة المنقولة عبر عدد كبير من المكونات المتعددة (MPCs). عند الاستقبال نحتاج الى تقدير المكونات المتعددة (MPCs) بدقة لالتقاط ما يكفي من الطاقة للاتصالات ناجحة. تم في هذا العمل استخدام نموذج قناة (IEEE 802.15.4a) وعلى افتراض أن القناة خطية ثابتة من الزمن (LTI) تصبح مشكلة تقدير القناة عبارة عن تقدير الصنابير للقناة المتفرقة والتأخير بهم. و بسبب أن عرض النطاق الترددي للإشارة كبيرة جدا وأخذ العينات معدل Nyquist (~ 16 غيغاهيرتز.) غير عملي ولذلك فإننا نقدر الصنابير القناة من الإصدارات subsampled من ملف ردت إشارة. تم اعتبار شكل نبضة المرسلة هو المشتق الثاني للنبض غاوسي (Gaussian). تم تقسيم مشكل تقدير القناة إلى قسمين: (1) التقدير لدعم القناة ويتبع ذلك (2) التقدير لمعاملات الدعم (سعة القناة). تم استغلال تبعثر الإشارة لتقليل مساحة البحث عن دعم القناة باستخدام ثلاث طرق مختلفة: الخوارزمية الوراثية, الارتباط والاستشعار المضغوط. في تقدير النهج الكلاسيكي تم تطوير مقدر قليل التعقيد الأقصى احتمال (ML - LC) من خلال الاستفادة من البنية الأساسية للمشكلة. في الإطار البايزي (Bayesian) أولا نقدر القناة متحللة من خلال دمج وكلما كانت الإحصاءات المتعددة وصول الوقت مسبقا لمدة ثلاث حالات مختلفة من الإحصاءات السعة , وبالتحديد (1) غير الغاوسي (2) غير الغاوسي مع معرفة إحصاءات الدرجة الثانية من نموذج IEEE (3) الغاوسي . ثانيا تم بشكل مشترك تقدير لدعم القناة والمعاملات والاستفادة من هيكل المشكلة للحد من التعقيد الحسابي واقتراح مقدر قناة منخفض التعقيد MMSE (LC - MMSE). تمت مقارنة الأداء بالأساليب المختلفة من حيث الجذر تطبيع متوسط خطأ سكوير (NRMSE) في تقدير أوقات وصول المكونات المتعددة (MPC ) من حيث والتقاط الطاقة في حضور AWGN. وقد تفوق المقدر منخفض التعقيد بالمسمى تحديدا ب (LC-ML and LC-MMSE) والذي تم تطويره في هذه الرسالة على المقدرات التقليدية لقناة UWB. إضافة الى ذلك فان التعقيد الحسابي اقل بكثير مقارنة لاستشعار الضغط (ML و MMSE ).

English Abstract

The thesis addresses the problem of channel estimation in Impluse-Radio Ultra- Wideband (IR-UWB) communication system. The IR-UWB communications utilize low duty cycle pulses to transmit data over the wireless channel. The transmitted energy is distributed over a large number of multipath components (MPCs). At the receiver, these MPCs need to be estimated accurately to capture sufficient energy for successful communications. In our work, the IEEE 802.15.4a channel model is used where the channel is assumed to be Linear Time Invariant (LTI) and thus the problem of channel estimation becomes the estimation of the sparse channel taps and their delays. Since, the bandwidth of the signal is very large and the Nyquist rate sampling (~ 16 GHz.) is impractical therefore we estimate the channel taps from the subsampled versions of the received signal profile. The transmitted pulse shape considered is the second derivative of the Gaussian pulse. We decompose the channel estimation problem into two parts: (i) estimation of the channel support, followed by, (ii) estimation of the support co-efficients (channel amplitudes). We exploting the signal sparsity and reduce the search space for the channel support by using three different methods: Genetic Algorithm, Correlation and Compressive Sensing. In the classical estimation approach we develop Low-Complexity Maximum Likelihood (LCML) estiamtor by leveraging the underlying structure of the problem. In the Bayesian framework, first we estimate the decomposed channel by incorporating the a priori multipath arrival time statistics for three different cases of amplitude statistics, namely (i) non-Gaussian, (ii) non-Gaussian with known second order statistics from the IEEE model, and (iii) Gaussian. Second, we jointly estimate the channel support and co-efficients by deveopling an Approximate Minimum Mean Square Error Estimator (AMMSE). We leverage the structure to reduce the computational complexity and propose a Low-Complexity MMSE (LCMMSE) channel estimator. The performance of the various methods in terms of the Normalized Root Mean Square Error (NRMSE) in estimation of MPC arrival times and energy capture were compared in the prescence of AWGN. The novel low-complexity estimators, namely LCML, AMMSE and LCMMSE, presented in the thesis outperform other conventional UWB channel estimators. Furthermore, the computational complexity is much less as compared to that of Compressive Sensing, ML and MMSE estimators.

Item Type:	Thesis (Masters)
Subjects:	Electrical
Department:	College of Engineering and Physics > Electrical Engineering
Committee Advisor:	Al-Naffouri, Tareq Y.
Committee Members:	Al-Shaikhi, Ali A. and Al-Andalusi, M. Adnan and Abu-Saud, Wajih A.
Depositing User:	Syed Faraz Ahmed (g200803060)
Date Deposited:	09 Oct 2011 11:50
Last Modified:	01 Nov 2019 15:30
URI:	http://eprints.kfupm.edu.sa/id/eprint/138536