Tez No İndirme Tez Künye Durumu
286122
A bidirectional LMS algorithm for estimation of fast time-varying channels / Zamanla hızlı değişen kanalların kestirimi için iki yönlü LMS algoritması
Yazar:YAVUZ YAPICI
Danışman: DOÇ. DR. ALİ ÖZGÜR YILMAZ
Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering
Dizin:
Onaylandı
Doktora
İngilizce
2011
210 s.
Yüksek hızlı mobil iletişim sistemlerinin bir bileşeni olan zamanla değişen haberleşme kanallarının kestirimi, özellikle yeni nesil kablosuz sistemlerin geliştirilmesi bakımından ilgi çekmektedir. En iyi Wiener kestiricisinin yüksek hesaplama karmaşıklığı, bu süzgecin zamanla hızlı değişen kanallarda kullanımını elverişsiz hale getirmektedir. Güçlü bir alternatif olan uyarlamalı en küçük ortalama kareler (LMS) algoritması ise, sahip olduğu basit birinci-derece ağırlık-vektörü güncelleme denklemi ile hesaplama karmaşıklığı bakımından oldukça etkin bir çözüm sunmaktadır. Fakat, zamanla değişen kanallarda girdi korelasyon matrisine ait özdeğerlerin birbirinden farklılığı sebebiyle LMS algoritmasının bu tür kanallardaki başarımı kötüleşmektedir.Bu çalışmada, LMS algoritmasını iyi bilinen iki yönlü işleme fikriyle biraraya getirerek iki yönlü LMS algoritmasını ürettik. Bu algoritmanın, zamanla değişen kanallarda bulunan yüksek özdeğer farklılığı gibi olumsuz etkilere karşı gürbüz olduğu gösterilmiştir. Sonuçtaki takip performansı, en iyi Wiener süzgecininkine oldukça yakın kalmakta ve bu sebeple de en iyinin yakınında olarak ifade edilmektedir. Hesaplama karmaşıklığının, LMS algoritmasının iki yönlü kullanımı ile arttığı gözlense de bu sonuç en iyi Wiener süzgecininkine göre oldukça düşük ve klasik LMS algoritması ile de benzer düzeydedir.İki yönlü LMS algoritmasının takip davranışı ayrıca analiz edilmiş ve sonuçta tek-antenli düz-sönümlemeli kanallarda çeşitli korelasyon özellikleri için basamak-büyüklüğüne bağlı yatışkın-durum ortalama kare hatası (MSE) ifadesi elde edilmiştir. Bahsedilen analiz daha sonra, kanal hafızasından dolayı bağımsızlık varsıyımının uygulanabilir olmadığı tek-antenli frekans-seçici kanallar ve çok-antenli düz-sönümlemeli kanalları da içerecek şekilde genelleştirilmiştir. Basamak-büyüklüğünün en iyi seçimi de, elde edilen MSE analiz sonuçları kullanılarak verilmiştir. Sayısal hesaplamalar, teorik ve deneysel sonuçların çok çeşitli senaryolar altında iyi bir uyum sergilediğini göstermiştir. Literatürde iki yönlü kestirme konusunda çeşitli çalışmalar bulunsa da, bu çalışmalarda ele alınan kestiriciler için herhangi bir teorik analiz yapılmamıştır. Bu yönüyle, iki yönlü LMS algoritması için sunulan takip analizinin yenilikçi olduğu düşünülmektedir.Ayrıca, yinelemeli bir kanal kestirim düzeni, ele alınan bütün kanal modelleri ve kestirim algoritmaları için sunulmuştur. Sonuç olarak, iki yönlü LMS algoritmasının ele alınan bu gerçek-hayat uygulaması için gerek artmış fakat yine de pratik karmaşıklık seviyesi, en iyinin yakınındaki takip performansı ve hatalı ilklendirmeye karşı gürbüzlüğü ile oldukça başarılı olduğu gozlemlenmiştir.
Effort to estimate unknown time-varying channels as a part of high-speed mobile communication systems is of interest especially for next-generation wireless systems. The high computational complexity of the optimal Wiener estimator usually makes its use impractical in fast time-varying channels. As a powerful candidate, the adaptive least mean squares (LMS) algorithm offers a computationally efficient solution with its simple first-order weight-vector update equation. However, the performance of the LMS algorithm deteriorates in time-varying channels as a result of the eigenvalue disparity, i.e., spread, of the input correlation matrix in such channels.In this work, we incorporate the LMS algorithm into the well-known bidirectional processing idea to produce an extension called the bidirectional LMS. This algorithm is shown to be robust to the adverse effects of time-varying channels such as large eigenvalue spread. The associated tracking performance is observed to be very close to that of the optimal Wiener filter in many cases and the bidirectional LMS algorithm is therefore referred to as near-optimal. The computational complexity is observed to increase by the bidirectional employment of the LMS algorithm, but nevertheless is significantly lower than that of the optimal Wiener filter.The tracking behavior of the bidirectional LMS algorithm is also analyzed and eventually a steady-state step-size dependent mean square error (MSE) expression is derived for singleantenna flat-fading channels with various correlation properties. The aforementioned analysis is then generalized to include single-antenna frequency-selective channels where the so-called independence assumption is no more applicable due to the channel memory at hand, and then to multi-antenna flat-fading channels. The optimal selection of the step-size values is also presented using the results of the MSE analysis. The numerical evaluations show a very good match between the theoretical and the experimental results under various scenarios. The tracking analysis of the bidirectional LMS algorithm is believed to be novel in the sense that although there are several works in the literature on the bidirectional estimation, none of them provides a theoretical analysis on the underlying estimators.An iterative channel estimation scheme is also presented as a more realistic application for each of the estimation algorithms and the channel models under consideration. As a result, the bidirectional LMS algorithm is observed to be very successful for this real-life application with its increased but still practical level of complexity, the near-optimal tracking performance and robustness to the imperfect initialization.