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Foundations of Mimo Communication

Robert W. Heath JR. , Angel Lozano 지음 | Cambridge Univ Pr | 2018년 12월 06일
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상품상세정보
ISBN 9780521762281(0521762286)
쪽수 800쪽
언어 English
크기 193(W) X 252(H) X 43(T) (mm)
제본형태 양장(HardCover)-Hardcover
총권수 1권
Textual Format Textbooks, Lower level
리딩지수 Level Scholarly/Graduate

책소개

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목차

Preface page xv
Acknowledgments xvii
A brief historical account xix
About this book xxii

Part I Wireless Communication Theory 1
1 A primer on information theory and MMSE estimation 3
1.1 Introduction 3
1.2 Signal distributions 4
1.3 Information content 6
1.3.1 Entropy 7
1.3.2 Differential entropy 9
1.3.3 Entropy rate 10
1.4 Information dependence 11
1.4.1 Relative entropy 11
1.4.2 Mutual information 12
1.5 Reliable communication 17
1.5.1 Information-theoretic abstraction 17
1.5.2 Capacity 20
1.5.3 Coding and decoding 22
1.5.4 Bit-interleaved coded modulation 30
1.5.5 Finite-length codewords 35
1.5.6 Hybrid-ARQ 36
1.5.7 Extension to MIMO 37
1.6 MMSE estimation 39
1.6.1 The conditional-mean estimator 40
1.6.2 MMSE estimation in Gaussian noise 41
1.6.3 The I-MMSE relationship in Gaussian noise 44
1.7 LMMSE estimation 47
1.7.1 Random variables 48
1.7.2 Random processes 50
1.8 Summary 51
Problems 51

2 A signal processing perspective 57
2.1 Introduction 57
2.2 Signal, channel, and noise representations 58
2.2.1 Passband signals and complex baseband equivalents 58
2.2.2 Complex baseband channel response 61
2.2.3 Time discretization 64
2.2.4 Pulse shaping 66
2.2.5 Additive noise 71
2.2.6 Energy and power 73
2.2.7 Channel normalization 74
2.2.8 Vector representation 75
2.3 Signal, channel, and noise representations: extension to MIMO 77
2.3.1 Vector and matrix representations 77
2.3.2 Channel normalization 78
2.3.3 Stacked vector representation 79
2.3.4 Precoding 80
2.3.5 Signal constraints 83
2.4 Linear channel equalization 87
2.4.1 Linear ZF equalization 88
2.4.2 LMMSE equalization 94
2.5 Single-carrier frequency-domain equalization 98
2.5.1 Basic formulation 98
2.5.2 Extension to MIMO 102
2.6 OFDM 104
2.6.1 Basic formulation 104
2.6.2 Extension to MIMO 110
2.7 Channel estimation 110
2.7.1 Single-carrier channel estimation 111
2.7.2 OFDM channel estimation 121
2.8 Summary and outlook 122
Problems 124

3 Channel modeling 131
3.1 Introduction 131
3.2 Preliminaries 132
3.2.1 Basics of radio propagation 132
3.2.2 Modeling approaches 133
3.3 Large-scale phenomena 135
3.3.1 Pathloss and shadow fading 135
3.3.2 Free-space model 138
3.3.3 Macrocell models 139
3.3.4 Microcell models 141
3.3.5 Picocell and indoor models 142
3.4 Small-scale fading 143
3.4.1 Multipath propagation 143
3.4.2 Space selectivity 146
3.4.3 Time selectivity 151
3.4.4 Frequency selectivity 158
3.4.5 Time?frequency double selectivity 166
3.5 Interlude: essential notions of antenna arrays 170
3.5.1 Array steering vectors 170
3.5.2 Array factor and beamforming 173
3.6 Modeling of MIMO channels 175
3.6.1 Analytical models 177
3.6.2 Parametric models 188
3.7 Channel estimation revisited 192
3.7.1 Large-scale phenomena 193
3.7.2 Small-scale fading 195
3.8 MIMO channel models in standards 199
3.8.1 3GPP spatial channel model 200
3.8.2 SUI models for IEEE 802.16 201
3.8.3 IEEE 802.11 channel model 201
3.9 Summary and outlook 202
Problems 205

4 Single-user SISO 209
4.1 Introduction 209
4.2 Interplay of bit rate, power, and bandwidth 209
4.2.1 Low-SNR regime 215
4.2.2 High-SNR regime 218
4.3 AWGN channel 220
4.3.1 Capacity 220
4.3.2 Discrete constellations 224
4.3.3 Sneak preview of link adaptation 225
4.4 Frequency-selective channel 228
4.4.1 Partition into parallel subchannels 231
4.4.2 Waterfilling power allocation 233
4.4.3 Capacity 235
4.4.4 Discrete constellations 238
4.4.5 CESM, MIESM, and EESM mapping methods 241
4.5 Frequency-flat fading channel 244
4.5.1 CSIR and CSIT 245
4.5.2 No CSIT 249
4.5.3 No CSI 261
4.6 Frequency-selective fading channel 267
4.7 Which fading setting applies? 268
4.8 Pilot-assisted communication 271
4.8.1 Frequency-flat fading 271
4.8.2 Pilot power boosting 278
4.8.3 Frequency-selective fading 278
4.9 Channels with interference 279
4.10 Summary and outlook 284
Problems 287

Part II Single-user MIMO 295
5 SU-MIMO with optimum receivers 297
5.1 Introduction 297
5.2 Initial considerations 298
5.3 CSIR and CSIT 301
5.3.1 Quasi-static setting 301
5.3.2 Ergodic setting 307
5.4 No CSIT 311
5.4.1 Quasi-static setting 311
5.4.2 Ergodic setting 314
5.5 No CSI 338
5.6 Pilot-assisted communication 341
5.7 Channels with interference 345
5.8 Optimum transmitter and receiver structures 348
5.8.1 Single codeword versus multiple codewords 348
5.8.2 LMMSE-SIC receiver 349
5.8.3 The layered architecture 352
5.8.4 BICM implementations 353
5.9 Link adaptation 358
5.9.1 Single codeword 358
5.9.2 Multiple codewords 359
5.10 Reciprocity and CSI feedback 361
5.10.1 Channel reciprocity 362
5.10.2 Analog feedback 363
5.10.3 Digital feedback 364
5.11 Summary and outlook 374
Problems 378

6 SU-MIMO with linear receivers 386
6.1 Introduction 386
6.2 General characteristics of linear MIMO receivers 387
6.3 Linear ZF receiver 388
6.3.1 Receiver structure 388
6.3.2 Output SNR distribution 390
6.3.3 Ergodic spectral efficiency 392
6.4 LMMSE receiver 396
6.4.1 Receiver structure 396
6.4.2 Output SINR distribution 398
6.4.3 Ergodic spectral efficiency 403
6.5 Relationship between the LMMSE and the optimum receiver 407
6.6 Summary and outlook 408
Problems 410
Part III Multiuser MIMO 413

7 Multiuser communication prelude 415
7.1 Introduction 415
7.2 Spectral efficiency region 416
7.3 Orthogonal channel sharing 418
7.3.1 Time-division 418
7.3.2 Frequency-division 419
7.3.3 OFDMA 420
7.4 Non-orthogonal channel sharing 420
7.5 Scalar metrics 422
7.5.1 Sum of the spectral efficiencies 422
7.5.2 Weighted sum of the spectral efficiencies 422
7.5.3 Equal spectral efficiencies 424
7.5.4 Minimum of the spectral efficiencies 424
7.5.5 Proportional fairness 424
7.5.6 Generalized proportional fairness 425
7.6 User selection and resource allocation 426
7.6.1 The proportional-fair algorithm 428
7.7 Low-SNR regime 429
7.8 Summary and outlook 431
Problems 433

8 MU-MIMO with optimum transceivers 436
8.1 Introduction 436
8.2 The multiple-access channel 437
8.3 Multiple-access channel with CSIR and CSIT 440
8.3.1 Quasi-static setting 440
8.3.2 Optimum receiver structure 444
8.3.3 Precoder optimization 447
8.3.4 High-SNR regime 449
8.3.5 Ergodic setting 454
8.4 Multiple-access channel with no CSIT 457
8.4.1 Quasi-static setting 457
8.4.2 Ergodic setting 458
8.5 Multiple-access channel with no CSI 460
8.6 Pilot-assisted multiple-access channel 461
8.7 Duality between the multiple access and broadcast channels 462
8.7.1 Description and significance 462
8.7.2 Dual versus actual multiple-access channels 467
8.8 The broadcast channel 467
8.9 Broadcast channel with CSIR and CSIT 469
8.9.1 Optimum transmitter structure 469
8.9.2 Quasi-static setting 472
8.9.3 Precoder and power allocation optimization 478
8.9.4 High-SNR regime 480
8.9.5 Ergodic setting 484
8.10 Broadcast channel with no CSIT 487
8.11 Summary and outlook 490
Problems 490

9 MU-MIMO with linear transceivers 497
9.1 Introduction 497
9.2 Linear receivers for the multiple-access channel 498
9.3 Linear ZF receiver for the multiple-access channel 500
9.3.1 Receiver structure 500
9.3.2 Output SNR distribution 501
9.3.3 Ergodic spectral efficiency 501
9.3.4 High-SNR regime 505
9.4 LMMSE receiver for the multiple-access channel 507
9.4.1 Receiver structure 507
9.4.2 Output SINR distribution 509
9.4.3 Ergodic spectral efficiency 509
9.4.4 High-SNR regime 513
9.5 Duality with linear transceivers 514
9.6 Linear transmitters for the broadcast channel 516
9.7 Linear ZF transmitter for the MU-MISO broadcast channel 517
9.7.1 Transmitter structure 517
9.7.2 SNR distribution 518
9.7.3 Power allocation 520
9.7.4 Ergodic spectral efficiency 520
9.7.5 High-SNR regime 524
9.7.6 Pilot-assisted ZF transmission 528
9.8 Block-diagonalization for the broadcast channel 554
9.8.1 Transmitter structure 555
9.8.2 Power allocation 556
9.8.3 Ergodic spectral efficiency 558
9.8.4 High-SNR regime 559
9.9 Regularized ZF transmitter for the broadcast channel 562
9.9.1 Regularizing term 563
9.9.2 Power allocation and ergodic spectral efficiency 566
9.9.3 High-SNR regime 571
9.10 Summary and outlook 571
Problems 574

10 Massive MIMO 578
10.1 Introduction 578
10.2 Going massive 579
10.2.1 The massive MIMO regime 579
10.2.2 Excess antennas 581
10.3 Reverse-link channel estimation 582
10.3.1 Pilot reuse 582
10.3.2 Pilot contamination 583
10.4 Reverse-link data transmission 587
10.4.1 Channel hardening 590
10.4.2 Matched-filter receiver 592
10.4.3 LMMSE receiver 607
10.5 Forward-link data transmission 615
10.5.1 Matched-filter transmitter 616
10.5.2 Regularized ZF transmitter 620
10.6 Mitigation of pilot contamination 623
10.6.1 Subspace methods 624
10.6.2 Coordinated pilot assignment 624
10.6.3 Reception and precoding with other-cell awareness 625
10.6.4 Large-scale multicell processing 626
10.7 Practical considerations 628
10.8 Summary and outlook 631
Problems 636

11 Afterword 643
11.1 Beyond cellular 643
11.2 Beyond wireless 644

Appendices 647
Appendix A Transforms 649
A.1 Fourier transforms 649
A.2 Z-transform 651

Appendix B Matrix algebra 653
B.1 Column space, row space, null spaces 653
B.2 Special matrices 654
B.3 Matrix decompositions 656
B.4 Trace and determinant 658
B.5 Frobenius norm 658
B.6 Moore?Penrose pseudoinverse 659
B.7 Matrix inversion lemma 659
B.8 Kronecker product 659

Appendix C Random variables and processes 661
C.1 Random variables 661
C.2 Large random matrices 671
C.3 Random processes 672

Appendix D Gradient operator 674

Appendix E Special functions 676
E.1 Gamma function 676
E.2 Digamma function 677
E.3 Exponential integrals 677
E.4 Bessel functions 678
E.5 Q-function 678
E.6 Hypergeometric functions 679

Appendix F Landau symbols 680

Appendix G Convex optimization 681
G.1 Convex sets 681
G.2 Convex and concave functions 681
G.3 Convex optimization problems 681
G.4 KKT optimality conditions 682
G.5 Lagrange multipliers 683
G.6 Jensen’s inequality 684

References 685

Index 752

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