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In large-scale wireless networks, effective transceiver design based on imperfect knowledge of the wireless channel is crucial. In this work, we introduce methods for transceiver design and resource allocation that make use of asymptotic results to reduce computational complexity. We focus on linear transceivers, which are close to optimal for the system dimensions we have in mind. Since the introduced methods rely heavily on second order statistics of the wireless channel, we further discuss efficient methods for the acquisition of these statistics in practical systems., Die Entwicklung von effektiven Algorithmen für Sende- und Empfangsverarbeitung auf Grundlage von imperfekter Kanalinformation spiel eine Schlüsselrolle in hochdimensionalen drahtlosen Kommunikationssystemen. In dieser Arbeit stellen wir entsprechende Algorithmen vor, welche asymptotische Ergebnisse ausnutzen um die Komplexität zu verringern. Wir setzen den Fokus auf lineare Sende- und Emfpangsfilter, da diese für die hochdimensionalen Systeme die wir betrachten nahezu optimal sind. Da wir für unser Filterdesign auf die Verfügbarkeit von statistischer Information über den Kanal angewiesen sind, diskutieren wir des weiteren effiziente Methoden um diese statistische Information zu schätzen.

We analyze massive MIMO and transmitter cooperation for indoor communications. We find that a ratio of twice as many transmitter antennas as mobile users provides most of the massive MIMO benefits and is a good tradeoff between antenna costs and performance. Performance increases with the level of transmitter cooperation. We also analyze the equivalent isotropically radiated power (EIRP) of MIMO arrays. We propose two new EIRP upper bounds which apply to multiple stream transmissions. We find that the massive MIMO advantages are achievable given EIRP constraints., Wir analysieren Massive MIMO und Senderkooperation für Innenraum-Kommunikation. Für doppelt so viele Sendeantennen wie mobile Nutzer erhalten wir die meisten Vorteile von Massive MIMO und erreichen einen guten Kompromiss zwischen Antennenkosten und spektraler Effizienz. Mit steigender Senderkooperation steigt die Performanz. Wir analysieren zudem die äquivalente isotrope Strahlungsleistung (EIRP) von MIMO-Arrays. Wir zeigen zwei neue obere EIRP-Schranken. Die Vorteile von Massive MIMO sind auch für EIRP Beschränkungen erreichbar.

We analyze massive MIMO and transmitter cooperation for indoor communications. We find that a ratio of twice as many transmitter antennas as mobile users provides most of the massive MIMO benefits and is a good tradeoff between antenna costs and performance. Performance increases with the level of transmitter cooperation. We also analyze the equivalent isotropically radiated power (EIRP) of MIMO arrays. We propose two new EIRP upper bounds which apply to multiple stream transmissions. We find that the massive MIMO advantages are achievable given EIRP constraints., Wir analysieren Massive MIMO und Senderkooperation für Innenraum-Kommunikation. Für doppelt so viele Sendeantennen wie mobile Nutzer erhalten wir die meisten Vorteile von Massive MIMO und erreichen einen guten Kompromiss zwischen Antennenkosten und spektraler Effizienz. Mit steigender Senderkooperation steigt die Performanz. Wir analysieren zudem die äquivalente isotrope Strahlungsleistung (EIRP) von MIMO-Arrays. Wir zeigen zwei neue obere EIRP-Schranken. Die Vorteile von Massive MIMO sind auch für EIRP Beschränkungen erreichbar.