Transceiver Design for Large Scale Communication Systems

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.