Esta tesis aborda el problema del diseño de sistemas multiantena, donde el caso más general corresponde a un canal multi-input-multi-output (MIMO) con un transmisor y un receptor con más de una antena. La ventaja de estos sistemas es que ofrecen un rendimiento mucho mejor que los de una única antena, tanto en términos de calidad en la transmisión como en capacidad entendida como número de usuarios a los que se les puede prestar servicio simultáneamente.

El objetivo es diseñar conjuntamente el transmisor y el receptor, lo que depende directamente de la calidad y la cantidad de información del canal de la que se dispone. En esta tesis se analiza el impacto de dicha información en el diseño.

Primero se ha estudiado un sistema MIMO de un único usuario usando la modulación orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) y asumiendo un conocimiento perfecto del canal en ambos extremos. La arquitectura propuesta se basa en conformación conjunta por portadora, calculándose los conformadores óptimos y proponiéndose diversas estrategias de distribución de potencia entre las portadoras con una baja complejidad. Se han analizado también las relaciones asintóticas de estas distribuciones de potencia con otras soluciones clásicas con mayor coste.

El diseño anterior se ha extendido a sistemas MIMO multiusuario, donde todos los terminales en el escenario tienen más de una antena y la información del canal es perfecta. El objetivo es la minimización de la potencia total transmitida sujeto a restricciones de tasa de error máxima para cada enlace. El problema matemático obtenido es no convexo, por lo que estrategias clásicas basadas en algoritmos de gradiente o de optimización sucesiva pueden llevar a soluciones subóptimas. Como posible alternativa se ha propuesto la aplicación de simulated annealing, una potente herramienta heurística y estocástica que permite hallar el diseño global óptimo incluso cuando el problema es no convexo.

Los errores en la información de canal disponible pueden empeorar el rendimiento del sistema si éstos no se tienen en cuenta explícitamente durante el diseño. La degradación del sistema MIMO-OFDM de un único usuario se ha estudiado en esta situación, obteniendo una expresión analítica de una cota superior de la máxima degradación relativa de la relación señal a ruido más interferencia.

El rendimiento se puede mejorar usando técnicas robustas que tengan en cuenta la presencia de dichos errores. Existen dos aproximaciones clásicas: las Bayesianas y las maximin. En las soluciones Bayesianas el problema se formula estadísticamente, donde el objetivo es optimizar el valor medio de una función de rendimiento promediada sobre la estadística del canal real condicionado a su estimación. Por otro lado, los diseños maximin se caracterizan por optimizar el peor rendimiento para cualquier posible error en la información del canal dentro de una cierta región de incertidumbre que modela el conocimiento imperfecto del mismo.

Se han mostrado dos ejemplos de diseños Bayesianos. Primero, una distribución de potencia en un sistema OFDM de una única antena que minimiza el valor medio de una cota superior de la tasa de error, y después un diseño de un transmisor multiantena con un banco de filtros que maximiza la relación señal a ruido media (SNR) o minimiza el error cuadrático medio.

Finalmente, se ha obtenido el diseño robusto maximin de un sistema MIMO de un único usuario donde en el transmisor se combinan un código bloque ortogonal espacio-tiempo, una distribución de potencia y un banco de conformadores correspondientes a los modos espaciales del canal estimado. La distribución de potencia se ha diseñado acorde a una región de incertidumbre para el error en la estimación de canal de manera que se maximiza la peor SNR en dicha región. Posteriormente, este diseño se ha extendido al caso de modulaciones adaptativas y multiportadora, mostrando que el rendimiento es mejor que para los códigos bloque otrogonales y la conformación no robusta.

This Ph.D. dissertation addresses the design of multi-antenna systems, where the most general case corresponds to a transmitter and a receiver with more than one antenna, i.e., a multiple-input-multiple-output (MIMO) channel. The main advantage is that they can provide a much better performance than single-antenna systems, both in terms of transmission quality and system capacity, i.e., number of users that can be served simultaneously.

The objective is to carry out a joint transmitter-receiver design, which depends directly on the quantity and the quality of the available channel state information (CSI). In this dissertation, the impact of the CSI on the design has been analyzed.

First, a single-user MIMO communication system has been designed assuming the use of the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) modulation and according to a perfect CSI at both sides. The proposed architecture is based on a joint beamforming approach per carrier. The optimum beamvectors have been calculated and several power allocation strategies among the subcarriers have been derived. These power allocation solutions have been shown to be asymptotically related to other classical designs but with a much lower computational load.

The previous design has been extended to multi-user communications, where the multi-antenna terminals in the scenario have a perfect CSI. The objective is the minimization of the total transmit power subject to maximum bit error rate (BER) constraints for each link. The mathematical optimization problem is non-convex and, therefore, classical solutions based on gradient search or alternate & maximize schemes may find a local suboptimum design. As a possible solution, the application of the simulated annealing technique has been proposed, a powerful stochastic optimization tool able to find the global optimum design even when the problem is non-convex.

The errors in the available CSI may decrease importantly the system performance if they are not taken into account explicitly in the design. This degradation has been studied for the single-user MIMO-OFDM system. An analytical expression of an upper-bound on the maximum relative signal to noise plus interference ratio degradation has been found.

The system performance can be improved when exploiting an imperfect CSI by using adequate robustness strategies. Two robust approaches have been proposed: the Bayesian and the maximin solutions. The Bayesian approach is a full statistical solution that optimizes the mean value of the performance function averaged over the statistics of the actual channel and the errors in the CSI. On the other hand, the maximin approach provides a design that optimizes the worst system performance for any possible error in a predefined uncertainty region.

Two simple examples of Bayesian designs have been provided. First, a power allocation has been derived for an OFDM system with one transmit and one receive antenna minimizing the mean value of an upper-bound on the BER. Afterwards, a design of a multi-antenna transmitter with a bank of filters and a single-antenna receiver has been proposed, whose objective is either the maximization of the mean signal to noise ratio (SNR) or the minimization of the mean square error.

Finally, a robust maximin design has been proposed for a single-user MIMO system, in which the transmitter is based on the combination of an orthogonal space time block code (OSTBC), a power allocation stage, and a set of beamformers coupling the transmission through the estimated channel eigenmodes. The power allocation has been found according to a channel estimate and an uncertainty region for the error in this estimate, so that the worst SNR for any error in the uncertainty region is maximized. This design has been then extended and applied to adaptive modulation schemes and multicarrier modulations, showing that the performance is much better than that achieved by a pure OSTBC solution or a non-robust beamforming scheme.