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Precoding techniques for wireless communication systems

01TOWRV

A.A. 2024/25

Course Language

Inglese

Degree programme(s)

Doctorate Research in Ingegneria Elettrica, Elettronica E Delle Comunicazioni - Torino

Course structure
Teaching Hours
Lezioni 15
Esercitazioni in aula 15
Lecturers
Teacher Status SSD h.Les h.Ex h.Lab h.Tut Years teaching
Taricco Giorgio Professore Ordinario IINF-03/A 15 15 0 0 1
Co-lectures
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Context
SSD CFU Activities Area context
*** N/A *** 6    
Nell'era del 5G e oltre, una comunicazione efficiente su sistemi multi-antenna è fondamentale per soddisfare la crescente domanda di reti wireless ad alta velocità e affidabilità. Gli scenari di trasmissione broadcast multiutente, comuni nei sistemi moderni, richiedono tecniche avanzate per ottimizzare la qualità del segnale e gestire le interferenze. Questo corso consente agli studenti di affrontare queste sfide introducendo strategie di precoding all'avanguardia. Gli studenti acquisiranno una conoscenza di base dei modelli di canale utilizzando array di antenne ed esploreranno approcci teorici al precoding, con particolare attenzione ai metodi di ottimizzazione convessa per risolvere problemi di precoding non convessi. Le competenze pratiche saranno sviluppate attraverso la creazione di un'interfaccia grafica utente (GUI) in MATLAB per visualizzare i diagrammi di radiazione multiutente ottimizzati. Al termine del corso, i partecipanti avranno conoscenze teoriche e esperienza pratica rilevanti per le tecnologie wireless moderne, come i sistemi MIMO nelle reti 5G. Sono consigliate conoscenze di algebra lineare, elaborazione del segnale, comunicazioni wireless e programmazione in MATLAB.
In the era of 5G and beyond, efficient communication over multi-antenna systems is essential for meeting the growing demand for high-speed, reliable wireless networks. Multiuser broadcast scenarios, common in modern systems, require advanced techniques to optimize signal quality while managing interference. This course empowers students to tackle these challenges by introducing cutting-edge precoding strategies. Students will gain foundational knowledge of channel models using antenna arrays and explore theoretical precoding approaches, with a focus on convex optimization methods to solve nonconvex precoding challenges. Practical skills are developed through the creation of a MATLAB GUI to visualize optimized multiuser radiation patterns. By course completion, participants will have theoretical insights and hands-on experience relevant to modern wireless technologies, such as MIMO systems in 5G networks. Recommended prerequisites include linear algebra, signal processing, wireless communications, and MATLAB programming.
Algebra lineare, Probabilità, Teoria dei segnali, Comunicazioni digitali, Comunicazioni wireless (elementi base)
Linear algebra, Probability, Signal theory, Digital communications, Wireless communications (basic elements)
Il corso introduce tecniche avanzate di precoding per la trasmissione su canali downlink multi-antenna, con particolare attenzione agli scenari di trasmissione broadcast multiutente nei sistemi di comunicazione wireless. Estende gli approcci standard di beamforming—che migliorano la qualità del segnale per gli utenti desiderati e sopprimono le interferenze nelle direzioni non desiderate—ad ambienti multiutente, affrontando le complessità di progettazione aggiuntive che essi comportano. Gli studenti svilupperanno inizialmente una comprensione di base dei modelli di canale utilizzando array di antenne semplici ed esploreranno approcci teorici al precoding. Particolare attenzione viene dedicata ai metodi di ottimizzazione convessa adattati per risolvere il problema di ottimizzazione non convesso del precoding. Il corso è suddiviso in due parti: 1. Fondamenti Teorici: Introduzione ai concetti di precoding e beamforming, con enfasi sulla loro applicazione nei sistemi multiutente. 2. Implementazione Pratica: Sviluppo di un'interfaccia grafica utente (GUI) in MATLAB per visualizzare i diagrammi di radiazione multiutente ottimizzati tramite precoding. Alla fine del corso, gli studenti acquisiranno sia conoscenze teoriche sia competenze pratiche applicabili alle tecnologie wireless più avanzate, come i sistemi MIMO nelle reti 5G. Si raccomanda una conoscenza di base dell'algebra lineare, dell'elaborazione del segnale, delle comunicazioni wireless e della programmazione in MATLAB.
The course introduces advanced precoding techniques for transmission over multi-antenna downlink channels, focusing on multiuser broadcast scenarios in wireless communication systems. It extends standard beamforming approaches—which enhance signal quality for intended users and suppress interference for unintended directions—to multiuser settings, addressing the additional design complexities they pose. Students will first develop a foundational understanding of the channel models using basic antenna arrays and explore theoretical approaches to precoding. Special attention is given to convex optimization methods adapted to solve the nonconvex precoding optimization problem. The course is divided into two parts: 1. Theoretical Foundations: An introduction to precoding and beamforming concepts, emphasizing their application in multiuser systems. 2. Practical Implementation: Development of a MATLAB Graphical User Interface (GUI) to visualize multiuser radiation patterns optimized through precoding. By the end of the course, students will gain both theoretical insights and practical skills applicable to cutting-edge wireless technologies, such as MIMO systems in 5G networks. Basic knowledge of linear algebra, signal processing, wireless communications, and MATLAB programming is recommended.
In presenza
On site
Presentazione orale - Presentazione report scritto - Sviluppo di project work in team
Oral presentation - Written report presentation - Team project work development
P.D.2-2 - Maggio
P.D.2-2 - May
L'esame verrà suddiviso in due parti: 1. Presentazione di due assignment (codice matlab e report) di gruppo entro 3 settimane dal termine delle lezioni dedicate allo specifico assignment con voto dipendente dal giorno della consegna (peso 60%, voto massimo da 33 a 30 a seconda del giorno di consegna) 2. Composizione scritta su argomenti del corso (peso 40%, voto massimo 30) Orario lezioni e laboratori: Lunedì 8:30-11:30 (5/5,12/5,19/5,26/5) Venerdì 14:30-17:30 (2/5,9/5,16/5,23/5,30/5,6/6)
The exam will be divided into two parts: 1. Presentation of two group assignments (MATLAB code and report) within 3 weeks after the end of the lessons dedicated to the specific assignment, with the grade depending on the submission date (weight 60%, maximum grade ranging from 33 to 30 depending on the day of submission). 2. Written composition on course topics (weight 40%, maximum grade 30). Lessons and laboratories schedule: Monday: 8:30-11:30 (5/5,12/5,19/5,26/5) Friday: 14:30-17:30 (2/5,9/5,16/5,23/5,30/5,6/6)