Multiuser OFDM system with imperfect channel state information for wireless information and power transfer

The scope of this thesis is in the analysis of an OFDMA-based system for SWIPT, assuming that the channel state information (CSI) is imperfect only at the transmitter side. A power splitting (PS) technique is also employed. The research problem is then to find an iterative algorithm, based on the subgradient method, in order to maximize the weighted sum-rate of all users. This is finalized for an optimal resources allocation, i.e., power and SC allocation, with a consequent improvement of system performances. The employment of imperfect CSI allows to visualize more realistic results. The contributions of this thesis can be summarized as follows. First of all, this thesis considers an imperfect CSI in a system that employs OFDMA-based technique. It was chosen to study this case because it gives a better view of the reality. Also, the subgradient method is used in order to solve the optimization problem. It is one of the most employed algorithms in the scientific community because of its robustness to noise and to random processes, in general. Last but not least, a comparison with perfect CSI is analyzed and deep considerations are drawn.

L’obiettivo della ricerca consiste nell’analisi di un sistema basato sulla tecnologia OFDMA, per il trasferimento wireless simultaneo di informazioni e potenza. L’OFDMA è una tecnologia che, negli ultimi anni, ha ricevuto una grande attenzione dal mondo accademico e dalle industrie, per le sue potenzialità nel trasferire ingenti quantità di dati e potenze (necessarie ad alimentare dispositivi wireless), con una bassissima probabilità d’errore; si pensi che la tecnologia LTE adotta lo standard IEEE 802.16e, il quale impiega l’OFDMA come tecnica di trasmissione. Il sistema che verrà ad essere analizzato sarà composto da un singolo punto di accesso (indicato come Access Point (AP)), che fungerà da trasmettitore, e quattro utenti, che dovranno essere alimentati e, contemporaneamente, serviti da un flusso di dati (che di solito sarà composto da bits). La banda delle frequenze sarà equamente divisa da un certo numero, Nc, di sottoportanti (SCs), ortogonali tra loro. Inizialmente, si è assunta una perfetta conoscenza del canale di tutte le sottoportanti, al lato del trasmettitore. Altre assunzioni sono state imposte sulla potenza di ogni singola sottoportante e sul sistema in generale, al fine di rendere il sistema in esame il più realistico possibile. Inoltre viene considerato il fatto che ogni utente possiede il "power splitter", un apparato in radiofrequenza che viene impiegato generalmente per suddividere la potenza in uscita su due o più antenne. Il "power splitter" riceve in ingresso un segnale, il quale viene diviso su due uscite le quali; quest’ultime andranno ad alimentare il blocco dell’energia immagazzinata (indicato nel testo come "energy harvesting" (EH)) e quello della decodifica dell’informazione ("information decoding" o ID). È importante sottolineare che lo standard dell’OFDMA prevede che, ogni sottoportante sia allocata esclusivamente ad un solo utente; per soddisfare questo requisito, una funzione di allocazione viene introdotta. Successivamente, l’ipotesi di conoscenza perfetta del canale viene rimossa a causa della natura tempo-variante del canale di propagazione wireless e del rumore intrinseco degli amplificatori. Questa imperfezione viene modellizzata con un termine che verrà sommato all’espressione del canale. Una volta che il sistema è stato definito, il problema di ottimizzazione viene ad essere analizzato. La funzione obiettivo sarà il "sum-rate", ossia la somma dei singoli tassi di velocità di trasmissione per ogni singola sottoportante. Le variabili che verranno ottimizzate saranno il set delle potenze delle sottoportanti, il set delle funzioni di allocazione ed il set dei "power splitter" per ogni utente. I vincoli di potenza del sistema in totale e per ogni sottoportante verranno inseriti per ottenere risultati più accurati. Il problema di ottimizzazione, essendo di natura sua non-convesso a causa del logaritmo che definisce il sum-rate, verrà riformulato in forma convessa tramite il metodo della dualità di Lagrange. Una volta ottenuto il problema in forma convessa, il metodo del sottogradiente verrà applicato ed un algoritmo iterativo verrà presentato. Infine, i risultati numerici ottenuti tramite una simulazione sviluppata su Matlab, verranno presentati al capitolo 5. Le conclusioni ed i possibili sviluppi futuri della ricerca saranno descritti al capitolo 6.