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MIMO衰減通道中聯合估計與檢測之通道分析
(2006)
莫詩台方
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Moser Stefan M.
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交通大學電信工程系
新的無線通訊系統無不朝向更高的傳輸速率發展，以支援行動無線寬頻網際網路應用，形成了無線傳輸技術的迅速發展的主要推力。目前大多數的系統在通道狀態的量測技術都仰賴「訓練序列」（training sequences）的輔助；而且傳輸資料的檢測（detection）的執行都是基於通道狀態資訊完全充分的假設下，這樣的方法在非常高速率的傳輸系統中就會有不足之處，因為過多訓練序列會造成頻寬浪費。因此，本項計畫將針對聯合估計與檢測（joint estimation and detection）的機制進行研究。除了原本就具備的更高傳輸速率的優勢外，我們還能用公平的分析方式探討系統在理論上的上限，也就是所謂的通道容量（channel capacity）。此處的「公平」意味容量分析時一併考量了系統估計（estimation）的部分，也就是說，它考慮到接收器會採取任意型式的方式獲得所需的通道狀態資訊（當然也包括採用訓練序列的方式）。而利用此聯合估計與檢測機制所獲得的系統容量即為非同調容量（non-coherent capacity）。近年來在衰減通道（fading channels）中的非同調容量研究發現了一些出乎意料的結果。這些研究顯示，在高訊雜比（signal-to-noise ratio，SNR）時1，非同調衰減通道的功率效率會變得非常低，因為每多1 位元的傳輸速率就會增加所需功率的平方，此結果與通道資訊完全充分條件下的系統容量結果成完全的對比。因此關鍵之處在於深入瞭解這些性質並且能估計低效率的發生條件與狀態。另一方面我們發現，高訊雜比狀態下通道容量的漸進展開式（asymptotic expansion）之中的第二項，此處定義為衰減數目（fading number），可以作為高功率效率低訊雜比與低功率效率高訊雜比之間界線指標。根據上述基礎，本項三年計畫將集中在多輸入（multiple-input）多輸出（multiple-input）衰減通道與各種相關情形的非同調容量分析研究。本計畫首要目標是根據多輸入單輸出（multiple-input single-output，MISO）且具記憶特性的衰減通道條件下，推導衰減數目的上限與下限。任何在MISO 衰減通道下獲得的研究結果都可以進一步應用在未來一般的MIMO 衰減通道中。第二個目標則將上述非同調MIMO 衰減通道延伸至幾項相關的關鍵問題上，可能包括多用戶衰減通道、廣播衰減通道、衰減中繼通道、迴授、以及衰減網路等研究。
各式多天線與多用戶中聯合估計與檢測之容量分析
(2009)
莫詩台方
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Moser Stefan M.
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國立交通大學電信工程學系(所)
新的無線通訊系統無不朝向更高的傳輸速率發展，以支援行動無線寬頻網際網路應用，形成了無線傳輸技術迅速發展的主要推力。目前大多數的系統在通道狀態的量測技術上都是利用「訓練序列」（training sequences）的輔助；而且傳輸資料的檢測（detection）的執行都是基於對通道狀態資訊完全瞭解的假設下，而這樣的方法在非常高速率的傳輸系統中就不太合適，因為過多的訓練序列會造成頻寬上的浪費。因此，本項計畫將針對聯合估計與檢測（joint estimation and detection）的機制進行研究。除了原來就具備有更高傳輸速率的優勢外，我們還能用公平的分析方式來探討系統在理論上的上限，也就是所謂的通道容量（channel capacity）。此處的「公平」所代表的是在容量分析時一併考慮到了系統估計（estimation）的部分，也就是說，它考慮到接收器會採取任意型式的方式獲得所需的通道狀態資訊（當然也包括採用訓練序列的方式！）。而利用此種聯合估計與檢測機制所獲得的系統容量即為非同調容量 ( non-coherent capacity ) 近年來在衰減通道（fading channels）下的非同調容量研究中發現了一些出乎意料的結果，這些研究顯示，在高訊雜比（signal-to-noise ratio，SNR）時，非同調衰減通道的功率效率會變得非常低，因為每多1位元的傳輸速率就會增加所需功率的平方，此結果與完全瞭解通道資訊條件下的系統容量結果成完全的對比。因此關鍵之處就在於深入瞭解這些性質並且能估計低效率的發生條件與狀態。另一方面我們發現，在高訊雜比狀態下通道容量的漸進展開式（asymptotic expansion）之中的第二項，此處定義為衰減數量（fading number)，可以作為高功率效率低訊雜比與低功率效率高訊雜比之間界線指標。根據上述基礎，本項三年計畫首先將集中在分析多輸入多輸出（MIMO）的容量在非同調的衰減通道，而此目標為推導出衰減數量在記憶型（memory）下多輸入單輸出（MISO）衰減通道與無記憶型（memoryless）多輸入多輸出（MIMO）衰減通道，和一般記憶型（memory）多輸入多輸出（MIMO）衰減通道。第二個部分是將分析的範圍延伸到多用戶的衰減通道和其它普遍化的層面。而主要目的還是推導出衰減數量。最後，本計畫所獲得的知識、技術和工具將有助於發展通訊上面的其它議題，例如：寬頻衰減通道、衰減中繼通道、還有衰減通道在迴授、衰減網路和光學無線傳輸等研究。
各式多天線與多用戶中聯合估計與檢測之容量分析
(2008)
莫詩台方
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Moser Stefan M.
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國立交通大學電信工程學系(所)
新的無線通訊系統無不朝向更高的傳輸速率發展，以支援行動無線寬頻網際網路應用，形成了無線傳輸技術迅速發展的主要推力。目前大多數的系統在通道狀態的量測技術上都是利用「訓練序列」（training sequences）的輔助；而且傳輸資料的檢測（detection）的執行都是基於對通道狀態資訊完全瞭解的假設下，而這樣的方法在非常高速率的傳輸系統中就不太合適，因為過多的訓練序列會造成頻寬上的浪費。因此，本項計畫將針對聯合估計與檢測（joint estimation and detection）的機制進行研究。除了原來就具備有更高傳輸速率的優勢外，我們還能用公平的分析方式來探討系統在理論上的上限，也就是所謂的通道容量（channel capacity）。此處的「公平」所代表的是在容量分析時一併考慮到了系統估計（estimation）的部分，也就是說，它考慮到接收器會採取任意型式的方式獲得所需的通道狀態資訊（當然也包括採用訓練序列的方式！）。而利用此種聯合估計與檢測機制所獲得的系統容量即為非同調容量 ( non-coherent capacity ) 近年來在衰減通道（fading channels）下的非同調容量研究中發現了一些出乎意料的結果，這些研究顯示，在高訊雜比（signal-to-noise ratio，SNR）時，非同調衰減通道的功率效率會變得非常低，因為每多1位元的傳輸速率就會增加所需功率的平方，此結果與完全瞭解通道資訊條件下的系統容量結果成完全的對比。因此關鍵之處就在於深入瞭解這些性質並且能估計低效率的發生條件與狀態。另一方面我們發現，在高訊雜比狀態下通道容量的漸進展開式（asymptotic expansion）之中的第二項，此處定義為衰減數量（fading number)，可以作為高功率效率低訊雜比與低功率效率高訊雜比之間界線指標。根據上述基礎，本項三年計畫首先將集中在分析多輸入多輸出（MIMO）的容量在非同調的衰減通道，而此目標為推導出衰減數量在記憶型（memory）下多輸入單輸出（MISO）衰減通道與無記憶型（memoryless）多輸入多輸出（MIMO）衰減通道，和一般記憶型（memory）多輸入多輸出（MIMO）衰減通道。第二個部分是將分析的範圍延伸到多用戶的衰減通道和其它普遍化的層面。而主要目的還是推導出衰減數量。最後，本計畫所獲得的知識、技術和工具將有助於發展通訊上面的其它議題，例如：寬頻衰減通道、衰減中繼通道、還有衰減通道在迴授、衰減網路和光學無線傳輸等研究。
各式多天線與多用戶中聯合估計與檢測之容量分析
(2007)
莫詩台方
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Moser Stefan M.
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國立交通大學電信工程學系(所)
新的無線通訊系統無不朝向更高的傳輸速率發展，以支援行動無線寬頻網際網路應用，形成了無線傳輸技術迅速發展的主要推力。目前大多數的系統在通道狀態的量測技術上都是利用「訓練序列」（training sequences）的輔助；而且傳輸資料的檢測（detection）的執行都是基於對通道狀態資訊完全瞭解的假設下，而這樣的方法在非常高速率的傳輸系統中就不太合適，因為過多的訓練序列會造成頻寬上的浪費。因此，本項計畫將針對聯合估計與檢測（joint estimation and detection）的機制進行研究。除了原來就具備有更高傳輸速率的優勢外，我們還能用公平的分析方式來探討系統在理論上的上限，也就是所謂的通道容量（channel capacity）。此處的「公平」所代表的是在容量分析時一併考慮到了系統估計（estimation）的部分，也就是說，它考慮到接收器會採取任意型式的方式獲得所需的通道狀態資訊（當然也包括採用訓練序列的方式！）。而利用此種聯合估計與檢測機制所獲得的系統容量即為非同調容量 ( non-coherent capacity ) 近年來在衰減通道（fading channels）下的非同調容量研究中發現了一些出乎意料的結果，這些研究顯示，在高訊雜比（signal-to-noise ratio，SNR）時，非同調衰減通道的功率效率會變得非常低，因為每多1位元的傳輸速率就會增加所需功率的平方，此結果與完全瞭解通道資訊條件下的系統容量結果成完全的對比。因此關鍵之處就在於深入瞭解這些性質並且能估計低效率的發生條件與狀態。另一方面我們發現，在高訊雜比狀態下通道容量的漸進展開式（asymptotic expansion）之中的第二項，此處定義為衰減數量（fading number)，可以作為高功率效率低訊雜比與低功率效率高訊雜比之間界線指標。根據上述基礎，本項三年計畫首先將集中在分析多輸入多輸出（MIMO）的容量在非同調的衰減通道，而此目標為推導出衰減數量在記憶型（memory）下多輸入單輸出（MISO）衰減通道與無記憶型（memoryless）多輸入多輸出（MIMO）衰減通道，和一般記憶型（memory）多輸入多輸出（MIMO）衰減通道。第二個部分是將分析的範圍延伸到多用戶的衰減通道和其它普遍化的層面。而主要目的還是推導出衰減數量。最後，本計畫所獲得的知識、技術和工具將有助於發展通訊上面的其它議題，例如：寬頻衰減通道、衰減中繼通道、還有衰減通道在迴授、衰減網路和光學無線傳輸等研究。
有限長度區間碼通道容量
(2008)
莫詩台方
;
Moser Stefan M.
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國立交通大學電信工程學系(所)
對於現今我們所使用的可靠傳輸通道，例如 : 光纖通道、紅外線傳輸通道、電波無線傳輸通道、利用磁性材料的極性所作成的硬體等。上述的通道，如果在理論上有完整的了解，對於之後整個系統的特性與極限有相當大的助益，而評估通道的重要參數為薛能通道容量(Shannon Channel Capacity)是由克勞德.愛華德.薛能 (Claude E .Shannon)在1948年所發表的重要論文“通訊數學理論”所定義的。而薛能通道容量說明了在給定通道的情況下，最大可以傳輸的消息量為多少，如果我們想使用更高的傳輸速率的話是不可能的，因為錯誤率會隨著傳輸區塊長度呈指數的成長至一。從另一方面來看，它代表著我們可以使用低於薛能通道容量的速率來傳送，而錯誤率可以低於我們任意給定的值。因此薛能通道容量可以完整描述通道容量的極限。可惜的是，薛能通道容量做了兩個理論上的假設，但我們在使用時通常不會去驗證該系統是否符合這兩項假設，而第一個假設為傳輸端與接收端可獲得的能量沒有限制；第二個假設為忽略任何延遲上的限制，事實上薛能所定義的區塊碼長度是無限長，換而言之，我們系統中將會有濳在無限長的延遲時間。然而現行使用的通訊系統對於最大的延遲時間都有相當嚴格的限制，尤其是當與人有直接反應的通訊傳輸時。所以本計畫將會用較接近現實的方式處理延遲時間 : 我們將會對通道容量的定義作一些修改，以便把延遲時間的限制加入。為了達到此目的，我們會放鬆對錯誤率的要求 : 不再要求錯誤率趨近零，當區塊碼長度趨近無限大時，而是去要求錯誤率小於某個給定的值。換句話說，本計畫的主要目的就是去尋找理論上最大可能的傳輸速率在給定的傳輸通道下，且假設無限的計算能量，最大延遲時間的限制且給定有限的錯誤率下。
有限長度區間碼通道容量
(2010)
莫詩台方
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Moser Stefan M.
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國立交通大學電信工程學系（所）
對於現今我們所使用的可靠傳輸通道，例如 : 光纖通道、紅外線傳輸通道、電波無線傳輸通道、利用磁性材料的極性所作成的硬體等。上述的通道，如果在理論上有完整的了解，對於之後整個系統的特性與極限有相當大的助益，而評估通道的重要參數為薛能通道容量(Shannon Channel Capacity)是由克勞德.愛華德.薛能 (Claude E .Shannon)在1948年所發表的重要論文“通訊數學理論”所定義的。而薛能通道容量說明了在給定通道的情況下，最大可以傳輸的消息量為多少，如果我們想使用更高的傳輸速率的話是不可能的，因為錯誤率會隨著傳輸區塊長度呈指數的成長至一。從另一方面來看，它代表著我們可以使用低於薛能通道容量的速率來傳送，而錯誤率可以低於我們任意給定的值。因此薛能通道容量可以完整描述通道容量的極限。可惜的是，薛能通道容量做了兩個理論上的假設，但我們在使用時通常不會去驗證該系統是否符合這兩項假設，而第一個假設為傳輸端與接收端可獲得的能量沒有限制；第二個假設為忽略任何延遲上的限制，事實上薛能所定義的區塊碼長度是無限長，換而言之，我們系統中將會有濳在無限長的延遲時間。然而現行使用的通訊系統對於最大的延遲時間都有相當嚴格的限制，尤其是當與人有直接反應的通訊傳輸時。所以本計畫將會用較接近現實的方式處理延遲時間 : 我們將會對通道容量的定義作一些修改，以便把延遲時間的限制加入。為了達到此目的，我們會放鬆對錯誤率的要求 : 不再要求錯誤率趨近零，當區塊碼長度趨近無限大時，而是去要求錯誤率小於某個給定的值。換句話說，本計畫的主要目的就是去尋找理論上最大可能的傳輸速率在給定的傳輸通道下，且假設無限的計算能量，最大延遲時間的限制且給定有限的錯誤率下。
有限長度區間碼通道容量
(2009)
莫詩台方
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Moser Stefan M.
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國立交通大學電信工程學系(所)
對於現今我們所使用的可靠傳輸通道，例如 : 光纖通道、紅外線傳輸通道、電波無線傳輸通道、利用磁性材料的極性所作成的硬體等。上述的通道，如果在理論上有完整的了解，對於之後整個系統的特性與極限有相當大的助益，而評估通道的重要參數為薛能通道容量(Shannon Channel Capacity)是由克勞德.愛華德.薛能 (Claude E .Shannon)在1948年所發表的重要論文“通訊數學理論”所定義的。而薛能通道容量說明了在給定通道的情況下，最大可以傳輸的消息量為多少，如果我們想使用更高的傳輸速率的話是不可能的，因為錯誤率會隨著傳輸區塊長度呈指數的成長至一。從另一方面來看，它代表著我們可以使用低於薛能通道容量的速率來傳送，而錯誤率可以低於我們任意給定的值。因此薛能通道容量可以完整描述通道容量的極限。可惜的是，薛能通道容量做了兩個理論上的假設，但我們在使用時通常不會去驗證該系統是否符合這兩項假設，而第一個假設為傳輸端與接收端可獲得的能量沒有限制；第二個假設為忽略任何延遲上的限制，事實上薛能所定義的區塊碼長度是無限長，換而言之，我們系統中將會有濳在無限長的延遲時間。然而現行使用的通訊系統對於最大的延遲時間都有相當嚴格的限制，尤其是當與人有直接反應的通訊傳輸時。所以本計畫將會用較接近現實的方式處理延遲時間 : 我們將會對通道容量的定義作一些修改，以便把延遲時間的限制加入。為了達到此目的，我們會放鬆對錯誤率的要求 : 不再要求錯誤率趨近零，當區塊碼長度趨近無限大時，而是去要求錯誤率小於某個給定的值。換句話說，本計畫的主要目的就是去尋找理論上最大可能的傳輸速率在給定的傳輸通道下，且假設無限的計算能量，最大延遲時間的限制且給定有限的錯誤率下。
通訊通道之容量研究
(2005)
莫詩台方
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Moser Stefan M.
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交通大學電信工程系
在最近幾年對於無線通訊系統的需求也推動了無線傳輸技術快速發展。然而，即使第三代無線系統已開始提供服務，而且也開始討論第四代的系統，但在這些系統的背後所存在的許多基本通訊通道特性都尚未受到充分的瞭解。事實上，最近有關這些基本的研究結果發現了一些出乎意料的結果，例如有研究顯示，衰減通道（fading channels）在高訊雜比（signal-to-noise ratio，SNR）的情形下1，會造成相當低的功率效率（power-inefficient）結果，因為每增加一個位元的傳輸速率時會需要所需功率的平方。因此，在這方面的研究範圍仍相當廣泛，若能深入這些基礎的瞭解將是十分有價值的。基於這些觀察，本項三年計畫將專注於三項主要的議題。首先，我們將針對一些受衰減影響下的多用戶通道基本特性進行研究。第二，我們會繼續研究高訊雜比下的多輸入多輸出（multiple-input multiple-output，MIMO）平坦衰減通道特性。第三，我們將針對非同調（non-coherent）衰減網路的表現進行研究。在第一項議題中，最主要的研究方向在于歸納最單純的單用戶狀況到雙用戶狀況。特別值得注意的是在Rician 衰減通道下雙用戶多重存取的衰減數目（fading number），其中衰減數目可以作為高功率效率低訊雜比與低功率效率高訊雜比之間界線指標。在第二項議題中，主要研究方向在多輸入單輸出（multiple-input singleoutput， MISO）且具記憶性的衰減通道中，推導衰減數目的上限與下限。任何在 MISO 衰減通道下獲得的研究結果都可以進一步應用在未來一般的MIMO 衰減通道中。在第三項議題中，我們的研究將以最近在一些文獻中提出的衰減網路為基礎，探討其衰減數目，並且依此設法提出通用的模型。