Maßkonzentration, Derandomisierung und Compressed-Sensing: Effiziente Spitzenwertreduktionsverfahren für MIMO-OFDM-Systeme der nächsten Generation

研究了mimo - ofdm系统中传感器的动态特性，研究了mimo - ofdm系统中传感器的动态特性，研究了mimo - ofdm系统中传感器的动态特性，研究了mimo - ofdm系统中传感器的动态特性。在deseem Forschungsantrag soll In neumalismus auder Basis替代Metriken entwickelt werden， der einen theoretischen Rahmen fr zuk<e:1> nftige Lösungen schafft。Dazu werden im ersten Schwerpunkt grundlegende Ansätze aus der Theorie der Martingale and der groth ßen abweichengen Betrachtungen ist die Ableitung von mai3 konzentrationsungleichengen fgr alternative Metriken, auf deren Basis danen effizente Algorithmen entwickelt werden。在此基础上，我们进一步研究了基于压缩感知的信号处理方法、基于压缩感知的信号处理方法和基于压缩感知的结构设计方法。Ziel dabei ist，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国，德国。我写了Schwerpunkt werden dann fundamentale Schranken abgeleitet， welche die entwickelten Algorithmen in Hinblick aufden Abtausch mit anderen Metriken wiz.b . Diversitätsordnung， Übertragungsrate等。

Die hohe Dynamik der Sendesignale in MIMO-OFDM-Systemen, und die damit verbundenen negativen Auswirkungen auf Energie- und spektraler Effizienz stellen ein herausragendes Problem in der Mehrträgersignaltheorie dar. In diesem Forschungsantrag soll ein neuer Formalismus auf der Basis alternativer Metriken entwickelt werden, der einen theoretischen Rahmen für zukünftige Lösungen schafft. Dazu werden im ersten Schwerpunkt grundlegende Ansätze aus der Theorie der Martingale und der großen Abweichungen betrachtet und weiterentwickelt: Kernelement dieser Betrachtungen ist die Ableitung von Mai3konzentrationsungleichungen für alternative Metriken, auf deren Basis dann effiziente Algorithmen entwickelt werden. Im zweiten Schwerpunkt werden empfangsseitige Signalverarbeitungsverfahren mit Hilfe von Compressed- Sensing betrachtet, welche die Abbildungseigenschaften der nichtlinearen Komponenten und die Struktur der Sendesignale einbeziehen. Ziel dabei ist, durch teilweise oder vollständige Signalrekonstruktion am Empfänger im Zusammenspiel mit adaptiver sendeseitiger Signalvorverarbeitung auf der Basis von Derandomisierung ein nahezu kapazitätsoptimales Design zu erreichen. Im dritten Schwerpunkt werden dann fundamentale Schranken abgeleitet, welche die entwickelten Algorithmen im Hinblick auf den Abtausch mit anderen Metriken wie z.B. Diversitätsordnung, Übertragungsrate etc. bewerten.