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

在MIMO-ofdm系统中，动态和敏感的设计，甚至在信号理论中出现的问题中，都是否定的。在《新形式主义的基本选择》一书中，我们从理论的角度分析了L和松根的关系。这是一个重要的概念和理论：核心元素从根本上解决了这个问题，并在此基础上提出了一个有效的算法。我是Zweiten Schwerpenkt，我是Zweiten Schwerpenkt，他的名字是Signalverarbeitungsverfahren，这是一种压缩的方式，它是一种从线条到结构的转换。在此基础上，我们将以最优设计为基础，从最优设计到最优设计。我是Dritten Schwerpenkt dan dan Fununentale Schranken abgeleitet，我们的算法是Hinblick auf den Abtausch MIT和en Metriken Wie Z.B.Diversetätsordnung，ubertrawargsrate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.