Im Rahmen dieser Dissertation wird die Kanalmodellierung von zeitvarianten, frequenzselektiven Mehrnutzer Multiple Input Multiple Output (MIMO) Kanälen für die Funkübertragung behandelt. Durch eine Erweiterung der Bello Funktionen mit Hilfe von Tensoren wird die multidimensionale Dispersion des Funkkanals dargestellt. Es werden einige der wichtigsten Ansatze zur Kanalmodellierung vorgestellt und klassifiziert.Für geometrische Kanalmodelle ist es entscheidend die Richtcharakteristika der Antennen im Fernfeld genau und effizient zu beschreiben. Zu diesem Zweck wird ein neues Beschreibungsverfahren entwickelt, das auf der Discrete Vector Spherical Fourier Transform (DVSFT) basiert. Dadurch ist es möglich, eine höhere Genauigkeit bei der Beschreibung von komplexen Vektorfunktionen auf der Kugel zu erreichen. Die vorgeschlagene Methode führt zu neuen Anwendungsmöglichkeiten. Der Schwerpunkt dieser Dissertation ist IlmProp: ein Geometrie-basiertes Framework zur Kanalmodellierung. Es füllt die Lücke zwischen konventionellen direktionalen Kanalmodellen und so genannten "Ray-Tracer"Kanalmodellen. IlmProp ermöglicht es gleichzeitig mehrere Nutzer in der selben Umgebung zu simulieren. Mehrwege-Komponenten werden an Hand von punktförmigen Wechselwirkungsobjekten, so genannten Interacting Objects (IOs), modelliert. Dadurch wird die zeitliche Variation der Korrelation in Zeit, Frequenz, Raum und zwischen den Nutzern realitätsnah modelliert. Die Parameter des IlmProp Kanalmodells können willkürlich gesetzt oder aus hochauflösenden Parameterschatzverfahren gewonnen werden. Im ersten Fall kann IlmProp dazu genutzt werden, verschiedene Sende–, Empfangs– und Scheduling–Algorithmen zu testen. Um aus hochauflosenden Parameterschatzungen die IlmProp–Parameter zu gewinnen, wurde ein neuartiger Algorithmus entwickelt, der die IOs aus Einfalls- und Austritts-winkel und der Ausbreitungszeit lokalisiert.Dies macht IlmProp zu einem leistungsfähigen Visualisierungswerkzeug, um Kanalmessungen zu validieren und um die Ausbreitungsbedingung des Szenarios zu untersuchen. Im weiteren Verlauf der Arbeit wird das so genannte Measurement-Based Parametric Channel Model (MBPCM), verbessert. Es ermöglicht durch eine antennenunabhängige, doppelt-direktionale Kanalbeschreibung, aus vorhandenen Kanalmessungen zusätzliche realitätsnahe, synthetische Kanalrealisierungen zu erzeugen.
This thesis deals with channel modeling of wireless time variant frequency selective multi-user Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems. By defining a tensor extension of the Bello system equations, we show how the channel displays dispersion in the delay, Doppler, and angular domains. We present and categorize some of the most relevant channel modeling approaches, underlining their drawbacks and benefits.For geometry-based channel models it is crucial to model accurately and efficiently the far-field antenna radiation patterns. To do so, we develop a novel descriptor based on the Discrete Vector Spherical Fourier Transform (DVSFT). This method allows us to achieve higher accuracy as the DVSFT represents the natural Fourier domain for spherical problems. The DVSFT leads to novel applications, among which measurement noise reduction, SNR estimation, the optimization of the calibration process, and a rotation-invariant power spectrum.We then present the major contribution: the IlmProp. It is a geometry-based channel modeling framework. It fills the gap between conventional directional channel models and ray-tracers. The IlmProp allows multiple users to coexist in the same environment. It models the multi-path components explicitly by means of point-like Interacting Objects (IOs). In this manner, the correlation in time, frequency, space, and between users evolves realistically in time.The IlmProp model parameters can be set arbitrarily or derived from high-resolution parameter estimates. In the former case, it can be used to test a variety of transmit and receive schemes, scheduling algorithms, as well as to compare and evaluate antenna arrays and array configurations under realistic conditions.To obtain the IlmProp parameters from high-resolution parameter estimates, we derive a novel algorithm which allows us to reconstruct the trajectory of each path from the mere information on the direction of arrival and departure and the arrival time. This gives a powerful visualization tool to validate the channel measurements and to gain a deeper understanding of the propagation phenomenon.We improve the so-called Measurement-Based Parametric Channel Model (MBPCM) concept. The latter allows us to obtain realistic synthetic channels for antenna arrays, mobile trajectories, and frequency bandwidths other than the ones used during the measurement.