We develop and analyze low-complexity cooperative diversity protocols that combat fading induced by multipath propagation in wireless networks. The underlying techniques exploit space diversity available through cooperating terminals' relaying signals for one another. We outline several strategies employed by the cooperating radios, including fixed relaying schemes such as amplify-and-forward and decode-and-forward, selection relaying schemes that adapt based upon channel measurements between the cooperating terminals, and incremental relaying schemes that adapt based upon limited feedback from the destination terminal. We develop performance characterizations in terms of outage events and associated outage probabilities, which measure robustness of the transmissions to fading, focusing on the high signal-to-noise ratio (SNR) regime. Except for fixed decode-and-forward, all of our cooperative diversity protocols are efficient in the sense that they achieve full diversity (i.e., second-order diversity in the case of two terminals), and, moreover, are close to optimum (within 1.5 dB) in certain regimes. Thus, using distributed antennas, we can provide the powerful benefits of space diversity without need for physical arrays, though at a loss of spectral efficiency due to half-duplex operation and possibly at the cost of additional receive hardware. Applicable to any wireless setting, including cellular or ad hoc networks-wherever space constraints preclude the use of physical arrays-the performance characterizations reveal that large power or energy savings result from the use of these protocols.

Multiple antennas can be used for increasing the amount of diversity or the number of degrees of freedom in wireless communication systems. We propose the point of view that both types of gains can be simultaneously obtained for a given multiple-antenna channel, but there is a fundamental tradeoff between how much of each any coding scheme can get. For the richly scattered Rayleigh-fading channel, we give a simple characterization of the optimal tradeoff curve and use it to evaluate the performance of existing multiple antenna schemes.

The capacity of ad hoc wireless networks is constrained by the mutual interference of concurrent transmissions between nodes. We study a model of an ad hoc network where n nodes communicate in random source-destination pairs. These nodes are assumed to be mobile. We examine the per-session throughput for applications with loose delay constraints, such that the topology changes over the time-scale of packet delivery. Under this assumption, the per-user throughput can increase dramatically when nodes are mobile rather than fixed. This improvement can be achieved by exploiting a form of multiuser diversity via packet relaying.

The capacity of the two-user Gaussian interference channel has been open for 30 years. The understanding on this problem has been limited. The best known achievable region is due to Han and Kobayashi but its characterization is very complicated. It is also not known how tight the existing outer bounds are. In this work, we show that the existing outer bounds can in fact be arbitrarily loose in some parameter ranges, and by deriving new outer bounds, we show that a very simple and explicit Han-Kobayashi type scheme can achieve to within a single bit per second per hertz (bit/s/Hz) of the capacity for all values of the channel parameters. We also show that the scheme is asymptotically optimal at certain high signal-to-noise ratio (SNR) regimes. Using our results, we provide a natural generalization of the point-to-point classical notion of degrees of freedom to interference-limited scenarios.

We characterize the sum capacity of the vector Gaussian broadcast channel by showing that the existing inner bound of Marton and the existing upper bound of Sato are tight for this channel. We exploit an intimate four-way connection between the vector broadcast channel, the corresponding point-to-point channel (where the receivers can cooperate), the multiple-access channel (MAC) (where the role of transmitters and receivers are reversed), and the corresponding point-to-point channel (where the transmitters can cooperate).

In multiaccess wireless systems, dynamic allocation of resources such as transmit power, bandwidths, and rates is an important means to deal with the time-varying nature of the environment. We consider the problem of optimal resource allocation from an information-theoretic point of view. We focus on the multiaccess fading channel with Gaussian noise, and define two notions of capacity depending on whether the traffic is delay-sensitive or not. We characterize the throughput capacity region which contains the long-term achievable rates through the time-varying channel. We show that each point on the boundary of the region can be achieved by successive decoding. Moreover, the optimal rate and power allocations in each fading state can be explicitly obtained in a greedy manner. The solution can be viewed as the generalization of the water-filling construction for single-user channels to multiaccess channels with arbitrary number of users, and exploits the underlying polymatroid structure of the capacity region.

We study the capacity of multiple-antenna fading channels. We focus on the scenario where the fading coefficients vary quickly; thus an accurate estimation of the coefficients is generally not available to either the transmitter or the receiver. We use a noncoherent block fading model proposed by Marzetta and Hochwald (see ibid. vol.45, p.139-57, 1999). The model does not assume any channel side information at the receiver or at the transmitter, but assumes that the coefficients remain constant for a coherence interval of length T symbol periods. We compute the asymptotic capacity of this channel at high signal-to-noise ratio (SNR) in terms of the coherence time T, the number of transmit antennas M, and the number of receive antennas N. While the capacity gain of the coherent multiple antenna channel is min{M, N} bits per second per Hertz for every 3-dB increase in SNR, the corresponding gain for the noncoherent channel turns out to be M* (1 - M*/T) bits per second per Hertz, where M*=min{M, N, [T/2]}. The capacity expression has a geometric interpretation as sphere packing in the Grassmann manifold.

Previous studies have shown that single-user systems employing n-element antenna arrays at both the transmitter and the receiver can achieve a capacity proportional to n, assuming independent Rayleigh fading between antenna pairs. We explore the capacity of dual-antenna-array systems under correlated fading via theoretical analysis and ray-tracing simulations. We derive and compare expressions for the asymptotic growth rate of capacity with n antennas for both independent and correlated fading cases; the latter is derived under some assumptions about the scaling of the fading correlation structure. In both cases, the theoretic capacity growth is linear in n but the growth rate is 10-20% smaller in the presence of correlated fading. We analyze our assumption of separable transmit/receive correlations via simulations based on a ray-tracing propagation model. Results show that empirical capacities converge to the limit capacity predicted from our asymptotic theory even at moderate n = 16. We present results for both the cases when the transmitter does and does not know the channel realization.

Multiuser receivers improve the performance of spread-spectrum and antenna-array systems by exploiting the structure of the multiaccess interference when demodulating the signal of a user. Much of the previous work on the performance analysis of multiuser receivers has focused on their ability to reject worst case interference. Their performance in a power-controlled network and the resulting user capacity are less well-understood. We show that in a large system with each user using random spreading sequences, the limiting interference effects under several linear multiuser receivers can be decoupled, such that each interferer can be ascribed a level of effective interference that it provides to the user to be demodulated. Applying these results to the uplink of a single power-controlled cell, we derive an effective bandwidth characterization of the user capacity: the signal-to-interference requirements of all the users can be met if and only if the sum of the effective bandwidths of the users is less than the total number of degrees of freedom in the system. The effective bandwidth of a user depends only on its own SIR requirement, and simple expressions are derived for three linear receivers: the conventional matched filter, the decorrelator, and the MMSE receiver. The effective bandwidths under the three receivers serve as a basis for performance comparison.

We study a spectrum sharing problem in an unlicensed band where multiple systems coexist and interfere with each other. Due to asymmetries and selfish system behavior, unfair and inefficient situations may arise. We investigate whether efficiency and fairness can be obtained with self-enforcing spectrum sharing rules. These rules have the advantage of not requiring a central authority that verifies compliance to the protocol. Any self-enforcing protocol must correspond to an equilibrium of a game. We first analyze the possible outcomes of a one shot game, and observe that in many cases an inefficient solution results. However, systems often coexist for long periods and a repeated game is more appropriate to model their interaction. In this repeated game the possibility of building reputations and applying punishments allows for a larger set of self-enforcing outcomes. When this set includes the optimal operating point, efficient, fair, and incentive compatible spectrum sharing becomes possible. We present examples that illustrate that in many cases the performance loss due to selfish behavior is small. We also prove that our results are tight and quantify the best achievable performance in a non-cooperative scenario