The maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD) has been presented as a suboptimum multiple-input multiple-output (MIMO) detection scheme which can provide almost the same performance as the optimum maximum likelihood (ML) MIMO detection scheme but with the reduced complexity. However, due to the lack of parallelism and the regularity in the decoding structure, the conventional QRM-MLD which uses the tree-structure still has very high complexity for the very large scale integration (VLSI) implementation. In this paper, we modify the tree-structure of conventional QRM-MLD into trellis-structure in order to obtain high operational parallelism and regularity and then apply the Viterbi algorithm to the QRM-MLD to ease the burden of the VLSI implementation.We show from our selected numerical examples that, by using the QRM-MLD with our proposed trellis-structure, we can reduce the complexity significantly compared to the tree-structure based QRM-MLD while the performance degradation of our proposed scheme is negligible.
An effective signal detection algorithm with low complexity is presented for multiple-input multiple-output orthogonal frequency division multiplexing systems. The proposed technique, QR-MLD, combines the conventional maximum likelihood detection (MLD) algorithm and the QR algorithm, resulting in much lower complexity compared to MLD. The proposed technique is compared with a similar algorithm, showing that the complexity of the proposed technique with T=1 is a 95% improvement over that of MLD, at the expense of about a 2-dB signal-to-noise-ratio (SNR) degradation for a bit error rate (BER) of $10^{-3}$. Additionally, with T=2, the proposed technique reduces the complexity by 73% for multiplications and 80% for additions and enhances the SNR performance about 1 dB for a BER of $10^{-3}$.
최적 ML(Maximum Likelihood) 기법 및 sphere decoding(SD), QRM-MLD(QR decomposition with M-algorithm Maximum Likelihood Detection) 기반의 준 최적 검출 기법을 적용한 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서의 LLR(Log Likelihood Ratio) 계산은 변조 차수 및 송/수신 안테나의 수가 증가할수록 그 복잡도가 지수적으로 증가하여 구현 및 성능 면에서 큰 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 고차 변조 방식 기반의 $N_T{\times}N_R$ MIMO시스템 수신기의 QRM-MLD 기반 MIMO 검출기에서 연판정 시 아주 낮은 복잡도로 1dB 이내의 ML 검출 기법에 대한 오류 성능 접근도를 갖는 LLR 계산 방법을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 여러 M 값에 대한 MIMO 시스템의 BER(Bit Error Rate) 결과를 도출하고 분석하여 제시된 방법의 유효성을 검증한다.
This paper presents a low-complexity channel-adaptive reconfigurable $4{\times}4$ QR-decomposition and M-algorithm-based maximum likelihood detection (QRM-MLD) multiple-input and multiple-output (MIMO) detector. Two novel design approaches for low-power QRM-MLD hardware are proposed in this work. First, an approximate survivor metric (ASM) generation technique is presented to achieve considerable computational complexity reduction with minor BER degradation. A reconfigurable QRM-MLD MIMO detector (where the M-value represents the number of survival branches in a stage) for dynamically adapting to time-varying channels is also proposed in this work. The proposed reconfigurable QRM-MLD MIMO detector is implemented using a Samsung 65 nm CMOS process. The experimental results show that our ASM-based QRM-MLD MIMO detector shows a maximum throughput of 288 Mbps with a normalized power efficiency of 10.18 Mbps/mW in the case of $4{\times}4$ MIMO with 64-QAM. Under time-varying channel conditions, the proposed reconfigurable MIMO detector also achieves average power savings of up to 35% while maintaining a required BER performance.
무선통신 채널에서 높은 전송 속도를 가능하게 하는 공간다중화 MIMO 시스템 수신부에서 다중화된 신호를 검출하는 것은 어려운 작업이며, 최근 다양한 신호검출 기법들이 개발되어졌다. 다양한 신호검출 기법 중 maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD), sphere decoding (SD)과 같은 기존 기법들은 maximum likelihood (ML)기법과 유사한 성능을 가진 것으로 보고되었다. 본 논문에서는 ML 기법과 거의 동일한 성능을 가지면서 낮은 연산복잡도를 보이는 새로운 신호검출 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법은 ML 기법과 거의 동일한 성능을 보이면서 MMSE-OSIC와 유사한 연산복잡도를 가지는 것을 보인다. 또한 기존의 QRM-MLD, SD 기법들의 경우 hard decision 후 추가적인 연산을 통해 soft decision을 위한 log likelihood ratio(LLR) 값을 생성하는 반면, 제안된 기법에서는 추가적인 연산 없이 LLR 값을 성공적으로 생성할 수 있음을 보인다.
본 논문에서는 공간다중화 방식을 사용하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output)시스템을 위한 수신부 신호 검출기법인 QRM-MLD (Maximum Likelihood Detection with QR Decomposition and M-algorithm)를 다룬다. 최근 산업현장에서는 차세대 이동통신에서 요구되는 보행자 속도로 움직이는 환경에서 1Gbps를 달성하기 위해 $4{\times}4$ MIMO 시스템에 QRM-MLD기법을 사용하여 1Gbps 전송속도의 testbed를 구현하였다. 본 논문에서는 QRM-MLB기법과 동일한 오류성능을 가지지만 계산량을 현격하게 줄이는 새로운 reduced complexity QRM-MLD기법을 제안한다. 두 가지 방식의 계산량을 엄밀하게 비교하여 계산량 감소정도를 정량적으로 표현하고 모의실험을 통해 제안된 방식이 기존의 방식과 동일한 오류성능을 보임을 확인한다.
무선통신 채널에서 높은 전송 속도를 가능하게 하는 공간다중화 MIMO 시스템에서 다중화된 신호를 검출하는 것은 어려운 작업이며, 최근 다양한 신호검출 기법들이 개발되었다. 다양한 신호검출기법 중 maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD), sphere decoding (SD), QOC, MOC와 같은 기법들은 maximum liklihood (ha)기법과 유사한 경판정 달성한다. 그러나 일반적으로 이러한 기법들은 soft output의 신뢰도가 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존 신호검출기법들의 soft output 신뢰도를 향상시키는 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 기존의 기법들과 결합시 제안된 방법에 의해 개선된 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
Park, Jangyong;Kim, Minjoon;Kim, Hyunsub;Jung, Yunho;Kim, Jaeseok
Journal of Communications and Networks
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제18권2호
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pp.210-217
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2016
In this paper, we propose a low complexity multiple-input multiple-output (MIMO) detection algorithm with adaptive interference mitigation in downlink multiuser MIMO (DL MU-MIMO) systems with quantization error of the channel state information (CSI) feedback. In DL MU-MIMO systems using the imperfect precoding matrix caused by quantization error of the CSI feedback, the station receives the desired signal as well as the residual interference signal. Therefore, a complexMIMO detection algorithm with interference mitigation is required for mitigating the residual interference. To reduce the computational complexity, we propose a MIMO detection algorithm with adaptive interference mitigation. The proposed algorithm adaptively mitigates the residual interference by using the maximum likelihood detection (MLD) error criterion (MEC). We derive a theoretical MEC by using the MLD error condition and a practical MEC by approximating the theoretical MEC. In conclusion, the proposed algorithm adaptively performs interference mitigation when satisfying the practical MEC. Simulation results show that the proposed algorithm reduces the computational complexity and has the same performance, compared to the generalized sphere decoder, which always performs interference mitigation.
본 논문에서는 MIMO(Multiple-input Multiple-output) 시스템에서 실시간으로 변하고 있는 채널의 상태를 추정하여 각 layer에서 survivor path들의 개수인, M을 효율적으로 조절하는 적응형 QRD-M 기법을 제안한다. 채널 상태와 상관없이 고정된 M을 사용하는 기존의 QRD-M 기법은 MLD(maximum-likelihood detection)의 성능에 근접하기 위해 correct path를 놓치지 않기 위한 큰 값의 M을 사용하여야 하므로, 큰 계산양이 요구된다. 이를 보완하기 위해 채널 행렬의 성분을 이용하여 채널 상태를 추정하여, M을 적절히 조절하는 기법이 제안되었으나 매 프레임에서 변하고 있는 채널 이득 성분만을 이용할 뿐 매 순간 바뀌고 있는 수신 잡음에 대한 정보를 이용하지 못하는 단점을 가진다. 본 논문에서는 잡음 전력 값을 측정하지 않고서도 채널 이득뿐 아니라 순간적인 수신 잡음에 대한 정보 가지 모두 반영한 채널 indicator를 이용하여 M을 더욱더 효율적으로 조절하는 QRD-M 기법을 제안한다. 채널환경이 좋은 경우에는 그렇지 못한 경우에 비해, 가장 작은 path metric 값이 다른 path의 metric 값들에 비해 확연히 작다는 사실을 이용하여, 가장 작은 값을 가지는 두 path medic의 비(ratio)를 채널상태를 추정하는 indicator로 이용하였다. 제안된 기법은 M을 적절하게 조절하므로 MLD에 근접하는 최적의 성능을 가지면서, 기존의 QRD-M 기법에 비해 계산양은 확연히 감소 시킨다.
본 논문에서는 순간적인 채널 상태에 따라 K, 즉 survivor path의 개수를 적응적으로 조절하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 검출 기법을 제안한다. 최적의 성능을 가지지만 높은 복잡도의 단점을 가지는 MLD(Maximum Likelihood Detection)의 단점을 개선하기 위해 MLD에 근접한 성능을 가지면서 복잡도는 확연히 감소시킨, 적응형 K-best SD (Sphere Decoding) 기법들이 제안되었지만, 채널 상태를 판별하기 위한 지표로, 채널의 페이딩 이득만을 이용할 뿐 순시적인 SNR(Signa1 to Noise Ratio) 값은 반영하지 못하는 단점을 가진다. 제안된 기법은 이러한 단점을 보완하기 위해 K를 조절하기 위한 채널 지표로 채널의 페이딩 성분뿐 아니라 SNR 성분까지 반영하는 path metric 값의 특성을 이용하여, 기존의 기법과 동일한 성능을 가지면서 낮은 복잡도를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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