In this paper, we propose an efficient soft-output signal detection method for spatially multiplexed multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The proposed method is based on the ordered successive interference cancellation (OSIC) algorithm, but it significantly improves the performance of the original OSIC algorithm by solving the error propagation problem. The proposed method combines this enhanced OSIC algorithm with a multiple-channel-ordering technique in a very efficient way. As a result, the log likelihood ratio values can be computed by using a very small set of candidate symbol vectors. The proposed method has been synthesized with a 0.13-${\mu}m$ CMOS technology for a $4{\times}4$ 16-QAM MIMO system. The simulation and implementation results show that the proposed detector provides a very good solution in terms of performance and hardware complexity.
The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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v.30
no.4
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pp.286-289
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2019
In this paper, we proposed a method to control input powers and receiver loads for maximum efficiency in multiple-input multiple-output(MIMO) wireless power transfer(WPT) systems. The input voltage ratio between transmitters and receiver loads for maximum transfer efficiency is derived in terms of figure of merits. The theoretically derived input voltages for the transmitters and optimum loads for the receivers were found to be similar to those obtained by a genetic algorithm. We demonstrate the effectiveness of the theory using a few design examples. Using the results obtained from this study, effective and simplified designs of MIMO WPT systems will be possible.
In this paper, we focus on the total transmission power minimization problem for downlink beamforming multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems while ensuring each user's QoS requirement. Although the linear integer programming (LIP) solution we formulate provides the performance upper bound of the margin adaptive (MA) optimization problem, it is hard to be implemented in practice due to its high computational complexity. By regarding each user's equivalent channel gain as approximate independent values and using iterative descent method, we present a heuristic MA resource allocation algorithm. Simulation results show that the proposed algorithm efficiently converges to the local optimum, which is very close to the performance of the optimal LIP solution. Compared with existing space division multiple access (SDMA) OFDM systems with or without adaptive resource allocation, the proposed algorithm achieves significant performance improvement by exploiting the frequency diversity and multi-user diversity in downlink multiple-input single-output (MISO) OFDM systems.
Suitable for multi-input multi-output (MIMO) communications, the joint beamforming space-time block coding (JBSTBC) scheme is proposed for high-speed downlink transmission. The major functionality of the scheme entails space-time block encoder and joint transmit and receive eigen-beamformer (EBF) incorporating with block-ordered layered decoder (BOLD), and its operating principle is described in this paper. Within these functionalities, the joint EBFs will be utilized for decorrelating fading channels to cause an enhancement in the spatial diversity gain. Furthermore, to fortify the capability of layered successive interference cancellation (LSIC) in block-ordered layered decoding process, this paper will develop a simple ad-hoc transmit power discrimination scheme (TPDS) based on a particular power discrimination function (PDF). To confirm the superior behavior of the proposed JBSTBC scheme employing ad-hoc TPDS, computer simulations will be conducted under various channel conditions with the provision of detailed mathematical derivations for clarifying its functionality.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.8
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pp.4006-4020
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2018
In recent years, one of the most remarkable 5G technologies is massive multiple-input and multiple-output (MIMO) system which increases spectral efficiency by deploying a large number of transmit-antennas (eg. tens or hundreds transmit-antennas) at base station (BS). However, conventional massive MIMO system using single-polarized (SP) transmit-antennas increases the size of the transmit-array proportionally as the number of transmit-antennas increases. Hence, size reduction of large-scale transmit-array is one of the major concerns of massive MIMO system. To reduce the size of the transmit-array at BS, dual-polarized (DP) transmit-antenna can be the solution to halve the size of the transmit-array since one collocated DP transmit-antenna deploys vertical and horizontal transmit-antennas compared to SP transmit-antennas. Moreover, proposed DP massive MIMO system increases the spectral efficiency by not only in the space domain but also in the polarization domain whereas the conventional SP massive MIMO system increases the spectral efficiency by space domain only. In this paper, the comparative performance of DP and SP massive MIMO systems is analyzed by space division multiple access (SDMA) and space-polarization division multiple access (SPDMA) respectively. To analyze the performance of DP and SP massive MIMO systems, DP and SP spatial channel models (SCMs) are proposed which consider depolarized propagation channels between transmitter and receiver. The simulation results show that the performance of proposed 32 transmitter (Tx) DP massive MIMO system improves the spectral efficiency by about 91% for a large number of user equipments (UEs) compare to 32Tx SP massive MIMO system for identical size of the transmit-array.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.32
no.1C
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pp.43-50
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2007
In the paper, we address QRM-MLD (Maximum Likelihood Detection with QR Decomposition and M-algorithm) signal detection method for spatially multiplexed MIMO (Multiple Input Multiple Output) systems. Recently, the QRM-MLD signal detection method which can achieve 1Gbps transmission speed for next generation mobile communication was implemented in a MIMO testbed for the mobile moving at a pedestrian speed. In the paper, we propose a novel signal detection method 'reduced complexity QRM-MLD' that achieves identical error performance as the QRM-MLD while reducing the computational complexity significantly. We rigorously compare the two detection methods in terms of computational complexity to show the complexity reduction of the proposed method. We also perform a set of computer simulations to demonstrate that two detection methods achieve identical error performance.
In this paper, a low complexity fast Fourier transform(FFT) processor is proposed for multiple input multiple output(MIMO) systems. The IEEE 802.11ac standard has been adopted along with the demand for a system capable of high channel capacity and Gbps transmission in order to utilize various multimedia services using a wireless LAN. The proposed scalable FFT processor can support the variable length of 64, 128, 256, and 512 for 8x8 antenna configuration as specified in IEEE 802.11ac standard with MIMO-OFDM scheme. By reducing the required number of non-trivial multipliers with mixed-radix(MR) and multipath delay commutator(MDC) architecture, the complexity of the proposed FFT processor was dramatically decreased. Implementation results show that the proposed FFT processor can reduced the logic gate count by 50%, compared with the radix-2 SDF FFT processor. Also, compared with the 8-channel MR-2/2/2/4/2/4/2 MDC processor and 8-channel MR-2/2/2/8/8 MDC processor, it is shown that the gate count is reduced by 18% and 17% respectively.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.3A
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pp.260-268
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2010
Channel inversion is one of the simplest techniques for multiuser downlink systems with single-antenna users. In this paper, we extend the regularized channel inversion technique developed for the single-antenna user case to multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) channels with multiple-antenna users. We first employ the multiuser preprocessing to project the multiuser signals near the null space of the unintended users based on the MMSE criterion, and then the single-user preprocessing is applied to the decomposed MIMO interference channels. In order to reduce the complexity, we focus on non-iterative solutions for the multiuser transmit beamforming and use a linear receiver based on an MMSE criterion. Simulation results show that the proposed scheme outperforms existing joint iterative algorithms in most multiuser configurations.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.40
no.6
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pp.981-989
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2015
In a log likelihood ratio(LLR) calculation of the detected symbol, multiple-input multiple-output(MIMO) system applying an optimal or suboptimal algorithm such as a maximum likelihood(ML) detection, sphere decoding(SD), and QR decomposition with M-algorithm Maximum Likelihood Detection(QRM-MLD) suffers from exponential complexity growth with number of spatial streams and modulation order. In this paper, we propose a LLR calculation method with very low complexity in the QRM-MLD based symbol detector for a high order modulation based $N_T{\times}N_R$ MIMO system. It is able to approach bit error rate(BER) performance of full maximum likelihood detector to within 1 dB. We also analyze the BER performance through computer simulation to verify the validity of the proposed method.
IEIE Transactions on Smart Processing and Computing
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v.3
no.4
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pp.167-172
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2014
In this paper we propose a waveform design algorithm that localizes the maximum output power in the target direction. We extend existing monostatic radar optimal waveform design schemes to bistatic multiple-input multiple-output (MIMO) radar systems. The algorithm simultaneously calculates the direction of departure (DoD) and the direction of arrival (DoA) using a two-dimensional multiple signal classification (MUSIC) method, and successfully localizes the maximum transmitted power to the target locations by exploiting the calculated DoD. The simulation results confirm the performance of the proposed algorithm.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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