Abstract
In this paper, we propose an simplified successive minimum mean square error ($S^{2}MMSE$) algorithm that can simplify the computational complexity for precoding matrix generation in the successive minimum mean square error (SMMSE) precoding method, which is adopted as a multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) precoding technique in the IST (information society technologies)-WINNER (wireless world initiative new radio) project. The original algorithm generates the precoding matrix by calculating all individual precoding vectors with each requiring its own MMSE nulling matrix, over all receive antennas for all users. In contrast, this proposed algorithm first calculates the MMSE nulling matrix for each user, and then calculates all precoding vectors for respective receive antennas of the corresponding user by using the identical MMSE nulling matrix, in which only a simple matrix-vector multiplication is required for each vector. Consequently, it can simplify significantly the computational complexity to generate a precoding matrix for SMMSE precoding.
이 논문에서는 IST (information society technologies)-WINNER (wireless world initiative new radio) 프로젝트에서 MU-MIMO (multiuser multiple-input multiple-output) 프리코딩 방식으로 채택된 SMMSE (successive minimum mean square error) 프리코딩 방법의 프리코딩 행렬 생성을 단순화하기 위한 $S^{2}MMSE$ (simplified SMMSE) 알고리즘을 제안한다. 기존의 알고리즘이 모든 사용자들의 모든 수신 안테나들을 대상으로 개별 MMSE nulling을 필요로 하는 프리코멍 벡터들을 생성하는 것과 대조적으로, 제안되는 알고리즘은 먼저 사용자 별 MMSE nulling 과정을 수행하고, 해당 사용자 내에서는 이 결과를 공통으로 이용하여 개별 수신 안테나에서 추가적인 MMSE nulling 과정 없이 단순한 행렬-벡터 곱으로 프리코딩 벡터를 계산한다. 따라서, 이 알고리즘을 사용하면 SMMSE 프리코딩을 위한 프리코멍 행렬 생성을 크게 단순화시킬 수 있다.
