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다중 안테나 시스템을 위한 고정된 연산 복잡도를 갖는 격자 감소 기반 신호 검출 기법

A Novel Fixed-Complexity Signal Detection Technique Using Lattice Reduction for Multiple Antenna Systems

  • 양유식 (연세대학교 원주캠퍼스 컴퓨터정보통신공학부) ;
  • 서동근 (연세대학교 원주캠퍼스 컴퓨터정보통신공학부) ;
  • 김재권 (연세대학교 원주캠퍼스 컴퓨터정보통신공학부)
  • 투고 : 2012.11.06
  • 심사 : 2012.12.20
  • 발행 : 2013.01.31

초록

최근 고정된 연산량을 가지므로 하드웨어 구현이 용이한 고정연산량 (fixed-complexity) lattice reduction (fcLR) 기법이 제안되었다. 또한 한 개의 레이어에는 모든 성상점을 시도하여 높은 오류성능을 달성하는 QR-LRL (QR분해-least reliable layer) 신호검출기법이 제안되었다. 본 논문에서는 이 두 가지 기법을 결합하여 연산량은 고정되고 오류성능은 더욱 우수한 신호검출기법을 제안한다. QR-LRL에서와 같이 가장 신뢰도가 낮은 레이어 LRL을 제외한 후 LR을 수행하게 되면 LR의 연산복잡도가 크게 감소함을 보인다. 결과적으로 연산복잡도와 오류성능 관점에서 모두 제안된 방식이 기존 fcLR 기반 신호검출기법보다 우수한 성능을 달성한다. 모의실험을 통해 제안된 기법이 기존 기법에 비해 고정연산량 및 오류성능 관점에서 동시에 우수함을 보인다.

Recently, a fixed complexity LR(fcLR) technique was proposed. Also QR-LRL signal detection method was proposed in which all constellation symbols are tried as the symbol corresponding to the least reliable layer (LRL), thereby achieving high error performance. In this paper, we combine these two efficient methods to propose a novel detection method. When the LRL is disregarded in the process of LR, the worst case complexity of LR is significantly reduced. Also, the proposed method is shown to be superior to the conventional fcLR-based detection method from the perspective of error performance. Simulations are performed to demonstrate the efficacy of the proposed method.

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참고문헌

  1. A. F. Naguib, N. Seshadri, and A. R. Calderbank, "Increasing data rate over wireless channel," IEEE Signal. Proc. Mag., vol. 17, no. 2, pp. 744-765, Mar. 1998.
  2. J. Kim, S. Bahng, and Y. Park, "Signal detection method based on the double detection spatially multiplexed MIMO systems," J. KICS, vol. 34, no. 6, pp. 634-641, Jun. 2009.
  3. T. H. Im, J. Kim, and Y. S. Cho, "A QOC signal detection method for spatially multiplexed MIMO systems," J. KICS, vol. 35, no. 9, pp. 771-777, Sep. 2010.
  4. J. Kim, D. Kim, and S. Yun, "Mitigating error propagation in successive interference cancellation," IEICE Trans. Commun., vol. E89-B, No. 10, pp. 2956-2960, Oct. 2006. https://doi.org/10.1093/ietcom/e89-b.10.2956
  5. S. Bahng, Y. Park, and J. Kim, "QR-LRL signal detection for spatially multiplexed MIMO systems," IEICE Trans. Commun., vol. E91-B, no. 10, pp. 3383-3386, Oct. 2008. https://doi.org/10.1093/ietcom/e91-b.10.3383
  6. S. Bak, J. Kim, and W. Y. Yang, "An improved ordering method for MIMO signal detection using QR decomposition and successive interference cancellation," J. KICS, vol. 34, no. 10, pp. 1010-1015, Oct. 2009.
  7. Y. H. Gan, C. Ling, and W. H. Mow, "Complex lattice reduction algorithm for low-complexity full-diversity MIMO detection," IEEE Trans. Signal Proces., vol. 57, no. 7, pp. 2701-2710, Jul. 2009. https://doi.org/10.1109/TSP.2009.2016267
  8. B. Gestner, X. Ma, and D. V. Anderson, "Incremental lattice reduction: motivation, theory, and practical implementation," IEEE Trans. Wirel. Commun., vol. 11, no. 1, pp. 188-198, Jan. 2012. https://doi.org/10.1109/TWC.2011.120511.102286
  9. H. Najafi, M. E. D. Jafari, and M. O. Damen, "On adaptive lattice reduction over correlated fading channel," IEEE Trans. Commun., vol. 59, no. 5, pp. 1224-1227, May 2011. https://doi.org/10.1109/TCOMM.2011.022811.090576
  10. J. Jalden, D. Seethaler, and G. Matz, "Worst and average-case complexity of LLL lattice reduction in MIMO wireless system," in Proc. Int. Conf. Acoustics, Speech, Signal Proces., pp. 2685-2688, Apr. 2008.
  11. H. Vetter, V. Ponnampalam, M. Sandell, and P. A. Hoeher, "Fixed complexity LLL algorithm," IEEE Trans. Signal Proces., vol. 57, no. 4, pp. 1634-1637, Apr. 2009. https://doi.org/10.1109/TSP.2008.2011827