• Title/Summary/Keyword: List sphere decoding (LSD)

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Low Complexity LSD Scheme for Joint Iterative MIMO Detection (반복 MIMO 검출을 위한 저 복잡도 LSD 기법)

  • Ahmed, Saleem;Kim, Sooyoung
    • The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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    • v.38C no.11
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    • pp.1051-1059
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    • 2013
  • This paper proposes a complexity reduced list sphere decoding (LSD) scheme for joint iterative soft detection scheme for coded MIMO system. The conventional LSD scheme is based on searching the candidates with a fixed radius. However, once the candidate list is full, it is highly probable that the radius can be reduced. By reducing the radius, the complexity can be also reduced. We propose a simple and efficient radius update method for complexity reduction of list version sphere decoding and its application to iterative soft MIMO detection. We evaluate the performance of the proposed scheme with a joint soft-input-soft-ouput iterative MIMO detection in combination with turbo codes. Simulation results show that the proposed methods provide substantial complexity reduction while achieving similar bit error rate (BER) performance as the conventional LSD scheme.

Linearly Decreasing K-Best List Sphere Decoding Algorithm (선형 감소 K-Best LSD 알고리즘)

  • Hong, Seokchul;Lee, Jungwoo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2012.07a
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    • pp.373-376
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    • 2012
  • Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) 시스템의 복잡도를 감소시키는 방식은 실생활에서 MIMO 시스템을 활용하는 데에 있어 중요한 부분이다. 널리 사용되는 Maximum Likelihood (ML) 복호기의 경우 낮은 에러오율 (BER) 을 보여주지만 복잡도가 높다. 실생활에 활용하기 위하여 ML 복호기의 복잡도를 감소시킬 필요가 있고 이에 Sphere Decoding Algorithm (SDA) 이 제안되었다. 이를 발전시킨 List Sphere Decoding(LSD) 은 여러 종류가 있다. 그 중에 넓이 우선 탐색 방식인 K-Best LSD 알고리즘은 각 레이어에서 리스트의 크기가 복잡도와 밀접한 연관이 있다. 본 논문에서는 기존의 K-Best LSD 알고리즘에 기반하여 초기 반지름 설정 및 선형적으로 리스트 크기를 감소시키는 방식으로 K-Best LSD 알고리즘의 복잡도를 기존 알고리즘에 비해 크게 낮추면서도 비트 오율 성능 열화가 적은 알고리즘을 제안하고 전산 실험을 통해 이를 검증한다.

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Radius Optimization for Efficient List Sphere Decoding (효율적인 리스트 구복호기 검출방식을 위한 구반경의 최적화에 관한 연구)

  • Lee, Jae-Seok;Lee, Byung-Ju;Shim, Byong-Hyo
    • Journal of Broadcast Engineering
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    • v.15 no.6
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    • pp.742-748
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    • 2010
  • Instead of using sphere decoding, list sphere decoding (LSD) has been introduced to increase the reliability of log-likelihood ratio (LLR) in recent soft decoding schemes employing iterative detection and decoding (IDD). Although LSD provides improved performance, it does not obtain complexity gain due to signal-to-noise ratio (SNR) increment as it detects large number of lattice points. Especially, its inefficient scenario arises when it has to search for lattice points which have small affect for obtaining LLR with high reliability. In this paper, we study an efficient algorithm to remove such lattice points, which results in complexity reduction based on radius optimization.

Radius optimization for efficient list sphere decoding (효율적인 리스트 구복호기 검출방식을 위한 구반경의 최적화에 관한 연구)

  • Lee, Jae-Seok;Lee, Byoung-Ju;Shim, Byong-Hyo
    • Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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    • 2010.07a
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    • pp.46-49
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    • 2010
  • 최근의 iterative detection and decoding (IDD) 기법에서의 soft 복호화방식은, log-likelihood ratio (LLR) 값의 신뢰도를 높이기 위해 기존의 구복호화 (sphere decoding) 방식보다는 리스트를 형성하는 구복호화방식 (list sphere decoding : LSD)이 대두되고 있다. 기존의 구복호화 방식과는 달리 리스트 구복호화 방식은 그 성능의 우수함에도 불구하고, 여러 격자 포인트들을 검출해야 하므로 신호대잡음비 (signal-to-noise ratio : SNR) 의 증가에 따른 복잡도의 이득을 거의 취할 수 없을 뿐만 아니라, 무엇보다 신뢰도가 높은 LLR 값을 얻는 데에 영향이 작은 포인트를 검출하는 경우도 생긴다는 점에서 비효율적인 측면이 있다. 이에 본 논문에서는 리스트 구복호화 검출방식의 효율성을 높이기 위해 LLR 값에 적은 영향을 미치는 격자 포인트들을 제거하는 방식에 대해 연구하였다. 본 연구의 목표는 MIMO 시스템에서의 기존의 리스트 구복호화 기법의 capacity와 실제 성능과 최대한 유사한 성능을 내면서도 그 복잡도를 현저히 줄이는 것이며, 구체적으로는 검출을 위한 초기 구반경의 최적화를 기반으로 한다.

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ML Symbol Detection for MIMO Systems in the Presence of Channel Estimation Errors

  • Yoo, Namsik;Back, Jong-Hyen;Choi, Hyeon-Yeong;Lee, Kyungchun
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • v.10 no.11
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    • pp.5305-5321
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    • 2016
  • In wireless communication, the multiple-input multiple-output (MIMO) system is a well-known approach to improve the reliability as well as the data rate. In MIMO systems, channel state information (CSI) is typically required at the receiver to detect transmitted signals; however, in practical systems, the CSI is imperfect and contains errors, which affect the overall system performance. In this paper, we propose a novel maximum likelihood (ML) scheme for MIMO systems that is robust to the CSI errors. We apply an optimization method to estimate an instantaneous covariance matrix of the CSI errors in order to improve the detection performance. Furthermore, we propose the employment of the list sphere decoding (LSD) scheme to reduce the computational complexity, which is capable of efficiently finding a reduced set of the candidate symbol vectors for the computation of the covariance matrix of the CSI errors. An iterative detection scheme is also proposed to further improve the detection performance.