In this paper, we presents a Multiple User Multiple Input Multiple Output (MU-MIMO) test-bed system for Time Division Duplex (TDD) Long Term Evolution-Advanced (LTE-A). Using two parameters, the condition number of the channel matrix and the path gain, the MU-MIMO system could switch pre-coder to maintain target Bit Error Rate (BER) level. This paper also introduces a calibration procedure for compensating error of Radio Frequency (RF) paths of the antennas and RF transceivers. From experimental measurements, dynamic pre-coding scheme could maintain target BER, set to 10-3, with the pre-coder set configured with Zero Forcing (ZF), Tomlinson Harashima Pre-coding (THP), Lattice Reduction (LR). The simplest pre-coder ZF is adopted in stable channel, and when path gain become less than 0.25, LR is adopted. Lastly, when condition number of channel matrix become larger than 7, THP is adopted.
Nalamani G. Praveena;Kandasamy Selvaraj;David Judson;Mahalingam Anandaraj
ETRI Journal
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제45권5호
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pp.899-909
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2023
In mobile communication, the most exploratory technology of fifth generation is massive multiple input multiple output (MIMO). The minimum mean square error and zero forcing based linear detectors are used in multiuser detection for MIMO single-carrier frequency division multiple access (SCFDMA). When the received signal is detected and regularization sequence is joined in the equalization of spectral null amplification, these schemes experience an error performance and the signal detection assesses an inversion of a matrix computation that grows into complexity. Ordered successive interference cancelation (OSIC) detection is considered for MIMO SC-FDMA, which uses a posteriori information to eradicate these problems in a realistic environment. To cancel the interference, sorting is preferred based on signal-to-noise ratio and log-likelihood ratio. The distinctiveness of the methodology is to predict the symbol with the lowest error probability. The proposed work is compared with the existing methods, and simulation results prove that the defined algorithm outperforms conventional detection methods and accomplishes better performance with lower complication.
이동 단말기에 다중 안테나를 장착하는 것은 단말기의 크기와 전력 소모 문제로 현실적인 어려움을 안고 있다. 본 논문에서는 셀룰러 네트워크에서 단일 안테나를 가지는 이동 단말기의 전송 용량 증대를 위해, 다중안테나 통신 (MIMO)을 통해서 얻을 수 있는 선형적인 전송 용량 증대를 달성하는 신호 중계 기반 분산 다중 안테나기법을 제안하고 성능을 분석한다. 분산 다중안테나 시스템을 위한 단말 간 신호 중계에 증폭 후 전달 기법(Amplify-and-Forward)을 사용할 경우에 비해 양자화 후 전달 (Quantize-Map-and-Forward) 기법을 사용하는 경우, 처리율 측면에서 보다 우수한 성능을 달성할 수 있음을 실험을 통해서 보인다. 또한, 선형적 전송 용량 증대폭을 보다 향상시키기 위해 양자화 후 전달 중계 방식을 활용하여 다중접속채널을 구성하는 방법을 제안하고, 이러한 다중접속채널 구성이 가능한 조건을 충족시키기 위한 단말기 선택을 가능하게 하는 후보 이동 단말기 수를 분석하였다. 이러한 분산 다중 안테나 통신 기법은 셀룰러 시스템에서 지역적으로 분리된 클러스터들을 서비스하기 때문에 주파수 재사용을 가능하게 하며, 이로 인해 클러스터의 숫자에 비례하는 전체 셀룰러 용량 증대에 기여한다.
This paper proposes an identification method for a thin plate where multiple actuators and sensors are bonded. Since a thin plate has small damping ratios of all modes, each mode can be identified seperately with a bandpass filter for each modal signal. With the bandpass filter and the characteristics of the plate, the Multi-Input Multi-Output (MIMO) model of the plate can be converted to several Multi-Input Single-Output(MISO) models of second order linear difference equations of the modes. Parameters for each mode are obtained by using the Least Square method. Form there MISO models, the MIMO model is obtained in the form of the state space. Experiments were performed for an all-clamped plate with two pairs of piezoelectric actuators and sensors. The outputs of the identified model and the experimental data match well.
본 논문은 분할된 선형배열안테나를 사용하는 다중 사용자 MIMO 기술에서 코드북(codebook)을 운용 환경에 따라 최적화 하는 기술을 제안한다. 제안하는 기술은 공간상관도가 없는 MIMO 채널을 가정하여 디자인된 코드북을 각 순방향 링크의 송신 공간상관행렬을 이용하여 컬러링(coloring)하는 기술이며, 이를 위해 필요한 각 링크의 송신 상관행렬을 제한된 양의 long-term 피드백을 통해 피드백하는 기술을 제안한다. Zero-forcing maximum eigenmode transmission 기술을 사용하는 다중 사용자 MIMO 시스템에서, 제안하는 코드북 최적화 기술의 성능을 분석하였으며, 제안하는 기술이 적은양의 추가 피드백 정보량으로 다양한 운용 환경에 적응적으로 코드북을 최적화함을 보인다.
본 논문에서는 OFDM 기반의 4x4 MIMO 알고리즘을 설계 및 구현을 하였으며, 구현된 결과를 검증하기 위한 방법을 제시한다. 알고리즘은 MRVD와 QRM-MLD을 적용했다. Matlab과 Simulink를 이용하여 채널 추정 및 MIMO 알고리즘을 Floating-point와 Fixed-point 모델로 설계하였다. 그 다음 Modelsim을 이용하여 VHDL로 구현한다. 구현된 알고리즘의 성능 검증을 위해 설계한 Simulink 모델과 Modelsim 시뮬레이션, ISE ChipScope, 그리고 오실로스 코프로 측정한 결과를 비교하는 방법을 사용하였다. 이 방법은 시스템이 완성되지 않은 상태에서 구현된 알고리즘을 검증하는 방법이다. 검증 결과 ChipScope의 결과와 오실로스코프의 결과가 동일함을 확인하였고, 백홀 시스템에 적용이 가능함을 확인하였다.
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 Mamdani 방법과 Koczy 방법의 퍼지 추론 알고리즘에 대햇 병렬머신에 적합한 병렬 퍼지 추론 방법을 제안하고, 효율적인 병렬 퍼지 아키텍처를 설계한다. 제안된 아키텍처는 비교적 높은 성능을 갖고, 확장이 용이한 구조로서, 여러개의 FPE(Fuzzy Processing Element), CP(Control Processor), 메모리 모듈, 상호연결망 및 Min 회로로 구성되어 있다. 이러한 구조의 특징은 iqjsWo의 FPE는 I번째의 전건부 및 I번째의 후건부의 처리만을 수행하기 때문에 전건부, 변수들의 처리는 각각 병렬도 수행되고, 후건부의 처리도 또한 각각 병렬로 수행된다. 따라서 프로세서의 활용도가 높아지며, 전건부와 후건부의 변수, 퍼지규칙의수에 관계없이 쉽게 구성할 수 있다. 이러한 구조는 실시간에 고속추론을 요하는 시스템 또는 전건부와 후건부의 변수가 많은 대규모 전문가 시스템에 사용되어 질 수 있으며, MISO(Multiple-input, Single-output) 시스템보다 MIMO(Multiple-input, Multiple-output) 시스템에 특히 적합하다.
Performance of downlink transmission strategies exploiting cooperative transmit diversity is investigated for distributed multiple-input single-output (MISO) systems, for which geographically distributed remote antennas (RA) in a cell can either communicate with distinct mobile stations (MS) or cooperate for a common MS. Statistical characteristics in terms of the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and the achievable capacity are analyzed for both cooperative and non-cooperative transmission schemes, and the preferred mode of operation for given channel conditions is presented using the analysis result. In particular, we determine an exact amount of the maximum achievable gain in capacity when RAs for signal transmission are selected based on the instantaneous channel condition, by deriving a general expression for the SINR of such antenna selection based transmission. For important special cases of selecting a single RA for non-cooperative transmission and selecting two RAs for cooperative transmission among three RAs surrounding the MS, closed-form formulas are presented for the SINR and capacity distributions.
본 논문에서는 다중 사용자 다중 입출력 (MIMO : multiple input multiple output) 시스템에서 Look-Up Table(LUT)을 이용한 격자 감소(LR : Lattice-Reduction) 기반 전부호화(Precoding) 기법에 대해 연구하였다. LR 기반 벡터분산기 법 (VP : Vector Perturbation)은 송신단에서 채널정보를 완벽히 안다고 가정하였을 때 큰 채널전송 용량(Sum Capacity)를 얻을 수 있으면서 부호화 복잡도 문제도 해결할 수 있다. 이러한 성능 향상에도 불구하고 LLL(Lenstra-Lenstra-Lovasz)알고리즘을 사용한 LR과정은 채널 행렬의 열 벡터 교환과정을 포함한 반복 연산에 의해서 복잡도가 높고 하드웨어 구현이 어려운 점이 있다. 본 논문에서는 VP 기법에 LUT를 이용한 격자감소기법을 적용하고, LUT를 효율적으로 구성하는 방법을 제시한다. 모의실험 결과는 기존에 제안된 LUT 구성 방식에 비하여 적은 메모리 용량으로 유사한 직교손실(Orthogonality Defect)와 비트 오류율(BER : Bit Error Rate)을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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