Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea TC
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v.46
no.5
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pp.95-103
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2009
An efficient symbol time synchronization scheme for IEEE 802.11n MIMO-OFDM based WLAN systems using cyclic shift diversity (CSD) preamble is proposed. CSD is used to prevent unintentional beamforming when the same preamble signal is transmitted through transmit antennas. However, it is difficult to find a proper starting-point of the OFDM symbol with the conventional algorithms because of time offset by multi-peaks which are result from cross-correlation of received CSD preamble with a known short training symbol. In addition, the performance of symbol time sync. is affected by AGC and packet detection position. In this paper, an optimal symbol time synch. algorithm which is composed of the boundary detection scheme between LTS and OFDM symbols, the verification scheme for enhancement of boundary detection accuracy, and the SNR-varying threshold estimation scheme is proposed. Simulation result show that the proposed algorithm has performance gains of 4.3dB in SNR compared to the conventional algorithms at the rate of 1% sync. failure probability for $2{\times}2$ MIMO-OFDM system and 18dB at 0.1% when maximum frequency offset exists. It also can be applied to $4{\times}4$ MIMO-OFDM system without any modification. Hence, it is very suitable for MIMO-OFDM WLAN systems using CSD preamble.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.10
no.9
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pp.4240-4258
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2016
A practical iterative channel estimation technique is proposed for the multiple-input-multiple-output orthogonal frequency division multiplexing (MIMO-OFDM) system in the high-speed mobile environment, such as high speed railway scenario. In the iterative algorithm, the Kalman filter and data detection are jointed to estimate the time-varying channel, where the detection error is considered as part of the noise in the Kalman recursion in each iteration to reduce the effect of the detection error propagation. Moreover, the employed Kalman filter is from the canonical state space model, which does not include the parameters of the autoregressive (AR) model, so the proposed method does not need to estimate the parameters of AR model, whose accuracy affects the convergence speed. Simulation results show that the proposed method is robust to the fast time-varying channel, and it can obtain more gains compared with the available methods.
In this work, we proposed a low-complexity hybrid layered tabu-likelihood ascent search (LTLAS) algorithm for large multiple-input multiple-output (MIMO) system. The conventional layered tabu search (LTS) approach involves many partial reactive tabu searches (RTSs), and each RTS requires an initialization and searching phase. In the proposed algorithm, we restricted the upper limit of the number of RTS operations. Once RTS operations exceed the limit, RTS will be replaced by low-complexity likelihood ascent search (LAS) operations. The block-based detection approach is considered to maintain a higher signal-to-noise ratio (SNR) detection performance. An efficient precomputation technique is derived, which can suppress redundant computations. The simulation results show that the bit error rate (BER) performance of the proposed detection method is close to the conventional LTS method. The complexity analysis shows that the proposed method has significantly lower computational complexity than conventional methods. Also, the proposed method can reduce almost 50% of real operations to achieve a BER of 10-3.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.6A
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pp.614-623
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2008
A very low complexity QRD-M algorithm based on adaptive search area is proposed for MIMO systems. The conventional QRD-M scheme extends each survivor paths to all constellation symbols at each layer and selects M paths of minimum path metrics. We found that performance will not be degraded even if we adaptively restrict the survivor path extension only to the neighboring points of temporary detection symbol according to the channel condition at each layer. By employing this feature, we propose a new QRD-M algorithm achieving the near MLD performance with a reduced complexity. We employ the channel gain ratio among the layers as a channel condition indicator, which does not require SNR estimation. The simulation results show that the proposed scheme effectively achieves near MLD performance while maintaining the overall average computation complexity much smaller than the conventional QRD-M algorithm.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.31
no.11A
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pp.1167-1175
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2006
The ML-DFE(Maximum Likelihood-Decision Feedback Equalization) can be viewed as either a suboptimal signal detection method for reducing hardware complexity of ML or an enhanced detection method for reducing the effect of error propagation of SIC(Successive Interference Cancellation) in spatially multiplexed MIMO systems such as V-BLAST. The ML-DFE can achieve a higher diversity in rich scattering environments as well as reducing the error propagation effect by combing ML decoding with the DFE. In this paper, an MML-DFE(Modified Maximum Likelihood-Decision Feedback Equalization) is proposed to reduce the hardware complexity of the ML-DFE, without compromising performance. It is shown by FPGA implementation that the proposed MML-DFE can achieve the same performance as the ML-DFE with significantly reduced hardware complexity.
Herein, we consider uplink multiuser massive multiple-input multiple-output systems when multiple users transmit information symbols to a base station (BS) by applying simple space-time block coding (STBC). At the BS receiver, two detection filters for each user are used to detect the STBC information symbols. One of these filters is for odd-indexed symbols and the other for even-indexed symbols. Using constrained output variance metric minimization, we first derive a special relation between the closed-form optimal solutions for the two detection filters. Then, using the derived special relation, we propose a new blind adaptive algorithm for implementing the minimum output variance-based optimal filters. In the proposed adaptive algorithm, filter weight vectors are updated only in the region satisfying the special relation. Through a theoretical analysis of the convergence speed and a computer simulation, we demonstrate that the proposed scheme exhibits faster convergence speed and lower steady-state bit error rate than the conventional scheme.
We analyze the relationship between channel coherence bandwidth and two complexity-reduced lattice reduction aided detection (LRAD) algorithms for multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems in correlated fading channels. In both the adaptive LR algorithm and the fixed interval LR algorithm, we exploit the inherent feature of unimodular transformation matrix P that remains the same for the adjacent highly correlated subcarriers. Complexity simulations demonstrate that the adaptive LR algorithm could eliminate up to approximately 90 percent of the multiplications and 95 percent of the divisions of the brute-force LR algorithm with large coherence bandwidth. The results also show that the adaptive algorithm with both optimum and globally suboptimum initial interval settings could significantly reduce the LR complexity, compared with the brute-force LR and fixed interval LR algorithms, while maintaining the system performance.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.33
no.12A
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pp.1133-1137
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2008
Sphere decoding is considered as one of the most promising methods for multiple-input multiple-output (MIMO) detection. This paper proposes a novel 2-level-search sphere decoding algorithm. In the proposed algorithm, symbol detection is concurrently performed on two levels of the tree search, which helps avoid discarding good candidates at early stages. Simulation results demonstrate the good performance of the proposed algorithm in terms of bit-error-rate (BER).
Kim, Kyoo-Hyun;Kang, Seung-Won;Mohaisen, Manar;Chang, Kyung-Hi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.2
no.4
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pp.194-208
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2008
In this paper, a multiple-input-multiple-output (MIMO) hybrid-automatic repeat request (HARQ) algorithm with antenna scheduling is proposed. It retransmits the packet using scheduled transmit antennas according to the state of the communication link, instead of retransmitting the packet via the same antennas. As a result, a combination of conventional HARQ systems, viz. chase combining (CC) and incremental redundancy (IR) are used to achieve better performance and lower redundancy. The proposed MIMO-OFDM HARQ system with antenna scheduling is shown to be superior to conventional MIMO HARQ systems, due to its spatial diversity gain.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.42
no.4
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pp.747-749
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2017
In this paper, we propose a novel precoder selection technique for maximum-likelihood (ML) detected spatially multiplexed multiple-input multiple-output (MIMO) systems. Previous precoder selection techniques were designed without considering UEP, however the proposed technique is designed considering multi-antenna unequal error protection (UEP). Simulations demonstrate the improved multi-antenna UEP performance by the proposed technique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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