KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.261-279
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2023
In this article, the uplink achievable rate is investigated for massive multiple-input multiple-output (MIMO) under correlated Ricean fading channel, where each base station (BS) and user are both deployed multiple antennas. Considering the availability of prior knowledge at BS, two different channel estimation approaches are adopted with and without prior knowledge. Based on these channel estimations, a two-layer decoding scheme is adopted with maximum ratio precoding as the first layer decoder and optimal second layer precoding in the second layer. Based on two aforementioned channel estimations and two-layer decoding scheme, the exact closed form expressions for uplink achievable rates are computed with and without prior knowledge, respectively. These derived expressions enable us to analyze the impacts of line-of-sight (LoS) component, two-layer decoding, data transmit power, pilot contamination, and spatially correlated Ricean fading. Then, numerical results illustrate that the system with spatially correlated Ricean fading channel is superior in terms of uplink achievable rate. Besides, it reveals that compared with the single-layer decoding, the two-layer decoding scheme can significantly improve the uplink achievable rate performance.
We propose a new bandwidth-efficient technique that achieves high data rates over a wideband wireless channel. This new scheme is targeted for a multiple-input multiple- output orthogonal frequency-division multiplexing (MIMO-OFDM) system that achieves transmit diversity through a space frequency block code and capacity enhancement through the iterative joint processing of zero-forcing detection and maximum a posteriori (MAP) decoding. Furthermore, the proposed scheme is compared to the coded Bell Labs Layered Space-Time OFDM (BLAST-OFDM) scheme.
본 논문은 MIMO 통신 시스템을 위한 Dijkstra 탐색 기반의 제한된 연산량을 갖는 스피어 디코딩 (sphere decoding; SD) 알고리즘을 제안하고 이에 대한 성능을 평가한다. Dijkstra 탐색 기반의 SD는 MIMO 심볼 검파 과정에서 저 복잡도로 준 최적의 에러율 성능을 달성하는 효율적인 tree 탐색 알고리즘이다. 하지만 Dijkstra 탐색 기반의 SD는 채널 환경에 따라 연산량이 가변적이고, 최악의 경우 전역 탐색의 경우에 해당하는 높은 연산량을 갖는 심각한 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 연산량을 제한시킨 새로운 Dijkstra 탐색 기반의 SD 알고리즘을 제시한다. 제안된 알고리즘은 연산량이 제한되었음에도 여전히 준 최적의 에러율 성능을 달성함을 모의 실험을 통해 검증하였다.
이 논문에서는 다중 사용자 환경에서 MIMO(Multi-Input Multi-Out)-OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)시스템의 성능 향상을 위해 빔 형성기와 결합된 space-time decoder를 가진 새로운 시스템 구조와 이 구조에 적합한 적응 빔 형성기법을 제안한다. MIMO-OFDM시스템에서 Nr 개의 안테나를 가진 수신기에 송신안테나 수(Nt)와 동일한 수의 빔 형성기를 설치함으로서 이 빔 형성기에 의해 CCI(cochannel interference)가 제거된 Nt개의 신호들이 출력되고 출력된 신호들은 space-time decoding 되어 diversity 이득을 얻을 수 있다. 따라서 CCI가 있는 다중 사용자 환경에서 제안된 MIMO-OFDM 시스템의 성능은 크게 향상된다. MIMO-OFDM 시스템에 제안된 적응 빔 형성기법과 결합된 S-T coding기법을 적용할 경우 수렴특성과 성능 개선 효과를 모의 실험을 통하여 확인한다.
본 논문에서는 다중입력 다중출력 (Multiple Input Multiple Output: MIMO) 시스템에서 Maximum Likelihood (ML) 수신기와 같은 성능을 가지지만 복잡도가 낮은 Sphere Decoding (SD) 알고리즘에 대해 분석하고 그 성능을 평가한다. 각각의 송신 안테나에서 채널로 전송되는 독립적인 신호는 QPSK 와 16QAM 방식을 사용하여 변조되며, 채널은 산란이 활발하게 일어나는 레일리 (Rayleigh) 평탄 페이딩 채널로 가정한다. 수신기에서 수신된 신호는 Fincke & Pohst SD 알고리즘에 의해 각 송신 안테나로부터의 독립적인 신호로 검파되며, 그 성능이 ZF (Zero Forcing), MMSE (Minimum Mean Square Error), SIC (Successive Interference Cancelation), 그리고 ML 수신기의 성능과 비교되었다. 추가적으로 복잡도를 줄이기 위해 개선된 형태인 Viterbo & Boutros SD 알고리즘을 이용하여 검파된 신호의 BER 성능과 부동 소수점 연산량(Floating Point Operations: FLOPS)이 각각 비교 분석되었다.
본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 월쉬 부호화된 훈련신호를 이용하는 새로운 채널 추정 방식을 제안하였다. 월쉬 부호화된 훈련신호는 시간 영역에서 서로 직교하도록 설계된다. 이러한 직교성을 이용하여 월쉬 디코딩을 수행하면 시간 영역에서 원하는 훈련 신호를 분리할 수 있고 채널 추정이 가능하다. 컴퓨터 시뮬레이션 결과 제안된 방법은 계산량 감소에도 불구하고 최적 훈련 신호를 사용하는Li의 원래 방법[4]과 비교했을 때 거의 동일한 mean square error (MSE) 성능을 보였다.
본 논문에서는 LDPC 부호화된 멀티유저 상향링크 massive-MIMO 시스템에서, 연판정 MRC 검출기와 LDPC 복호기를 이용한 반복적 검출 및 복호 수신기를 제안한다. 우선 MRC 검출기에 대해 연판정 기법을 제안하고, 검출기와 LDPC 복호기간 정보 교환 관계를 유도한다. 제안된 반복적인 검출 및 복호 과정을 통해 성능이 향상될 수 있음을 시뮬레이션을 통해 확인한다.
무선통신 채널에서 높은 전송 속도를 가능하게 하는 공간다중화 MIMO 시스템에서 다중화된 신호를 검출하는 것은 어려운 작업이며, 최근 다양한 신호검출 기법들이 개발되었다. 다양한 신호검출기법 중 maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD), sphere decoding (SD), QOC, MOC와 같은 기법들은 maximum liklihood (ha)기법과 유사한 경판정 달성한다. 그러나 일반적으로 이러한 기법들은 soft output의 신뢰도가 저하되는 문제점을 가진다. 본 논문에서는 기존 신호검출기법들의 soft output 신뢰도를 향상시키는 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 기존의 기법들과 결합시 제안된 방법에 의해 개선된 성능을 얻을 수 있음을 보인다.
다중 송수신 안테나(Multiple Input Multiple Output : MIMO) 시스템은 높은 데이터율 뿐만 아니라 효율적인 주파수 자원의 활용을 필요로 하는 차세대 이동 통신 시스템에 가장 적합한 시스템 중 하나로 주목받고 있다. 그에 따라 MIMO 전송 데이터율을 높이기 위해 2개의 송신 안테나를 기본으로 하는 STTC 부호화 그룹을 다수 형성하여 전송하고 수신단에서 다른 그룹의 간섭을 제거하는 BLAST-STTC 기법이 제안되었다. 본 논문에서는 모든 그룹이 최대 다이버시티 이득을 얻는 동시에 간섭 제거 기법의 성능을 향상시킬 수 있는 역순서화된 반복 복호화 기법을 제안한다. 그리고 모의실험을 통해 제안된 기법과 기존 기법의 프레임 오류확률(Frame Error Rate : FER) 성능을 비교한다.
Recently, a variety of reduced complexity soft-in soft-output detection algorithms have been introduced for iterative detection and decoding (IDD) systems. However, it is still challenging to implement soft-in soft-output detectors for MIMO systems due to heavy burden in computational complexity. In this paper, we propose a soft detection algorithm for MIMO systems which performs close to the full dimensional joint detection, yet offers significant complexity reduction over the existing detectors. The proposed algorithm, referred to as soft-input soft-output successive group (SSG) detector, detects a subset of symbols (called a symbol group) successively using a deliberately designed preprocessing to suppress the inter-group interference. In fact, the proposed preprocessor mitigates the effect of the interfering symbol groups successively using a priori information of the undetected groups and a posteriori information of the detected groups. Simulation results on realistic MIMO systems demonstrate that the proposed SSG detector achieves considerable complexity reduction over the conventional approaches with negligible performance loss.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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