본 논문은 공간다중화 multiple input multiple output (MIMO) 시스템을 위한 새로운 신호검출 기법인 QR-OSIC with Candidates (QOC) 기법을 제안한다. 제안하는 QOC 기법은 부분적인 successive interference cancellation (SIC) 알고리즘과 maximum likelihood (ML) metric 연산을 이용하여 많은 수의 후보 심볼 벡터 없이 최적 성능과 유사한 성능을 얻는다. 제안된 QOC 기법은 hard, soft decoding 시스템에서 모두 동일한 알고리즘으로 변경없이 사용할 수 있다. 특히, soft decoding 시스템을 위한 송신 신호의 모든 비트의 log likelihood ratio (LLR)을 기존 LLR estimation 알고리즘 없이 효율적으로 생성 가능하다. 제안된 신호검출 기법은 고정된 연산복잡도를 가지며 파이프라인 구조로도 구현이 가능하므로 VLSI 구현에 효율적인 특성을 보인다. $4{\times}4$ 16-QAM MIMO 시스템을 위한 신호검출 기법을 VLSI 구현을 통하여 비교한 결과 QOC 신호검출기가 K-Best 신호검출기에 비해 27% 크기를 가지면서 하드웨어 지연은 더욱 작은 것을 확인 할 수 있다.
Kim, Kyoo-Hyun;Kang, Seung-Won;Mohaisen, Manar;Chang, Kyung-Hi
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제2권4호
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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.
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 방식을 사용하여 변조되며, 채널은 산란이 활발하게 일어나는 레일리(Rayleigh) 평탄 페이딩 채널로 가정한다. 수신기에서 수신된 신호는 Fincke & Pohst SD 알고리즘에 의해 간 송신 안테나로부터의 독립적인 신호로 검파되며 그 성능이 ML수신기의 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.
A joint channel estimation and data detection technique for a multiple input multiple output (MIMO) wireless communication system is proposed. It combines the least square (LS) training based channel estimation (TBCE) scheme with sphere decoding. In this new approach, channel estimation is enhanced with the help of blind symbols, which are selected based on their correctness. The correctness is determined via sphere decoding. The performance of the new scheme is studied through simulation in terms of the bit error rate (BER). The results show that the proposed channel estimation has comparable performance and better computational complexity over the existing semi-blind channel estimation (SBCE) method.
본 레터는 Layered-Division-Multiplexing Multiple-Inputs-Multiple-Outputs ATSC 3.0 방송 시스템의 Core-Layer신호에 대한 저복잡도 Hybrid-Partial-Gaussian-Approximation(HPGA) 복호 기법들을 제안하고자 한다. 제안된 HPGA 기법들은 각 수신 안테나 신호의 Injection-Level 값에 따라 기존의 제안된 GA 및 PGA 기법들을 선택적으로 사용하여 기존의 PGA 기법에 비해 큰 성능 저하 없이 복호 복잡도를 크게 줄일 수 있는 장점을 갖는다.
다중 송수신 안테나 시스템에서 비트 오류 확률 성능면에서 최적의 기법으로 알려진 ML(Maximum-Likelihood) 복호기를 구현하기 위해 격자 복호 기법이 제안되었다. 그러한 격자 복호 기법에 기반한 복호기에는 구 복호기, K-best 복호기 등이 있으며, K-best 검출 기법은 격자 복호 기법의 실제 구현에 가장 적합하지만 오차 전달 현상에 의한 성능 저하라는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 K-best 검출 기법의 단점을 보완해 비트 오류 확률 성능을 개선하고 평균 연산량을 낮춘 적응 K-best 기법을 제안하였다.
Sphere decoding (SD) for multiple-input and multiple-output systems is a well-recognized approach for achieving near-maximum likelihood performance with reduced complexity. SD is a tree search process, whereby a large number of nodes can be searched in an effort to find an estimation of a transmitted symbol vector. In this paper, a simple and generalized approach called layer pruning is proposed to achieve complexity reduction in SD. Pruning a layer from a search process reduces the total number of nodes in a sphere search. The symbols corresponding to the pruned layer are obtained by adopting a QRM-MLD receiver. Simulation results show that the proposed method reduces the number of nodes to be searched for decoding the transmitted symbols by maintaining negligible performance loss. The proposed technique reduces the complexity by 35% to 42% in the low and medium signal-to-noise ratio regime. To demonstrate the potential of our method, we compare the results with another well-known method - namely, probabilistic tree pruning SD.
OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)이 적용된 MIMO(Multiple-input Multiple-output) 기술은 추가적인 주파수 자원의 할당 없이 채널 용량을 증가시키기 위한 방법으로 주목 받고 있으나, MIMO-OFDM 수신단에서 다른 안테나로부터 동시에 전송된 독립적인 데이터 스트림을 분리할 수 있는 낮은 복잡도의 검출 알고리즘을 개발해야 하는 문제점이 있다. 이 논문에서 제안하는 ULBC QRD-M (Upper-Lower Bounded-Complexity QRD-M) 알고리즘은 최대 복잡도 즉, 복잡도의 상한(upper bound)을 기존의 QRD-M 알고리즘과 동일한 값으로 고정시킴으로써 SD(Sphere Decoding) 알고리즘에서 순시적으로 매우 높은 복잡도를 가지는 문제를 해결하는 동시에, 불필요한 Hypothesis를 제거하여 필요한 계산양을 현저하게 낮출 수 있는 장점이 있다. 분석과 모의실험 결과를 통하여 제안된 알고리즘이 기존의 QRD-M 알고리즘에 비하여 단지 26%의 계산양 만으로도 동일한 BER 성능을 가질 수 있음을 보인다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권11호
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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.
본 논문에서는 그룹(group)을 2개의 심볼(symbol)로 나누는 시스템을 제안하는데, 이 두 개의 더해진 심볼들은 다중화에 의해 분리된 후 역다중화 기술을 이용해 다시 합해진다. 제안된 시스템에서 간단한 PIC(Partial Interference Cancelation) 그룹 복호화 기술은 Double-ABBA(D-ABBA) 유사 직교(Quasi-Orthogonal) 시공간 부호(Space Time Code)를 위해 사용된다. 이 부호는 고차 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 시공간 블록 부호화에서 복호화시에 복잡도를 줄여준다. 그리고 기존의 방법과 제안된 방법과의 성능을 비교한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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