본 논문에서는 다중안테나를 갖는 공간 다중화 시스템에서 주어진 채널에 대한 maximum likelihood 검출기의 성능을 수식적으로 유도하였다. 벡터 심볼 오차율을 구하기 위해 nearest neighbor의 방향을 나타내는 에러벡터를 정의하였다. 전송 벡터 심볼이 랜덤한 채널에 의해 변환 될 경우 확정적으로 4개의 nearest neighbor를 가짐을 정의된 에러벡터의 특성을 이용해 입증하였다 변형된 구 검출기로부터 획득 가능한 에러벡터와 최소거리 정보를 바탕으로 주어진 랜덤 채널 하에서 벡터 심볼 오차율을 수식적으로 도출하였다. 유도된 벡터 심볼 오차식을 검증하기 위해, 랜덤 채널을 unitary 채널, dense 채널, sparse 채널로 분류한 후 각 채널 상황에서 유도된 결과 식을 모의 실험 결과와 비교하였다. 모의실험 결과로부터 유도된 벡터 심볼 오차식이 다양한 랜덤 MIMO 채널에서 ML 검출기의 성능을 잘 근사하고 있음을 입증하였다.
In first-order moving-average Cauchy noise, the maximum likelihood (ML) and suboptimum ML (S-ML) detectors are analyzed in terms of the bit-error-rate in impulsive environment. Despite reduced complexity and simpler structure, the S-ML detector exhibits practically the same performance as the ML detector.
본 논문에서는 수신기에서 채널 추정을 필요로 하지 않는 MWSK (M-ary orthogonal Walsh sequence keying)를 적용한 ST-MWSK (space-time MWSK)를 제안한다. ST-MWSK의 noncoherent ML (maximum-likelihood) 검출기의 계산 복잡도는 기존의 ST-FSK (ST frequency-shift keying) 방식에 비해 크게 줄어든다. 또한 ST-MWSK는 ST-FSK와 거의 동일한 성능을 나타낸다.
This paper presents an implementation of Lattice Reduction (LR)-aided detector for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) system using Graphics Processing Unit (GPU). GPU is a parallel processor which has a number of Arithmetic Logic Units (ALUs), thus, it can minimize the operation time of LR algorithm through the parallelization using multiple threads in the GPU. Through the implemented LR-aided detector, we verify that the LR-aided detector operates a lot faster than Maximum Likelihood (ML) detector. The implemented LR-aided detector has been applied to WiMAX system to show the feasibility of its real-time processing. In addition, we demonstrate that the processing time can be reduced at the cost of 3dB SNR loss by limiting the repeating loop in Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL) algorithm which is frequently used in LR-aided detector.
이 논문에서는 시간을 따라 바뀌는 비동기 채널에서 안테나 배열을 쓸 때 유사 최대우도 검파기를 생각했다. 제안한 유사 최대우도 검파기는 먼저 빔을 만든 뒤 상관을 없앤다. 채널 매개변수를 추정하도록 역 여파 신호의 상관행렬 고유분해를 바탕으로 한 방법을 제안하였다. 제안한 알고리듬이 나쁜 전파환경에서도 적은 손실 안에서 채널벡터를 잘 추정하는 것을 모의실험으로 보였다.
K-Best 알고리듬은 일정한 최대 복잡도를 가지기 때문에 ML (Maximum Likelihood) 수신기나 sphere decoding 수신기에 비해 실시간 구현에 적합한 알고리듬으로 알려져 있다. 그러나 ML 수신기에 가까운 성능을 내기 위해 충분히 큰 K값을 적용할 경우 여전히 높은 복잡도를 가지게 되며, 구현에 좀 더 적합하도록 작은 K값을 적용할 경우, 최대 복잡도는 낮아지는 반면오차 전달(error propagation)에 의해 높은 SNR 영역에서 에러 플로링(error flooring)이 발생하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 오차 전달 문제를 해결하기 위해 각 레벨 별로 K값을 감소시키는 K-reduction 기법을 제안하였으며, 모의 실험을 통해 연산량 및 비트 오차 확률 측면에서 이득이 있음을 확인하였다.
단일 안테나를 사용하는 사용자들 사이의 협력통신은 무선 매체의 전송 특성이나 경로 손실을 이용하여 안테나의 숫자를 증가하지 않고도 다중 안테나 시스템의 강력한 장점을 얻을 수 있다. 본 논문에서는 ML(Maximum Likelihood) 검파기의 구조를 간단하게 할 뿐만 아니라 에러확률을 최소화 할 수 있는 전송신호 증폭인자의 최적화를 통해 전파환경의 변화에 순응하는 협력통신의 방법에 대해 제안한다. 제안하는 협력통신에 대해 수학적인 해석에 의한 BER(Bit Error Ratio) 표현을 유도할 뿐만 아니라 모의 실험 결과를 통해 그 성능을 비교한다. 다양한 수학적 계산의 결과를 통해 주파수 비선택적 Rayleigh 페이딩 채널에 AWGN(Additive White Gaussian Noise)이 합쳐진 채널 환경에서 실험한 결과 협력통신이 비 협력통신 보다 현저히 성능이 좋음을 알 수 있다.
본 논문에서는 2개의 송 수신 안테나를 갖는 MIMO 통신 시스템을 위한 저전력 심볼 검출기의 구조를 제안한다. 제안된 심볼 검출기는 MIMO 전송 기법 중 공간 다이버시티(spatial diversity, SD) 모드뿐 아니라 공간 다중화(spatial multiplexing, SM) 모드를 모두 지원하며, ML 수준의 성능을 제공한다. 또한, 연산 블록의 공유와 MIMO 모드에 따라 구분되는 클럭 신호를 사용하여 하드웨어의 전력 소모량을 크게 감소시켰다. 제안된 하드웨어 구조는 하드웨어 설계 언어 (HDL)을 이용하여 설계되었고, $0.13{\mu}m$ CMOS standard 셀 라이브러리를 사용하여 합성되었다. 전력 소모량은 Synopsys Power CompilerTM을 사용하여 측정되었고, 그 결과 기존의 설계 구조대비 제안된 구조의 경우 최대 85%까지의 평균 소모 전력을 감소시킬 수 있음을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 일반화 공간변조 시스템을 위한 저복잡도 강인 최대우도 수신기를 제안한다. 이 수신기는 기존의 채널 정보 오차에 강인한 최대우도 수신기의 계산량을 낮추기 위해 전송 안테나 조합 분할의 방법을 사용한다. 최소평균제곱오차 필터링 결과를 기반으로 전송 안테나 조합을 해일 가능성이 높은 영역과 낮은 영역으로 분할하고, 해일 가능성이 높은 영역에서 우선적으로 최대우도 탐색을 실시한다. 이렇게 구해진 해의 신뢰도를 판단하고, 그 결과에 따라 해일 가능성이 낮은 영역에서도 탐색을 실시할 지를 결정한다. 이와 같은 분할 탐색을 통해 기존 강인 최대우도 수신기의 성능을 유지하면서도 계산량을 크게 줄이도록 한다. 모의실험을 통해 제안 수신기가 기존 수신기의 성능을 유지하면서 계산량을 큰 폭으로 낮춘 이점을 확인하였다.
Multiuser detection (MUD) and channel estimation techniques in space-division multiple-access aided orthogonal frequency-division multiplexing systems recently has received intensive interest in receiver design technologies. The maximum likelihood (ML) MUD that provides optimal performance has the cost of a dramatically increased computational complexity. The minimum mean-squared error (MMSE) MUD exhibits poor performance, although it achieves lower computational complexity. With almost the same complexity, an MMSE with successive interference cancellation (SIC) scheme achieves a better bit error rate performance than a linear MMSE multiuser detector. In this paper, hybrid ML-MMSE with SIC adaptive multiuser detection based on the joint channel estimation method is suggested for signal detection. The simulation results show that the proposed method achieves good performance close to the optimal ML performance at low SNR values and a low computational complexity at high SNR values.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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