본 논문에서는 공간다중화 방식을 사용하는 다중 안테나 시스템의 수신부에서 사용가능한 QRM-MLD 신호검출기법을 위한 새로운 변형된 형태를 제안한다. 원래의 QRM-MLD 신호검출 기법은 채널의 QR분해 및 M-algorithm을 결합한 형태로써, ML 수신기법에 비해 상대적인 복잡도가 현저하게 낮아지면서, ML에 근접한 성능을 보이나, 전송속도를 높이기 위해 안테나 개수가 증가하거나 성상도의 크기가 증가하면 그 복잡도가 크게 증가하여 하드웨어 구현을 어렵게 하는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 다양한 변형된 형태가 제안되었고, 대표적인 방법으로 성상점들을 ranking화하여 필요한 성상점에 대해서만 연산을 수행함으로써 복잡도를 감소시키는 방법이 있다. 그러나, 성상점들의 ranking화를 사용하는 QRM-MLD 방식의 성능이 원래의 QRM-MLD의 성능에 비해 현격히 저하된다. 본 논문에서는 ranking화를 사용하는 QRM-MLD의 신호검출 기법이 성능열화를 겪게 되는 이유를 분석하고, 이를 극복함으로써 새로운 변형된 형태의 QRM-MLD기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방식의 성능을 기존 방법들과 비교하여, 제안된 방식이 원래의 QRM-MLD 신호검출방식의 성능을 달성하면서 복잡도는 ranking화를 사용하는 QRM-MLD기법과 유사하다는 것을 보인다.
The maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD) has been presented as a suboptimum multiple-input multiple-output (MIMO) detection scheme which can provide almost the same performance as the optimum maximum likelihood (ML) MIMO detection scheme but with the reduced complexity. However, due to the lack of parallelism and the regularity in the decoding structure, the conventional QRM-MLD which uses the tree-structure still has very high complexity for the very large scale integration (VLSI) implementation. In this paper, we modify the tree-structure of conventional QRM-MLD into trellis-structure in order to obtain high operational parallelism and regularity and then apply the Viterbi algorithm to the QRM-MLD to ease the burden of the VLSI implementation.We show from our selected numerical examples that, by using the QRM-MLD with our proposed trellis-structure, we can reduce the complexity significantly compared to the tree-structure based QRM-MLD while the performance degradation of our proposed scheme is negligible.
본 논문에서는 공간다중화 방식을 사용하는 MIMO(Multiple Input Multiple Output)시스템을 위한 수신부 신호 검출기법인 QRM-MLD (Maximum Likelihood Detection with QR Decomposition and M-algorithm)를 다룬다. 최근 산업현장에서는 차세대 이동통신에서 요구되는 보행자 속도로 움직이는 환경에서 1Gbps를 달성하기 위해 $4{\times}4$ MIMO 시스템에 QRM-MLD기법을 사용하여 1Gbps 전송속도의 testbed를 구현하였다. 본 논문에서는 QRM-MLB기법과 동일한 오류성능을 가지지만 계산량을 현격하게 줄이는 새로운 reduced complexity QRM-MLD기법을 제안한다. 두 가지 방식의 계산량을 엄밀하게 비교하여 계산량 감소정도를 정량적으로 표현하고 모의실험을 통해 제안된 방식이 기존의 방식과 동일한 오류성능을 보임을 확인한다.
This paper presents a low-complexity channel-adaptive reconfigurable $4{\times}4$ QR-decomposition and M-algorithm-based maximum likelihood detection (QRM-MLD) multiple-input and multiple-output (MIMO) detector. Two novel design approaches for low-power QRM-MLD hardware are proposed in this work. First, an approximate survivor metric (ASM) generation technique is presented to achieve considerable computational complexity reduction with minor BER degradation. A reconfigurable QRM-MLD MIMO detector (where the M-value represents the number of survival branches in a stage) for dynamically adapting to time-varying channels is also proposed in this work. The proposed reconfigurable QRM-MLD MIMO detector is implemented using a Samsung 65 nm CMOS process. The experimental results show that our ASM-based QRM-MLD MIMO detector shows a maximum throughput of 288 Mbps with a normalized power efficiency of 10.18 Mbps/mW in the case of $4{\times}4$ MIMO with 64-QAM. Under time-varying channel conditions, the proposed reconfigurable MIMO detector also achieves average power savings of up to 35% while maintaining a required BER performance.
OFDM 기반의 차세대 이동통신 시스템에서는 제한된 주파수 대역폭에서 높은 전송률을 달성하기 위해 MIMO 기술을 채택 하였으며, MIMO 기법 중 하나인 공간 다중화 방식에서는 적은 연산량으로 좋은 성능을 갖는 신호의 검출 기법이 요구된다. 본 논문에서는 MIMO-OFDM 시스템에서 공간 다중화 신호를 검출하기 위해 연산량을 줄인 QRM-MLD 알고리즘을 제안하고 이를 이용한 하이브리드 기법을 제안한다. 제안된 하이브리드 기법은 MMSE와 QRM-MLD를 채널 상태에 따라 선택적으로 적용하는 기법으로서 무선통신 환경에 따라서 연산량과 검출 성능을 상충적으로 선택할 수 있는 이점이 있다. 3GPP LTE 시스템의 하향링크 환경에서 모의실험을 한 결과, 제안된 방식은 QRM-MLD에 비하여 0.1 dB 이하의 무시할 정도의 성능 열화를 가져오는 대신에 약 59%의 연산량 절감 효과가 있다.
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.
최적 ML(Maximum Likelihood) 기법 및 sphere decoding(SD), QRM-MLD(QR decomposition with M-algorithm Maximum Likelihood Detection) 기반의 준 최적 검출 기법을 적용한 MIMO(Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서의 LLR(Log Likelihood Ratio) 계산은 변조 차수 및 송/수신 안테나의 수가 증가할수록 그 복잡도가 지수적으로 증가하여 구현 및 성능 면에서 큰 문제점을 야기한다. 본 논문에서는 고차 변조 방식 기반의 $N_T{\times}N_R$ MIMO시스템 수신기의 QRM-MLD 기반 MIMO 검출기에서 연판정 시 아주 낮은 복잡도로 1dB 이내의 ML 검출 기법에 대한 오류 성능 접근도를 갖는 LLR 계산 방법을 제시하고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 여러 M 값에 대한 MIMO 시스템의 BER(Bit Error Rate) 결과를 도출하고 분석하여 제시된 방법의 유효성을 검증한다.
무선통신 채널에서 높은 전송 속도를 가능하게 하는 공간다중화 MIMO 시스템 수신부에서 다중화된 신호를 검출하는 것은 어려운 작업이며, 최근 다양한 신호검출 기법들이 개발되어졌다. 다양한 신호검출 기법 중 maximum likelihood detection with QR decomposition and M-algorithm (QRM-MLD), sphere decoding (SD)과 같은 기존 기법들은 maximum likelihood (ML)기법과 유사한 성능을 가진 것으로 보고되었다. 본 논문에서는 ML 기법과 거의 동일한 성능을 가지면서 낮은 연산복잡도를 보이는 새로운 신호검출 기법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안된 기법은 ML 기법과 거의 동일한 성능을 보이면서 MMSE-OSIC와 유사한 연산복잡도를 가지는 것을 보인다. 또한 기존의 QRM-MLD, SD 기법들의 경우 hard decision 후 추가적인 연산을 통해 soft decision을 위한 log likelihood ratio(LLR) 값을 생성하는 반면, 제안된 기법에서는 추가적인 연산 없이 LLR 값을 성공적으로 생성할 수 있음을 보인다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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