[論文レビュー] High-Rate, Distributed Training-Embedded Complex Orthogonal Designs for Relay Networks

J. Harshan, B. Sundar Rajan+1 more|ArXiv.org|Aug 1, 2009

Cooperative Communication and Network Coding参考文献 14被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、複素正交設計（CODs）を用いた2ホップの中継方式アンプアンドフォワード中継ネットワークにおける、高レートでトレーニングを埋め込んだ単一シンボルMLデコード可能な分散空間時間ブロックコード（DSTBCs）を提案する。トレーニングシンボルをコード構造そのものに直接埋め込むことで、従来のSSD DSTBCsよりも高いスペクトル効率と完全な diversity を達成し、非正方行列のトレーニング埋め込みCODs（TE-CODs）により、K < 10の中継機に対して1/3を超えるレートを実現。1.5 bpcuのスペクトル効率で、既存手法と比較してBER性能で0.5 dBの利点を示す。

ABSTRACT

Distributed Space-Time Block Codes (DSTBCs) from Complex Orthogonal Designs (CODs) (both square and non-square CODs other than the Alamouti design) are known to lose their single-symbol ML decodable (SSD) property when used in two-hop wireless relay networks using amplify and forward protocol. For such a network, in this paper, a new class of high rate, training-embedded (TE) SSD DSTBCs are constructed from TE-CODs. The proposed codes include the training symbols in the structure of the code which is shown to be the key point to obtain high rate as well as the SSD property. TE-CODs are shown to offer full-diversity for arbitrary complex constellations. Non-square TE-CODs are shown to provide higher rates (in symbols per channel use) compared to the known SSD DSTBCs for relay networks with number of relays less than $10.$

研究の動機と目的

• 2ホップ中継ネットワークにおける非アラモウティ分散空間時間コードにおける単一シンボルMLデコード可能性（SSD）の損失を解消すること。
• トレーニングオーバーヘッドをレート計算に組み込むことを考慮しながら、低複雑度のMLデコードを維持する高レートSSD DSTBCsの設計。
• 中継機にチャネル位相情報が利用可能な分散中継ネットワークにおいて、複素正交設計（CODs）を用いて完全な diversity 伝送を実現すること。
• コード構造にトレーニングシンボルを埋め込むことで、既存のSSD DSTBCsよりもスペクトル効率を向上させること。

提案手法

• CODのすべてのゼロ要素を一定のトレーニングシンボルに置き換えることで、トレーニング埋め込み複素正交設計（TE-CODs）を構築する。
• 得られたTE-CODsを、中継機がソースから中継機へのチャネル位相を知っているアンプアンドフォワード2ホップ中継ネットワークにおける分散STBCsとして使用する。
• コード行列にトレーニングシンボルを埋め込むことで、中継機が別個のトレーニングシーケンスを必要とせずに自身のチャネル位相を推定可能にする。
• トレーニングの埋め込みにもかかわらず正交構造を保ったまま、受信機での単一シンボルMLデコードを可能にする。
• スペクトル効率を計算する際、全チャネル使用回数にトレーニングオーバーヘッドを含める。
• 第2フェーズにおいて、トレーニングとデータシンボルを重ね合わせることで、中継機から受信機への別個のトレーニングを回避するチャネル推定を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複素正交設計にトレーニングシンボルを埋め込むことで、分散中継ネットワークにおける単一シンボルMLデコード可能性が維持可能か？
• RQ2 コード構造にトレーニングを埋め込むことで、別個のオーバーヘッドとして扱う手法と比較してスペクトル効率が向上するか？
• RQ3 TE-CODsは、中継機に位相情報がある中継ネットワークにおいて、任意の複素信号.constellationに対して完全な diversity を達成できるか？
• RQ4 トレーニングオーバーヘッドをレート計算に含めた場合、非正方行列のTE-CODsから得られるTE-DSTBCのレートは、既存のSSD DSTBCsと比べてどうなるか？
• RQ5 等しいスペクトル効率下で、提案手法のTE-DSTBCは、従来のSSD DSTBCと比較してBER性能でどの程度の向上を示すか？

主な発見

• 非正方行列のTE-CODsは、10個未満の中継機を有するネットワークで、トレーニングオーバーヘッドを含んでも1/3を超えるスペクトル効率を達成し、既存のSSD DSTBCsのレートを上回る。
• K=4の中継機の場合、1.5 bpcuのスペクトル効率で、[7]の手法と比較して0.5 dBのSNR利得を達成する。
• 提案手法は、QAMを含む任意の複素信号.constellationに対して完全な diversity を達成しつつ、単一シンボルMLデコード可能性を維持する。
• コード構造内にトレーニングシンボルを埋め込むことが、高レートとSSD特性を同時に達成するために不可欠である。
• 提案手法は、中継機から受信機への別個のトレーニングを回避しており、従来の手法がこれを行っていた場合と比較して、全体のスペクトル効率が向上する。
• シミュレーション結果は、提案手法のTE-DSTBCがQAM.constellationに対しても単一複素シンボルMLデコード可能性を維持しており、低複雑度のデコードを可能にしていることを確認している。