[論文レビュー] Hybrid MAP and PIC Detection for OTFS Modulation

Shuangyang Li, Weijie Yuan+5 more|arXiv (Cornell University)|Oct 25, 2020

PAPR reduction in OFDM参考文献 11被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、検出の複雑さを低減しつつ近似的最適性能を維持するOTFS変調向けハイブリッドMAPおよびPIC検出アルゴリズムを提案する。パスゲインに基づいて関連する受信シンボルを分割し、強いパス部分集合にはMAP検出を、弱いパス部分集合にはPIC検出を適用することで、誤り性能と計算複雑度の間で良好なトレードオフを達成しており、最適MAP検出と比較して1 dB未満の性能損失にとどまる。

ABSTRACT

Orthogonal time frequency space (OTFS) modulation has attracted substantial attention recently due to its great potential of providing reliable communications in high-mobility scenarios. In this paper, we propose a novel hybrid signal detection algorithm for OTFS modulation. By characterizing the input-output relationship of OTFS modulation, we derive the near-optimal symbol-wise maximum a posteriori (MAP) detection algorithm for OTFS modulation, which aims to extract the information of each transmitted symbol based on the corresponding related received symbols. Furthermore, in order to reduce the detection complexity, we propose a partitioning rule that separates the related received symbols into two subsets for detecting each transmitted symbol, according to the corresponding path gains. We then introduce a hybrid detection algorithm to exploit the power discrepancy of each subset, where the MAP detection is applied to the subset with larger channel gains, while the parallel interference cancellation (PIC) detection is applied to the subset with smaller channel gains. Simulation results show that the proposed algorithms can not only approach the performance of the near-optimal symbol-wise MAP algorithms, but also offer a substantial performance gain compared with existing algorithms.

研究の動機と目的

• OTFSシステムにおけるシンボル単位の最大後確率（MAP）検出の高い計算複雑度に対処すること。
• 高動態速度環境における近似的最適ビット誤り率（BER）性能を維持しつつ、検出の複雑度を低減すること。
• パスゲインの差異を活用して、変動するチャネル状態に適応可能な柔軟な検出フレームワークを開発すること。
• OTFSシステムにおける既存のメッセージパッシングおよびPICベースの検出アルゴリズムを改善すること。
• UAV、高速列車、LEO衛星などの高動態速度応用分野におけるOTFSの実用的導入を可能にすること。

提案手法

• 遅延-Doppler領域における関連する受信シンボルのすべての可能な組み合わせを考慮し、和積アルゴリズムに基づく近的最適シンボル単位のMAP検出アルゴリズムを導出する。
• パスゲインに基づくパーティショニングルールを提案し、関連する受信シンボルを2つの部分集合に分割する：強いパスゲインを持つ集合と弱いパスゲインを持つ集合。
• より大きなチャネルゲインを持つ部分集合にMAP検出を適用し、有用な干渉を情報として活用する。
• より小さなパスゲインを持つ部分集合に並列干渉キャンセレーション（PIC）を適用し、干渉をガウス変数として近似する。
• ベイズ推論と連鎖則の展開を用いて、検出プロセスにおける条件付き確率をモデル化する。
• サイクルのない因子グラフの仮定に基づき、グラフィカルモデル構造を活用して事後確率を近似する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MAPとPICを組み合わせたハイブリッド検出方式は、OTFSシステムにおいて複雑度を低減しつつ近的最適性能を維持できるか？
• RQ2 パスゲインパーティショニングは、OTFSにおける検出性能と計算複雑度のトレードオフにどのように影響するか？
• RQ3 高動態速度環境下で、提案されたハイブリッドアルゴリズムと最適シンボル単位MAP検出との間の性能ギャップはどの程度か？
• RQ4 フレーム誤り率（FER）の観点から、既存のメッセージパッシングおよびPICベースの検出アルゴリズムと比較して、本手法はどのように差をつけるか？
• RQ5 チャネル符号化は、提案されたハイブリッド検出方式における性能損失をどの程度補うことができるか？

主な発見

• 提案されたハイブリッド検出アルゴリズムは、1つの支配的パス（L=1）がある場合ですら、近的最適シンボル単位MAP検出と比較して1 dB未満のフレーム誤り率（FER）性能損失にとどまる。
• 本手法は、先行研究のメッセージパッシングアルゴリズムを著しく上回っており、チャネルパス数（L）が増加するにつれてその差が顕著になる。
• 検出の複雑度は、すべてのパスに依存するのではなく、強いパスゲインの数にのみ比例するようになり、指数関数的増加を回避する。
• ハイブリッドアプローチは、高ゲインパスと低ゲインパスの間のパワー差を効果的に活用し、検出精度の向上を実現する。
• レート1/3のターボ符号を適用した場合でも、本手法と最適MAP検出との間の性能ギャップはわずかであり、符号化下でも堅牢性が確認された。
• 本手法は、チャネル状態に応じて性能と複雑度のバランスを調整可能な柔軟で適応可能な検出フレームワークを提供する。