[論文レビュー] Integrated Semi-definite Relaxation Receiver for LDPC-Coded MIMO Systems

Kun Wang, Zhi Ding|arXiv (Cornell University)|Jun 12, 2018

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 26被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、LDPC符号化MIMOシステム向けに統合的半定値緩和（SDR）受信機を提案する。この手法は、ターボ処理を介して符号制約とソフト情報の両方を統合的に活用する。符号制約をSDR検出定式化に組み込み、繰り返し外挿情報交換を伴うMAP-SDR検出器を用いることで、フルリストSDRターボ受信機と比較して著しく低い複雑さでほぼML性能を達成する。一方、簡素化された単一SDRバージョンは、著しく低い実行時間でほぼ最適性能を維持する。

ABSTRACT

Semi-definite relaxation (SDR) detector has been demonstrated to be successful in approaching maximum likelihood (ML) performance while the time complexity is only polynomial. We propose a new receiver jointly utilizing the forward error correction (FEC) code information in the SDR detection process. Strengthened by code constraints, the joint SDR detector substantially improves the overall receiver performance. For further performance boost, the ML-SDR detector is adapted to MAP-SDR detector by incorporating a priori information in the cost function. Under turbo principle, MAP-SDR detector takes in soft information from decoder and outputs extrinsic information with much improved reliability. We also propose a simplified SDR turbo receiver that solves only one SDR per codeword instead of solving multiple SDRs in the iterative turbo processing. This scheme significantly reduces the time complexity of SDR turbo receiver, while the error performance remains similar as before. In fact, our simplified scheme is generic and it can be applied to any list-based iterative receivers.

研究の動機と目的

• MIMOシステムにおける最大尤度（ML）検出の高い計算複雑さを軽減しつつ、ほぼ最適性能を維持すること。
• 前向き誤り訂正（FEC）符号制約を検出最適化問題に直接統合することで、SDR検出性能を向上させること。
• 各コードワードに対して初期イテレーションで1回のSDRのみを解くことで、繰り返しSDRターボ受信機の時間複雑さを低減すること。
• 以降のイテレーションにおける外挿情報生成のための汎用的で低複雑度の近似スキームを開発すること。
• 共同コード-SDR検出が、ビット誤り率と計算効率の両面で、従来のSDRおよびリストベースのターボ受信機を上回ることを示すこと。

提案手法

• LDPC符号制約をSDR検出問題に統合して、符号構造を活用することで検出信頼性を向上させる共同ML-SDR検出器を構築する。
• 事前情報（a priori information）をコスト関数に組み込むことで、ML-SDR検出器をMAP-SDR検出器に変換し、ソフト入力・ソフト出力処理を可能にする。
• ターボ処理フレームワークを採用し、MAP-SDR検出器がデコーダからのソフト入力を受け取り、繰り返し精錬のための外挿情報（extrinsic information）を出力する。
• 初期イテレーションで各コードワードに対して1回のSDRのみを解く簡素化されたSDRターボ受信機を提案し、以降のイテレーションでは低複雑度近似を用いて外挿情報を生成する。
• ランダム化やランク1近似を回避するため、最適SDR行列解の最後の列をシンボル推定値として使用する。
• 初期の対数尤度比（LLRs）とデコーダフィードバックLLRsを用いて、ハミング半径に基づくリスト生成法を適用し、最小限の計算量で性能を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 FEC符号制約をSDR検出に統合することで、MIMOシステムのビット誤り率（BER）性能が著しく向上するか？
• RQ2 共同MAP-SDR検出器の性能は、フルリストSDRターボ受信機と比較して、BERおよび複雑さの観点でどのように異なるか？
• RQ3 初期イテレーションで各コードワードに対して1回のSDRのみを解く簡素化されたSDRターボ受信機は、フルリスト手法と同等の性能を達成しつつ、実行時間を著しく短縮できるか？
• RQ4 提案された外挿情報近似スキームは、さまざまなリストベースの繰り返しMIMO受信機に一般化可能で効果的か？
• RQ5 繰り返し処理において1コードワードあたり1つのSDRと複数のSDRを用いる場合の、性能と複雑さのトレードオフは何か？

主な発見

• 符号制約を組み込んだ共同ML-SDR検出器は、符号統合を行わない従来のSDR検出器と比較して、顕著に優れたBER性能を達成する。
• 共同MAP-SDRターボ受信機は、フルリストSDRターボ受信機と同等の性能を達成するが、時間複雑さが著しく低い。
• 簡素化された単一共同SDRターボ受信機は、特に高SNR領域において、フルリスト手法とほぼ同一のBER性能を維持するが、実行時間が顕著に短縮される。
• (256,128) LDPC符号化MIMOシステムにおいて、提案された単一SDR受信機は、MehranのリストベースSDR手法と比較して平均実行時間を50%以上短縮するが、性能損失は最小限に抑えられる。
• BER ≈ 1e-4の領域で、提案された共同SDR受信機はMehranのリストおよび単一SDR受信機を上回り、誤りフロア領域で明確な性能優位性を示す。
• EXITチャート解析により、低事前相互情報量（a priori MI）領域で、共同MAP-SDR受信機がフルリスト手法よりも高い外挿相互情報量を生成することが確認され、初期イテレーションでの収束が速いことが示された。