[論文レビュー] Low Complexity Maximum Likelihood Detection in Spatial Modulation Systems

Rakshith Rajashekar, K.V.S. Hari|arXiv (Cornell University)|Jun 27, 2012

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 12被引用数 11

ひとこと要約

本稿では、正方形および長方形QAM信号.constellationの構造を活用することで、信号の数に依存しない最大尤度（ML）性能を達成しつつ、計算量を大幅に削減した低複雑性のハードリミッティングを備えた球体符号検出器を、空間変調（SM）システムに提案する。

ABSTRACT

Spatial Modulation (SM) is a recently developed low-complexity Multiple-Input Multiple-Output scheme that uses antenna indices and a conventional signal set to convey information. It has been shown that the Maximum-Likelihood (ML) detection in an SM system involves joint detection of the transmit antenna index and the transmitted symbol, and hence, the ML search complexity grows linearly with the number of transmit antennas and the size of the signal set. In this paper, we show that the ML search complexity in an SM system becomes independent of the constellation size when the signal set employed is a square- or a rectangular-QAM. Further, we show that Sphere Decoding (SD) algorithms become essential in SM systems only when the number of transmit antennas is large and not necessarily when the employed signal set is large. We propose a novel {\em hard-limiting} enabled sphere decoding detector whose complexity is lesser than that of the existing detector and a generalized detection scheme for SM systems with {\em arbitrary} number of transmit antennas. We support our claims with simulation results that the proposed detectors are ML-optimal and offer a significantly reduced complexity.

研究の動機と目的

• 空間変調（SM）システムにおける最大尤度（ML）検出の計算量を、送信アンテナ数および信号.constellationサイズの両方に依存しない形で低減すること。
• 球体符号検出が主に送信アンテナ数が多い場合に必要となることが示されること。
• 任意の数の送信アンテナをサポートする一般化された検出方式を設計し、ML最適性を維持すること。
• 球体符号検出に新たなハードリミッティング機構を組み込むことで、従来の手法よりも低い検出複雑性を達成すること。
• シミュレーション結果を通じて、提案手法のML最適性および複雑性低減効果を検証すること。

提案手法

• 提案手法は、球体符号検出においてハードリミッティング技術を用いて探索空間を制限することで、検出中に評価される候補解の数を削減する。
• 正方形および長方形QAM.constellationの特徴的な構造を活用し、送信アンテナインデックスの検出と送信シンボルの検出を分離する。
• 検出プロセスを再定式化することで、ML探索の複雑性が.constellationサイズに依存せず、送信アンテナ数にのみ依存するようにする。
• 任意の数の送信アンテナをサポートする一般化された検出フレームワークを設計し、スケーラビリティと柔軟性を確保する。
• 球体符号アルゴリズムを変更し、探索空間を早期に剪定するハードリミッティング制約を組み込むことで、最適性を損なわず効率を向上させる。
• 球体符号の境界内で、有効な送信アンテナインデックスと.constellationシンボルのすべての組み合わせが考慮されるようにすることで、ML最適性を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 正方形または長方形QAM.constellationを用いる場合、SMシステムにおけるML検出の複雑性を.constellationサイズに依存させないことは可能か？
• RQ2 SMシステムにおいて球体符号検出が必要となる条件は何か？送信アンテナ数が多い場合か、信号セットサイズが大きい場合か？
• RQ3 球体符号検出にハードリミッティング機構を統合することで、複雑性を低減しつつML最適性を保持することは可能か？
• RQ4 任意の数の送信アンテナを有するSMシステムに、低複雑性とML性能を維持する一般化された検出方式を設計することは可能か？
• RQ5 提案手法の検出器が、従来の球体符号検出および他の既存の検出器と比較して、どの程度の複雑性低減効果を示すか？

主な発見

• 提案手法は最大尤度最適性を達成しており、全探索ML検出と同等の性能を示すが、著しく低い複雑性で実現される。
• 正方形および長方形QAM.constellationを用いる場合、ML検出の複雑性は.constellationサイズに依存せず、送信アンテナ数にのみ依存する。
• 球体符号検出が最も効果を発揮するのは、送信アンテナ数が多い場合であり、信号セットサイズが大きい場合ではないことが示された。
• ハードリミッティングを備えた球体符号検出は、従来の検出器よりも計算量を低減しており、特にアンテナ数が多い状況で顕著な効果を示す。
• シミュレーション結果により、提案手法がML性能を維持しながら、顕著な検出複雑性の低減を達成することが確認された。
• 一般化された検出方式は、任意の数の送信アンテナを効果的にサポートでき、多様なSMシステム構成におけるスケーラビリティを実現した。