[論文レビュー] Low-Complexity Near-ML Decoding of Large Non-Orthogonal STBCs using Reactive Tabu Search

N. N. Srinidhi, Saif Khan Mohammed+2 more|ArXiv.org|Jan 13, 2009

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 13被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、巡回除法代数（CDA）から得られる大規模な非直交空間時間ブロックコード（STBC）の低複雑性・近最尤（near-ML）検出のための反応型タブー探索（RTS）アルゴリズムを提案する。12×12 STBCサイズおよび18 bps/Hzスペクトル効率において、SISO AWGN性能からわずか0.5 dBのSNRギャップで近SISO AWGN性能を達成し、ほぼ容量に近い符号化BER性能を実現する。

ABSTRACT

Non-orthogonal space-time block codes (STBC) with {\em large dimensions} are attractive because they can simultaneously achieve both high spectral efficiencies (same spectral efficiency as in V-BLAST for a given number of transmit antennas) {\em as well as} full transmit diversity. Decoding of non-orthogonal STBCs with large dimensions has been a challenge. In this paper, we present a reactive tabu search (RTS) based algorithm for decoding non-orthogonal STBCs from cyclic division algebras (CDA) having large dimensions. Under i.i.d fading and perfect channel state information at the receiver (CSIR), our simulation results show that RTS based decoding of $12 imes 12$ STBC from CDA and 4-QAM with 288 real dimensions achieves $i)$ $10^{-3}$ uncoded BER at an SNR of just 0.5 dB away from SISO AWGN performance, and $ii)$ a coded BER performance close to within about 5 dB of the theoretical MIMO capacity, using rate-3/4 turbo code at a spectral efficiency of 18 bps/Hz. RTS is shown to achieve near SISO AWGN performance with less number of dimensions than with LAS algorithm (which we reported recently) at some extra complexity than LAS. We also report good BER performance of RTS when i.i.d fading and perfect CSIR assumptions are relaxed by considering a spatially correlated MIMO channel model, and by using a training based iterative RTS decoding/channel estimation scheme.

研究の動機と目的

• 数百の実数次元を持つ大規模な非直交STBCにおける高い復元複雑性の課題に対処すること。
• 巡回除法代数（CDA）から得られる大規模なSTBCに対して、近最尤性能を達成する低複雑性の復元アルゴリズムを開発すること。
• 不完全なチャネル状態情報および空間相関を含む実用的状況下での性能を評価すること。
• 従来の低複雑性手法（例：尤度上昇探索（LAS））と比較して、提案されたRTSベースの復元の性能を検証すること。

提案手法

• RTSアルゴリズムは、受信信号に最も近いSTBCコドワードを探索するために信号空間におけるヒューリスティック探索を実行し、全探索を回避する。
• 探索済みの解を再び訪問しないようにするためのタブーリストを用いることで、探索効率を向上させるとともに、局所最適解に陥るのを防ぐ。
• 反応機構により、探索履歴および性能フィードバックに基づいて、タブーテナンスと探索強度を動的に調整する。
• 目的関数の収束および反復回数の上限に基づく停止基準を導入する。
• 不完全なチャネル状態情報に対応するため、訓練パイロットを用いた反復的RTS復元／チャネル推定方式を採用する。
• 空間相関はGesbertらのMIMO fadingモデルを用いてモデル化し、現実的な伝搬条件下での耐障害性を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 反応型タブー探索は、数百の実数次元を持つ大規模な非直交STBCに対して、妥当な複雑性で近最尤性能を達成できるか？
• RQ2 次元数のスケーリングに伴い、RTSベースの復元は尤度上昇探索（LAS）アルゴリズムと比較して、BER性能でどのように差をつけるか？
• RQ3 訓練ベースのチャネル推定を用いた場合、不完全なチャネル状態情報下でのRTS復元の性能はいかほどか？
• RQ4 MIMOチャネルにおける空間相関は、大規模STBCのRTS復元のBER性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• CDAから得られる12×12非直交STBC（4-QAM）に対してRTS復元を適用した場合、SISO AWGN性能からわずか0.5 dBのSNRギャップで未符号化BERが10⁻³に達する。
• レート3/4のターボ符号を用いることで、18 bps/Hzのスペクトル効率において、理論上のMIMO容量から約5 dBのBERギャップで性能を達成する。
• 次元数が少ない場合でも、LASアルゴリズムよりも近SISO AWGN性能を達成するが、わずかに高い複雑性を伴う。
• 訓練ベースの反復的RTS復元／チャネル推定方式を用いることで、推定されたCSIR下でのBER性能は、完全なCSIRに近づき、特にコherency timeが長い場合（例：Nd=20）に顕著である。
• MIMOチャネルにおける空間相関は分岐利得を低下させるが、受信アンテナ数を増加させること（Nr=14 vs. Nr=12）でこの性能損失を緩和できる。
• 16-QAMでもRTSアルゴリズムは優れた性能を維持しており、高次アンサンブルおよび大規模STBCへの適用可能性が示された。