[論文レビュー] Optimization of MIMO detectors: Unleashing the multiplexing gain

Nirmalendu Bikas Sinha, Sayan Chakraborty+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 17, 2010

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 9被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、V-BLASTアーキテクチャにおいて、ゼロフォーカス（ZF）および最小分散誤差（MMSE）基準を用いた順序付き逐次干渉キャンセレーション（SIC）を活用した最適化されたMIMO検出方式を提案する。この方式は、最大尤度（ML）に近い性能を著しく低い複雑性で達成する。研究では、SICに基づく検出器が計算コストを抑えたままMLに近い誤り率に達することを示し、レイノルズフェイジングおよびAWGNチャネルにおいてMIMOシステムの多重度利得を効果的に解き放つ。

ABSTRACT

Multiple Input Multiple Output (MIMO) systems have recently emerged as a key technology in wireless communication systems for increasing both data rates and system performance. There are many schemes that can be applied to MIMO systems such as space time block codes, space time trellis codes, and the Vertical Bell Labs Space-Time Architecture (V-BLAST). This paper proposes a novel signal detector scheme called MIMO detectors to enhance the performance in MIMO channels. We study the general MIMO system, the general V-BLAST architecture with Maximum Likelihood (ML), Zero- Forcing (ZF), Minimum Mean- Square Error (MMSE), and Ordered Successive Interference Cancellation (SIC) detectors and simulate this structure in Rayleigh fading channel. Also compares the performances of MIMO system with different modulation techniques in Fading and AWGN channels. Base on frame error rates and bit error rates, we compare the performance and the computational complexity of these schemes with other existence model.Simulations shown that V-BLAST implements a detection technique, i.e. SIC receiver, based on ZF or MMSE combined with symbol cancellation and optimal ordering to improve the performance with lower complexity, although ML receiver appears to have the best SER performance-BLAST achieves symbol error rates close to the ML scheme while retaining the lowcomplexity nature of the V-BLAST.

研究の動機と目的

• より高いデータレートと信頼性を実現するため、MIMOシステムの性能を向上させる検出技術の最適化を目的とする。
• 高いスペクトル効率を維持しつつ、MIMO検出における計算複雑性を低減することを目的とする。
• さまざまなフェイジング状態下での、ML、ZF、MMSE、およびSICといった異なるMIMO検出器の性能を評価・比較することを目的とする。
• SICに基づく検出器が、計算複雑性を低く抑えつつ最大尤度（ML）に近いビット誤り率（BER）性能を達成できることを示すこと。
• 最適な順序付けと干渉キャンセレーションの有効性を検証し、MIMOシステムにおける多重度利得を最大化すること。

提案手法

• 本研究では、V-BLASTアーキテクチャを用いた一般的なMIMOシステムモデルを採用し、線形検出技術としてZFおよびMMSEを用いる。
• 検出精度の向上を目的として、最適なシンボル順序付けを用いた順序付き逐次干渉キャンセレーション（SIC）を実装する。
• フレーム誤り率（FER）およびビット誤り率（BER）を指標として、レイノルズフェイジングおよびAWGNチャネルにおける提案検出器の性能を評価する。
• 検出性能と複雑性への影響を評価するため、さまざまな変調方式をテストする。
• 検出プロセスでは、MMSEまたはZFの事前キャンセレーションと、反復的干渉キャンセレーションおよびシンボル再推定を組み合わせる。
• シミュレーションにより、提案されたSICベースの検出器をML、ZF、MMSE、および従来のSICと比較し、BER、FER、および計算負荷の観点から評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ZFまたはMMSEを用いたSICベース検出は、計算複雑性を著しく低減しつつ、MIMOシステムで近似ML性能を達成できるか？
• RQ2 SICにおける最適な順序付けは、MIMO検出器の誤り率性能をどのように向上させるか？
• RQ3 さまざまなMIMO検出方式において、BER性能と計算複雑性のトレードオフはどのように変化するか？
• RQ4 SICベースの検出器は、レイノルズフェイジングチャネルにおいて、最大尤度（ML）検出の性能をどの程度まで近似できるか？
• RQ5 さまざまな変調方式は、フェイジングおよびAWGN状態下でのMIMO検出器の性能にどのように影響を与えるか？

主な発見

• MMSEまたはZF基準を用いたSIC検出器は、特にレイノルズフェイジングチャネルにおいて、最大尤度（ML）検出器とほぼ同等のビット誤り率（BER）を達成する。
• ML検出器に近い性能を示す一方で、SICベースの検出器はML検出に比べて著しく低い計算複雑性を維持している。
• SICにおける最適な順序付けは、検出精度を向上させ、誤り率を低減するため、性能向上の鍵要因である。
• すべてのテストされた変調方式において、SICを用いたV-BLASTアーキテクチャは、従来のZFおよびMMSE検出器よりもBERおよびFERの観点で優れた性能を示す。
• 本提案方式は、スペクトル効率と検出複雑性のバランスを取ることで、MIMOシステムにおける多重度利得を効果的に解き放つ。
• 性能比較の結果、特に高SNR領域において、MMSEベースのSICはZFベースのSICよりも優れた誤り率性能を示す。