[논문 리뷰] Adaptive and Iterative Multi-Branch MMSE Decision Feedback Detection Algorithms for MIMO Systems

Rodrigo C. de Lamare|arXiv (Cornell University)|2013. 08. 13.

Advanced Wireless Communication Techniques참고 문헌 67인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 MIMO 공간multiplexing 시스템을 위한 적응형, 반복적 다중지점 최소평균제곱오차 결정피드백(MB-MMSE-DF) 검출 알고리즘을 제안한다. 공통 행렬 역행렬에서 유도된 제약 조건이 부여된 MMSE 필터를 갖는 다수의 취소 브랜치를 활용함으로써, 기존 검출기보다 훨씬 낮은 복잡도로 최대우도성능에 가까운 성능을 달성하면서도 전체 다양도 이득을 유지하고, 적응형 및 소프트 출력 구현이 효율적으로 가능하다.

ABSTRACT

In this work, decision feedback (DF) detection algorithms based on multiple processing branches for multi-input multi-output (MIMO) spatial multiplexing systems are proposed. The proposed detector employs multiple cancellation branches with receive filters that are obtained from a common matrix inverse and achieves a performance close to the maximum likelihood detector (MLD). Constrained minimum mean-squared error (MMSE) receive filters designed with constraints on the shape and magnitude of the feedback filters for the multi-branch MMSE DF (MB-MMSE-DF) receivers are presented. An adaptive implementation of the proposed MB-MMSE-DF detector is developed along with a recursive least squares-type algorithm for estimating the parameters of the receive filters when the channel is time-varying. A soft-output version of the MB-MMSE-DF detector is also proposed as a component of an iterative detection and decoding receiver structure. A computational complexity analysis shows that the MB-MMSE-DF detector does not require a significant additional complexity over the conventional MMSE-DF detector, whereas a diversity analysis discusses the diversity order achieved by the MB-MMSE-DF detector. Simulation results show that the MB-MMSE-DF detector achieves a performance superior to existing suboptimal detectors and close to the MLD, while requiring significantly lower complexity.

연구 동기 및 목표

• 대규모 안테나 어레이를 갖는 MIMO 시스템에서 최적의 최대우도성 검출(MLD)의 높은 계산 복잡도 문제를 해결하기 위해.
• 특히 수신 다양도를 완전히 확보하지 못하는 등의 성능 한계를 가지는 부분 최적 검출기의 문제를 극복하기 위해.
• 낮은 복잡도이면서 근접 최대우도(MIMO) 검출 방식을 개발하여 전체 다양도를 유지하고 반복 검출 및 소프트 출력을 지원하기 위해.
• 시간에 따라 변화하는 채널에서 RLS 유형의 파arameter 추정을 사용하여 적응형 운영을 가능하게 하기 위해.
• 반복적 검출 및 디코딩 시스템에 통합 가능한 소프트 입력-소프트 출력 버전을 제공하기 위해.

제안 방법

• MB-MMSE-DF 검출기는 공통 행렬 역행렬에서 유도된 피드포워드 및 피드백 필터를 갖는 다수의 처리 브랜치를 사용하여 다양한 검출 후보를 탐색한다.
• 피드백 필터의 형태와 크기 제약 조건을 갖는 제약 조건이 부여된 MMSE 필터를 설계하여 성능 및 안정성을 향상시킨다.
• 식 (61)에 기반한 순간 MMSE 지표를 사용하여 각 기호당 최적의 검출 브랜치를 선택함으로써 계산 부담을 감소시킨다.
• 적응형 구현은 시간에 따라 변화하는 채널을 낮은 피드백 오버헤드로 추적할 수 있는 RLS 유형 알고리즘을 활용한다.
• 소프트 출력 버전은 컨volution 코드를 사용한 반복 디코딩을 위해 다수의 검출 후보를 기반으로 로그가능도비(LLRs)를 생성한다.
• 이 방법은 이차 통계 및 브랜치 간에 공유되는 단일 행렬 역행렬에 의존하여 추가적인 복잡도를 최소화한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중지점 결정피드백 구조는 복잡도를 감소시키면서 MIMO 공간multiplexing에서 근접 최대우도 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ2 제약 조건이 부여된 MMSE 필터링은 부분 최적 MIMO 검출기의 다양도 이득과 오류 성능을 향상시킬 수 있는가?
• RQ3 적응형 RLS 기반 구현은 시간에 따라 변화하는 fading 채널에서 성능을 유지할 수 있는가?
• RQ4 제안된 검출기는 반복적 검출 및 디코딩을 위한 소프트 출력 기능을 지원할 수 있는가?
• RQ5 MB-MMSE-DF 검출기는 MLD와 동일한 전체 수신 다양도 순서를 달성하는가?

주요 결과

• MB-MMSE-DF 검출기는 다양한 SNR 영역에서 최적의 MLD와 0.5 dB 이내의 성능를 확보하면서도 복잡도가 크게 낮다.
• 검출기는 MLD와 동일한 전체 다양도 순서를 확보하며, 이는 부분 최적 검출기에서는 항상 이루어지지 않는 특성이다.
• 공유된 행렬 역행렬과 공통 통계를 활용함으로써 복잡도는 기존의 일반 MMSE-DF와 비슷한 수준으로 높을 뿐만 아니라, 매우 낮은 수준의 증가를 보인다.
• 적응형 RLS 기반 구현은 성능 저하가 최소한이 되도록 시간에 따라 변화하는 채널을 효과적으로 추적한다.
• 소프트 출력 버전은 컨volution 코드를 사용한 효과적인 반복 검출을 가능하게 하여 비트 오류율 성능을 향상시킨다.
• 식 (61)에 기반한 순간 MMSE 지표는 전체 지표(식 60)와 동등한 성능를 제공하면서도 계산량을 감소시켜 실시간 운영을 가능하게 한다.