[논문 리뷰] Algorithms for Joint Phase Estimation and Decoding for MIMO Systems in the Presence of Phase Noise

Rajet Krishnan, Giulio Colavolpe외 2명|arXiv (Cornell University)|2013. 12. 08.

Advanced Wireless Communication Techniques참고 문헌 21인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 독립적인 로컬 오시레이터에서 기인한 위너 단계 잡음으로 인해 영향을 받는 MIMO 시스템에서의 공동 단계 잡음 추정 및 데이터 검출을 위한 세 가지 저복잡도, 부분 최적 알고리즘을 제안한다. 합-곱 알고리즘과 티코노프 분포, 스무딩-검출기 프레임워크, 변분 베이지안 추론을 사용하여, 특히 코딩 및 비코딩 전송에서 이전 작업에 비해 상당한 성능 향상을 달성한다.

ABSTRACT

In this work, we derive the maximum a posteriori (MAP) symbol detector for a multiple-input multiple-output system in the presence of Wiener phase noise due to noisy local oscillators. As in single-antenna systems, the computation of the optimal receiver is an infinite dimensional problem and is thus unimplementable in practice. In this purview, we propose three suboptimal, low-complexity algorithms for approximately implementing the MAP symbol detector, which involve joint phase noise estimation and data detection. Our first algorithm is obtained by means of the sum-product algorithm, where we use the multivariate Tikhonov canonical distribution approach. In our next algorithm, we derive an approximate MAP symbol detector based on the smoother-detector framework, wherein the detector is properly designed by incorporating the phase noise statistics from the smoother. The third algorithm is derived based on the variational Bayesian framework. By simulations, we evaluate the performance of the proposed algorithms for both uncoded and coded data transmissions, and we observe that the proposed techniques significantly outperform the other algorithms proposed in the literature.

연구 동기 및 목표

• 독립적인 로컬 오시레이터에서 기인하는 시간에 따라 변하는 단계 잡음으로 인한 MIMO 시스템의 성능 저하를 해결한다.
• 무한차원 단계 잡음 추정으로 인해 최적의 사후 확률(MAP) 심볼 검출기가 비현실적이 되는 문제를 해결한다.
• 공동으로 단계 잡음을 추정하고 전송된 심볼을 검출하는 실용적이고 저복잡도 수신기 알고리즘을 설계한다.
• 제안된 알고리즘을 비코딩 및 코딩 전송 시나리오 모두에서 평가하여 강건성과 성능 향상을 입증한다.

제안 방법

• 위너 단계 잡음이 있는 MIMO 시스템에 대한 최적의 MAP 심볼 검출기를 유도하되, 무한차원 단계 잡음 PDF 계산의 비현실성으로 인해 이를 실현 가능하지 않음을 인정한다.
• 첫 번째 알고리즘은 다변량 티코노프 캐논리컬 분포를 사용하여 합-곱 알고리즘(SPA)을 구현하여 사후 밀도를 근사한다.
• 두 번째 알고리즘은 스무딩-검출기 프레임워크에 기반하며, 검출기가 확장 칼만 스무딩기(EKS)를 통해 단계 잡음 통계를 통합한다.
• 세 번째 알고리즘은 변분 베이지안(VB) 프레임워크를 사용하여 데이터와 단계 잡음의 공동 사후분포를 근사함으로써 해석 가능한 추론을 가능하게 한다.
• VB 프레임워크에서의 영향도 항을 무시하거나, 가능성을 단순화하기 위해 우도 함수의 구조를 활용한 근사 기법을 사용한다.
• 결과로 도출된 근사 사후분포를 반복적인 검출 및 추정 절차에 통합하여 실용적인 구현을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 무한차원 성격을 지닌 최적의 MAP 심볼 검출기를 실용적으로 근사할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 분리된 추정 또는 전통적인 MIMO 수신기와 비교했을 때, 공동 단계 잡음 추정 및 데이터 검출의 성능 향상은 어떠한가?
• RQ3 합-곱, 스무딩-검출기, 변분 베이지안 등의 다양한 근사 프레임워크는 복잡도와 오류율 성능 측면에서 어떻게 비교되는가?
• RQ4 제안된 알고리즘은 단계 잡음 하에서 비코딩 및 코딩 MIMO 전송 시스템 모두에서 높은 성능을 유지할 수 있는가?
• RQ5 단계 잡음 상관성과 시간 변화는 공동 검출 및 추정 알고리즘의 설계 및 성능에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 알고리즘은 단계 잡음 하에서 비코딩 및 코딩 MIMO 전송 모두에서 기존 문헌의 방법에 비해 상당히 뛰어난 성능을 보인다.
• 티코노프 캐논리컬 분포를 사용한 합-곱 알고리즘은 특히 고 SNR 영역에서 복잡도와 성능 사이의 균형을 잘 유지한다.
• 스무딩-검출기 프레임워크는 확장 칼만 스무딩기(EKS)를 통해 단계 잡음의 시간적 상관성을 활용함으로써 성능 향상을 이룬다.
• 변분 베이지안 접근법은 안정적인 수렴과 단계 잡음 및 심볼의 불확실성에 효과적으로 대응함으로써 강건한 성능을 제공한다.
• 시뮬레이션 결과는 공동 추정 및 검출 기법이 단계 잡음을 채널의 일부로 간주하는 것보다 단계 잡음으로 인한 성능 저하를 더 효과적으로 완화함을 확인한다.
• 기존 채널 추정 기법이 실패하는 경우, 즉 단계 잡음이 채널보다 빠르게 변하는 빠른 fading 단계 잡음 환경에서도 알고리즘이 효과적으로 작동한다.