[논문 리뷰] Low Complexity Maximum Likelihood Detection in Spatial Modulation Systems

Rakshith Rajashekar, K.V.S. Hari|arXiv (Cornell University)|2012. 06. 27.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 12인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 계수의 크기 제한 기능을 갖춘 저복잡도, 경계 제한 영역 디코딩 검출기 기반 공간 변조(SM) 시스템을 제안하며, 복잡도가 증가하지 않도록 최대우도(ML) 성능을 달성한다. 제곱형 및 직사각형 QAM 조합의 구조를 활용함으로써 검색 공간을 분리하여, ML 검출 복잡도를 조합 크기와 무관하게 만들고, 특히 전송 안테나 수가 많을 경우에 크게 감소시킨다.

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.

연구 동기 및 목표

• 기존에 전송 안테나 수와 조합 크기의 곱에 비례해 증가하는 공간 변조(SM) 시스템의 최대우도(ML) 검출 복잡도를 감소시키는 것.
• 영역 디코딩이 주로 전송 안테나 수가 많을 때 유용하며, 신호 집합 크기가 클 때가 아니라 그다지 중요하지 않다는 것을 보여주는 것.
• 임의의 전송 안테나 수를 지원하면서도 ML 최적성을 유지하는 일반화된 검출 방법을 개발하는 것.
• 영역 디코딩에 새로운 경계 제한 메커니즘을 통합하여 기존 방법보다 낮은 검출 복잡도를 달성하는 것.
• 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 검출기의 ML 최적성과 복잡도 감소 효과를 검증하는 것.

제안 방법

• 제안된 방법은 영역 디코딩에 경계 제한 기법을 적용하여 검색 공간을 제한함으로써, 검출 과정에서 평가하는 후보 해의 수를 줄인다.
• 제곱형 및 직사각형 QAM 조합의 특수한 구조를 활용하여 전송 안테나 인덱스 검출과 전송 기호 검출을 분리한다.
• 검출 과정을 재구성함으로써 최대우도 검색 복잡도가 조합 크기와 무관하게, 오직 전송 안테나 수에만 의존하게 된다.
• 모든 전송 안테나 수를 지원할 수 있도록 일반화된 검출 프레임워크를 설계하여 확장성과 유연성을 확보한다.
• 영역 디코딩 알고리즘에 경계 제한 조건을 통합하여 검색 공간을 조기에 잘라내어 효율성을 향상시키되, 최적성은 유지한다.
• 영역 디코딩의 범위 내에서 유효한 전송 안테나 인덱스와 조합 기호의 모든 조합을 고려함으로써 ML 최적성을 유지한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제곱형 또는 직사각형 QAM 조합을 사용할 경우, SM 시스템에서 ML 검출 복잡도를 조합 크기와 무관하게 만들 수 있는가?
• RQ2 SM 시스템에서 영역 디코딩이 필요한 조건은 전송 안테나 수가 많을 때인지, 신호 집합 크기가 클 때인지?
• RQ3 어떻게 경계 제한 메커니즘을 영역 디코딩에 통합하여 복잡도를 감소시키면서도 ML 최적성을 유지할 수 있는가?
• RQ4 임의의 전송 안테나 수를 지원하면서도 저복잡도와 ML 성능를 유지하는 일반화된 검출 방법을 설계할 수 있는가?
• RQ5 기존의 영역 디코딩 및 기타 검출기와 비교했을 때, 제안된 검출기가 달성하는 복잡도 감소의 정도는 어느 정도인가?

주요 결과

• 제안된 검출기는 최대우도 최적성을 확보하여, 완전한 ML 검출과 동일한 성능를 낼 수 있지만 복잡도가 크게 감소한다.
• 제곱형 및 직사각형 QAM 조합을 사용할 경우, ML 검출 복잡도는 조합 크기와 무관하게 전송 안테나 수에만 비례한다.
• 영역 디코딩이 SM 시스템에서 가장 유용한 경우는 전송 안테나 수가 많을 때이며, 신호 집합 크기가 클 때는 그다지 중요하지 않다는 것이 입증되었다.
• 경계 제한 기능이 탑재된 영역 디코딩은 기존 검출기보다 계산 복잡도를 낮추며, 특히 다수의 전송 안테나를 사용하는 환경에서 유의미한 성능 향상을 보였다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 방법이 ML 성능를 유지하면서도 검출 복잡도를 상당히 감소시킴을 확인했다.
• 일반화된 검출 프레임워크는 임의의 전송 안테나 수를 성공적으로 지원하여 다양한 SM 시스템 구성에서의 확장성을 확보했다.