[논문 리뷰] Phase Noise Estimation for Uncoded/Coded SISO and MIMO Systems

Arif Önder Isikman, Hani Mehrpouyan외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 10. 23.

Advanced Wireless Communication Techniques참고 문헌 32인용 수 3

한 줄 요약

이 학위논문은 비코드화 및 코드화된 SISO 및 MIMO 시스템에서 동시 위상 노이즈 추정 및 데이터 검출을 위한 기대치 최대화(EM) 프레임워크와 확장된 칼만 필터링을 기반으로 한 저복잡도 반복 수신기 알고리즘을 제안한다. 주요 기여는 저-중간 신호대노이즈비(SNR)에서 near-perfect 위상 노이즈 보정을 달성하는 EKFS 기반 EM 알고리즘으로, 특히 소속도가 낮은 LDPC 코드를 사용하여 소프트 결정을 향상시킬 경우 이상적인 위상 노이즈 지식에 가까운 성능을 보인다.

ABSTRACT

Non-ideal oscillators both at the transmitter and the receiver introduces time varying phase noise which interacts with the transmitted data in a non-linear fashion. Phase noise becomes a detrimental problem and needs to be estimated and compensated. In this thesis receiver algorithms are derived and evaluated to mitigate the effects of the phase noise in digital communication systems. In Chapter 3 phase noise estimation in single-input single-output (SISO) systems is investigated. First, a hard decision directed extended Kalman filter (EKF) is applied to an uncoded system. Next, an iterative receiver algorithm performing code-aided turbo synchronization is derived using the expectation maximization (EM) framework for a coded system. Two soft-decision directed estimators in the literature based on Kalman filtering are evaluated. Low density parity check (LDPC) codes are proposed to calculate marginal a posteriori probabilities and to construct soft decision symbols. Error rate performance of both estimators are compared through simulations. In Chapter 4 phase noise estimation in multi-input multi-output (MIMO) systems is investigated. First, a low complexity hard decision directed EKF is applied to an uncoded system. Next, a new receiver algorithm based on the EM framework for joint estimation and detection in coded MIMO systems is proposed. A low complexity soft decision directed extended Kalman filter and smoother (EKFS) that tracks the phase noise parameters over a frame is proposed in order to carry out the maximization step. The proposed EKFS based approach is combined with an iterative detector that utilizes bit interleaved coded modulation and employs LDPC codes. Finally, simulation results confirm that the error rate performance of the proposed EM-based approach is close to the scenario of perfect knowledge of phase noise at low-to-medium signal-to-noise ratios.

연구 동기 및 목표

• 시간에 따라 변화하는 위상 노이즈가 고속도 디지털 통신 시스템, 특히 고주파 백홀 링크에 악영향을 미치는 문제를 해결하기 위해.
• SISO 및 MIMO 시스템에서 전송 기호를 동시에 추정하고 검출할 수 있는 저복잡도 반복 수신기 알고리즘을 개발하기 위해.
• 블록 길이 및 변조 방식과 같은 다양한 시스템 파라미터에서 소프트 결정 지향 추정기(KS-MLA 및 EKS)의 성능을 평가하고 비교하기 위해.
• 비트 인터리빙 코딩 변조(BICM)와 LDPC 코드를 사용하여 코딩된 MIMO 시스템에 기반 EM 프레임워크를 확장하여 신뢰성을 향상시키기 위해.
• 실제 시스템 설계를 위한 위상 노이즈 보정에서 성능, 복잡도, 코딩률 간의 상호 상충 관계를 조사하기 위해.

제안 방법

• 비코드화된 SISO 및 MIMO 시스템에서 위상 노이즈 추적을 위한 하드 결정 지향 확장된 칼만 필터(EKF)를 유도한다.
• 코드화된 SISO 시스템을 위한 반복적 EM 기반 수신기를 제안하며, E단계에서는 사후 확률을 계산하고, M단계에서는 소프트 결정 지향 EKFS를 통해 위상 노이즈 추정치를 갱신한다.
• LDPC 코드를 사용하여 소프트 결정 기반 기댓값 사후 확률을 계산하여 추정 정확도를 향상시킨다.
• 코딩된 MIMO 시스템에서 동시 위상 노이즈 추적 및 데이터 검출을 위한 저복잡도 소프트 결정 지향 EKF 및 스무딩기(EKFS)를 도입한다.
• 비트 인터리빙 코딩 변조(BICM)와 LDPC 디코딩을 사용하여 반복적 위상 노이즈 추정을 위한 신뢰성 있는 소프트 결정을 생성한다.
• 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 다양한 SNR 및 위상 노이즈 분산 수준에서 비트 오류율(BER), 프레임 오류율(FER), 위상 노이즈 추정치의 평균 제곱오차(MSE)를 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 소프트 결정 지향 추정기(KS-MLA 및 EKS)의 성능는 블록 길이 및 변조 방식과 같은 시스템 파라미터에 어떻게 의존하는가?
• RQ2 EKFS 기반 EM 반복 수신기가 코드화된 SISO 및 MIMO 시스템에서 near-perfect 위상 노이즈 보정을 달성할 수 있는가?
• RQ3 코딩률과 디코더 반복 횟수는 위상 노이즈 추정 정확도 및 오류율 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 EKFS 알고리즘의 추정 정확도는 EM 반복 과정에서 어떻게 변화하며, 수렴 특성은 어떠한가?
• RQ5 위상 노이즈 추정 오차는 전체 시스템 성능에 어떤 영향을 미치며, 수신기 설계를 통해 어떻게 완화할 수 있는가?

주요 결과

• EKFS 기반 EM 알고리즘이 저-중간 SNR에서 코드화된 MIMO 시스템에서 near-perfect 위상 노이즈 보정을 달성하며, 이상적인 위상 노이즈 지식의 경우와 유사한 성능을 보인다.
• 높은 위상 노이즈 창출 분산 또는 긴 블록 길이 조건에서는 KS-MLA 추정기가 신뢰할 수 없는 소프트 결정으로 인해 성능이 크게 떨어지지만, EKS는 이러한 조건에서도 우수한 성능를 유지한다.
• FER 성능은 매 EM 반복마다 감소하여 효과적인 동시 추정 및 검출이 이루어지고 있음을 나타내지만, 수렴이 이루어지지 않으면 비트 오류 수치가 단조롭게 감소하지 않을 수 있다.
• 고 SNR 영역에서 오류 바닥이 나타나며, 이는 디코더 반복 횟수를 증가시키거나 코딩률을 낮춰 소프트 결정 신뢰도를 향상시킴으로써 완화할 수 있다.
• 저속도 LDPC 코드를 사용하면 소프트 결정 품질 향상으로 인해 FER 성능이 크게 향상되지만, 스펙트럼 효율성이 감소하는 비용이 수반된다.
• 제안된 EKFS 기반 알고리즘은 광범위한 위상 노이즈 분산 범위에서 뛰어난 강건성을 보이며, 실용적인 고주파 MIMO 시스템에 적합하다.