[论文解读] Complex Lattice Reduction Algorithm for Low-Complexity MIMO Detection

Ying Hung Gan, Cong Ling+1 more|ArXiv.org|Jul 17, 2006

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 16被引用 16

一句话总结

本文提出了一种专为复值MIMO信道设计的复杂LLL（CLLL）格约化算法，在保持与传统实值LLL约化相同的误比特率性能和完整分集增益的同时，将复杂度降低了近50%。该方法直接在复格基上操作，无需实值分解，从而在快衰落环境中实现了高效低复杂度的MIMO检测。

ABSTRACT

Recently, lattice-reduction-aided detectors have been proposed for multiple-input multiple-output (MIMO) systems to give performance with full diversity like maximum likelihood receiver, and yet with complexity similar to linear receivers. However, these lattice-reduction-aided detectors are based on the traditional LLL reduction algorithm that was originally introduced for reducing real lattice bases, in spite of the fact that the channel matrices are inherently complex-valued. In this paper, we introduce the complex LLL algorithm for direct application to reduce the basis of a complex lattice which is naturally defined by a complex-valued channel matrix. We prove that complex LLL reduction-aided detection can also achieve full diversity. Our analysis reveals that the new complex LLL algorithm can achieve a reduction in complexity of nearly 50% over the traditional LLL algorithm, and this is confirmed by simulation. It is noteworthy that the complex LLL algorithm aforementioned has nearly the same bit-error-rate performance as the traditional LLL algorithm.

研究动机与目标

• 为解决将实值LLL约化应用于本质上为复值的MIMO信道矩阵时效率低下的问题。
• 开发一种直接在复数域进行格约化的算法，以保持完整分集增益并最小化计算开销。
• 降低格约化辅助MIMO检测的预处理复杂度，尤其在快衰落信道中至关重要。
• 证明复格约化可实现与实值LLL约化相当的性能，但复杂度显著降低。

提出的方法

• 提出用于由复信道矩阵定义的复格基的复杂LLL（CLLL）算法。
• 将LLL约化框架适配至复数域，保持复数域内的幺模变换和大小约减条件。
• 推导接近因子的常数上界，以证明格约化辅助MIMO检测中的完整分集增益。
• 对CLLL与传统实值LLL（RLLL）进行复杂度分析，显示平均计算成本降低了44.2%至50.5%。
• 通过仿真验证，CLLL约化检测的误比特率（BER）和向量误差率（VER）性能与RLLL约化检测无明显差异。
• 将CLLL算法与连续干扰 cancellation（SIC）及迫零（ZF）检测结合，评估端到端性能与复杂度。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否设计一种直接的复格约化算法，避免实值等效方法中的维度加倍问题？
• RQ2 复LLL算法是否在MIMO检测中保持完整分集增益，性能与最大似然检测相当？
• RQ3 与传统实值LLL约化相比，复LLL算法可实现多大的复杂度降低？
• RQ4 在衰落MIMO信道中，CLLL约化检测的误比特率性能与RLLL约化检测相比如何？
• RQ5 所提出的算法是否能使格约化辅助检测在预处理复杂度至关重要的快速衰落MIMO系统中实现实际应用？

主要发现

• 与传统实值LLL（RLLL）约化相比，复杂LLL（CLLL）算法将平均预处理复杂度降低了约50%，仿真结果表明在不同系统规模下复杂度降低了45.1%至49.2%。
• 使用CLLL约化基的MIMO检测的误比特率（BER）和向量误差率（VER）性能与使用RLLL约化基的性能几乎完全相同，未观察到可测量的性能下降。
• CLLL算法在MIMO检测中实现了完整分集增益，通过接近因子的常数上界得到证明，确保分集阶数与最大似然检测一致。
• 复杂度降低主要源于避免了实值等效形式中的矩阵维度加倍，尤其在直接于复数域操作时，QR分解阶段最多可节省47.1%的计算量。
• 该算法在快衰落信道中尤为有益，因为低预处理复杂度对于格约化辅助检测器的实时实现至关重要。
• 理论分析证实，CLLL的最坏情况性能边界并非过于悲观，因为在实际中该算法表现几乎与理论指数界相当。