[论文解读] Algorithms for Joint Phase Estimation and Decoding for MIMO Systems in the Presence of Phase Noise

Rajet Krishnan, Giulio Colavolpe+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 8, 2013

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 21被引用 4

一句话总结

本文提出三种低复杂度、次优的算法，用于在由独立本振引起的维纳相位噪声影响的MIMO系统中进行联合相位噪声估计与数据检测。通过使用和积算法（sum-product algorithm）结合Tikhonov分布、平滑器-检测器框架以及变分贝叶斯推理，这些方法在性能上显著优于先前工作，尤其在编码与非编码传输中表现突出。

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.

研究动机与目标

• 解决由独立本振引起的时变相位噪声导致的MIMO系统性能退化问题。
• 克服由于相位噪声估计的无限维概率密度函数计算导致的最优最大后验（MAP）符号检测器不可行性。
• 设计实用的、低复杂度的接收机算法，联合估计相位噪声并检测发送符号。
• 在非编码与编码传输场景下评估所提算法，以证明其鲁棒性与性能增益。

提出的方法

• 推导具有维纳相位噪声的MIMO系统的最优MAP符号检测器，承认其因无限维相位噪声概率密度函数计算而不可行。
• 采用第一种算法，利用和积算法（SPA）结合多变量Tikhonov标准分布，以近似后验密度。
• 基于平滑器-检测器框架开发第二种算法，其中检测器利用扩展卡尔曼平滑器（EKS）提供的相位噪声统计信息。
• 提出第三种算法，采用变分贝叶斯（VB）框架以近似数据与相位噪声的联合后验分布，实现可处理的推理。
• 利用VB框架中的零方差项近似，并利用似然函数的结构以简化期望计算。
• 将所得近似后验分布集成到迭代检测与估计过程中，以实现实际应用。

实验结果

研究问题

• RQ1 在无限维特性下，如何实际近似具有维纳相位噪声的MIMO系统的最优MAP符号检测器？
• RQ2 与单独估计或传统MIMO接收机相比，联合相位噪声估计与数据检测在性能上有哪些提升？
• RQ3 在复杂度与误码率性能方面，和积、平滑器-检测器与变分贝叶斯三种近似框架如何比较？
• RQ4 所提算法在相位噪声存在下的非编码与编码MIMO传输系统中是否能保持高性能？
• RQ5 相位噪声的相关性与时变特性对联合检测与估计算法的设计与性能有何影响？

主要发现

• 所提算法在相位噪声影响下的非编码与编码MIMO传输中，显著优于文献中现有方法。
• 采用Tikhonov标准分布的和积算法在复杂度与性能之间取得良好平衡，尤其在高信噪比（SNR）区域表现优异。
• 平滑器-检测器框架通过利用扩展卡尔曼平滑器（EKS）对相位噪声时间相关性的建模，实现了性能提升。
• 变分贝叶斯方法展现出鲁棒性能，具有稳定收敛性，并能有效处理相位噪声与数据符号中的不确定性。
• 仿真结果证实，联合估计与检测方法比将相位噪声视为信道一部分的处理方式，更能有效缓解相位噪声导致的性能损失。
• 在快速衰落相位噪声环境中（即相位噪声变化快于信道变化），这些算法依然有效，而传统信道估计方法在此类场景下会失效。