[论文解读] Non-iterative Joint Detection-Decoding Receiver for LDPC-Coded MIMO Systems Based on SDR

Kun Wang, Zhi Ding|arXiv (Cornell University)|Aug 15, 2018

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 22被引用 5

一句话总结

本文提出了一种用于LDPC编码MIMO系统的非迭代联合检测-译码接收机，采用半定松弛（SDR）技术，将LDPC码约束直接整合到SDR检测过程中。通过利用SDR解矩阵的最后一下作为软符号估计，该方法在多项式复杂度下实现了接近ML的性能，在BER = 1e-4时比传统SDR和线性接收机高出最多2 dB的SNR增益。

ABSTRACT

Semi-definite relaxation (SDR) detector has been demonstrated to be successful in approaching maximum likelihood (ML) performance while the time complexity is only polynomial. We propose a new receiver jointly utilizing the forward error correction (FEC) code information in the SDR detection process. Strengthened by the code constraints, the joint SDR detector provides soft information of much improved reliability to downstream decoder and therefore outperforms existing receivers with substantial gain.

研究动机与目标

• 通过将前向纠错（FEC）码约束整合到SDR检测中，解决MIMO检测中的性能-复杂度权衡问题。
• 通过实现非迭代接收机设计，降低联合检测-译码中迭代Turbo处理的复杂度。
• 通过在检测过程中利用码结构，提高MIMO系统中软判决的可靠性。
• 证明通过码约束增强的SDR检测可逼近ML性能，同时保持多项式时间复杂度。

提出的方法

• 将MIMO检测建模为一个秩约束的最小二乘问题，并将其松弛为带有码约束的半定规划（SDP）。
• 将LDPC码约束整合到SDR优化问题中，以将解锚定在有效码字上。
• 使用最优SDR矩阵解的最后一下作为下游软输入译码的软符号估计。
• 通过直接使用最后一下，避免特征分解或随机化，降低计算开销。
• 采用置信传播算法（SPA）和比特翻转译码分别处理软判决和硬判决。
• 在相同仿真条件下，将联合SDR检测器与传统SDR、ZF、MMSE和ML检测器进行比较。

实验结果

研究问题

• RQ1 将LDPC码约束整合到SDR检测中，是否能显著提升MIMO系统中检测的可靠性和性能？
• RQ2 基于SDR的非迭代联合检测-译码接收机是否在BER和复杂度方面优于传统迭代接收机？
• RQ3 所提出的联合SDR检测器与最大似然（ML）检测相比，在SNR增益和复杂度方面表现如何？
• RQ4 直接将SDR解矩阵的最后一下用作软估计，是否与秩一近似或随机化方法具有相当的性能？
• RQ5 联合SDR检测器能否在避免迭代处理的同时，以多项式时间复杂度实现接近ML的性能？

主要发现

• 通过码锚定的联合SDR检测器在BER = 1e-4时，误码率性能距离ML检测仅差0.5 dB，表现出接近ML的性能。
• 在使用软输入SPA译码时，所提方法相比传统SDR检测在BER = 1e-4时获得高达2 dB的SNR增益。
• 直接使用SDR矩阵的最后一下，其性能与秩一近似相当，从而避免了昂贵的特征分解计算。
• ZF和MMSE接收机的性能显著劣于分离式和联合式SDR检测器，凸显了结合码约束的SDR的优势。
• 尽管两者均具有多项式时间复杂度，联合SDR检测器相比传统SDR检测器有显著性能提升。
• 联合SDR检测器与ML检测器之间的性能差距极小，表明该方法能以更低复杂度有效逼近最优检测。