In this dissertation, the performance and complexity of capacity-approaching wireless communication systems are analyzed in many aspects.
First, the channel capacity, the maximum allowable throughput over a particular channel, is analyzed. Assuming random selection of codewords, the cut-off rate of MIMO systems is derived as a measure of channel capacity. It is found that the cut-off rate is proportional to the number of transmit antennas at high SNR, while it is proportional to the minimum number of antennas at low SNR.
Secondly, the maximum likelihood detection, which is essential to capacity-approaching systems, is analyzed for a variety of situations, specifically, depending on the availability of channel, phase offset and frequency offset at the receiver. Particularly, low-complexity decision-aided detection is proposed for improving the performance of frequency-offset insensitive detection. The performance-complexity analysis shows that the proposed decision-aided detection provides 2 dB gain in performance. Moreover, probabilistic sphere decoding is proposed for improving the performance of conventional sphere decoding with early termination. Specifically, by applying a probabilistic search algorithm to the depth-first sphere decoding, the more promising candidates can be evaluated earlier, resulting in either better performance or lower complexity. The performance-complexity analysis shows that the proposed probabilistic sphere decoding provides up to 9 dB gain in performance or 50% reduction in complexity. Furthermore, since the proposed probabilistic sphere decoding can be implemented by simply adding a few special blocks to conventional sphere decoding, it is broadly applicable to many modifications of sphere decoding.
Thirdly, the performance of LDPC-coded MIMO-OFDM systems is evaluated. The union upper-bounds on the error probability are derived analytically, giving useful insights into the system design, for example, the choice of space-time codes. The closed-form expression of error probability enables us to investigate a rich set of trade-offs available in LDPC-coded MIMO-OFDM systems, without resorting to the time-consuming simulations. Relying on simulations, the throughput of LDPC-coded MIMO-OFDM systems is evaluated as a performance metric for a variety of system parameters such as the modulation order, number of antennas, and receiver configurations including iterative demodulation and decoding with soft demodulation. Based on these results, the link adaptation of system parameters for maximizing the throughput is presented.
Fourthly, the clock frequencies and parallelism factors of LDPC-coded MIMO-OFDM systems are estimated taking into account the required latency and throughput. To be specific, the transaction-level model (TLM) simulations using $SystemC^{TM}$ are carried out for several receiver configurations.
Lastly, based on prototype implementation of LDPC-coded MIMO-OFDM systems, the required hardware area and power consumption are estimated for a variety of system parameters. Trade-offs between performance (throughput) and complexity (hardware area or power consumption) are presented, which give useful insights into the design of capacity-approaching systems. The performance-complexity analysis shows that the proposed LDPC-coded MIMO-OFDM systems, which are characterized by iterative demodulation and decoding with soft demodulation, are suitable for uplink communications, in that they significantly reduce transmit power at the expense of increased receiver complexity. Furthermore, based on the performance-complexity trade-offs, the link adaptation of system parameters for maximizing the energy efficiency is derived.
본 논문에서는 채널 용량에 접근하는 무선 통신 시스템의 성능과 복잡도를 분석하였다. 첫째로, 특정 변조 방식에 대한 MIMO 시스템의 채널 용량을 이론적으로 유도하였다. 이를 바탕으로 신호대잡음비가 클 때는 채널용량이 송신 안테나 수에 비례하고 신호대잡음비가 작을 때는 최소 안테나 수에 비례함을 확인하였다. 둘째로, 채널 용량에 접근하기 위해 수신단에 필수적인 최대 우도 검출 (Maximum likelihood detection)을 페이딩 채널, 위상 옵셋, 주파수 옵셋의 추정과 관련하여 유도하였다. 특히, 이전에 검출한 신호를 이용해 복잡도가 낮으면서 주파수 옵셋에 강한 수신기를 새롭게 제안하였다. 모의 실험을 통해 성능과 복잡도 간의 타협 (Trade-off)를 제시하였는데, 주파수 옵셋의 추정이 불가능할 경우에 기존의 수신기와 같은 복잡도에서 2 dB가량의 성능 향상을 확인하였다. 또한, 전송 확률이 높은 신호부터 검색함으로써 성능을 향상시키거나 복잡도를 낮출 수 있는 확률적인 스피어 복호화 (Probabilistic sphere decoding)를 새롭게 제안하였다. 모의 실험과 하드웨어 설계를 통해 성능과 복잡도 간의 타협을 제시하였는데, 고속 통신 환경에서 기존의 스피어 복호화에 비해 성능을 9 dB 가량 향상시키거나 복잡도를 절반까지 줄일 수 있음을 확인하였다. 셋째로, LDPC-coded MIMO-OFDM 시스템의 수신 성능을 이론적으로 유도하였다. 이를 바탕으로 시공간 전송 방식을 비롯한 다양한 송수신단 구조에 대한 성능 분석을 모의 실험 없이 빠르게 수행할 수 있었다. 그리고 추가의 모의 실험을 통해 다양한 송수신단 시스템 파라미터들에 대해 전송량을 측정하고, 전송량을 최대화하기 위한 송수신단 구조의 적응 방법을 제시하였다. 구체적으로, 안테나 수가 늘어날수록, 그리고 복조 및 복호화 방식이 복잡할수록 전송량이 늘어나고 채널 용량에 접근하는 것을 확인하였다. 넷째로, $SystemC^{TM}$ 를 이용한 트랜스액션 (Transaction) 모의 실험을 통해 LDPC-coded MIMO-OFDM 시스템의 각 기능 블록에 주어지는 시간 제약 (Timing constraint)들을 유도하였다. 끝으로, 트랜스액션 분석을 바탕으로 각 기능 블록의 설계를 진행하였고, LDPC-coded MIMO-OFDM 시스템이 프로토타입 (Prototype) 형태로 구현되었다. 구현 결과에 근거하여 다양한 송수신단 시스템 파라미터들에 대한 복잡도를 하드웨어 크기 및 소모 전력를 이용해 추정하였다. 이를 바탕으로 채널 용량에 접근하기 위한 무선 통신 시스템의 성능 (전송량)과 복잡도 (하드웨어 크기 및 소모 전력) 간의 타협을 제시하였다. 구체적으로, 수신단의 복잡도를 줄이기 위해서는 안테나 수를 줄이고 복조 및 복호화의 복잡도 (반복 횟수 등)를 낮춰야 하지만, 이는 필연적으로 전송량의 감소로 이어짐을 확인하였다. 제시된 타협을 바탕으로 채널 용량에 접근하는 시스템의 설계가 가능한데, 본 논문에서 제안한 수신단 구조는 복잡도가 높은 대신 송신 전력을 크게 줄이기 때문에 기지국이나 액세스 포인트에 이용하면 단말의 전력 소모를 크게 줄일 수 있음을 확인하였다.