For next generation wireless communication systems, multiple-input and multiple-output (MIMO) systems have been receiving a great attention due to the fact that use of multiple transmit and receive antennas dramatically increases the capacity and diversity. To achieve optimal performance for the MIMO detection, the maximum likelihood (ML) detector which minimize joint error probability is necessary. However, the main problem with ML detector is its computational complexity. The complexity of ML detector increases exponentially according to the number of transmit antennas and the size of modulation set. It becomes prohibitive when high order modulation is employed such as 16-QAM, 64-QAM and many of antennas are used. An ordered successive interference cancellation (OSIC) has been considered for implementation aspects. Although an OSIC detection scheme requires less computational complexity than ML detector, it undergos a significant performance degradation due to the error propagation.
Several efforts have been focussed on achieving near-ML performance with low computation load recently. Among them, sphere decoding and maximum likelihood detection with QR-decomposition and $\It{M}$-algorithm (QRM-MLD) are most promising algorithms. Both algorithms are fascinating as they achieve near-ML and ML performance with only a small amount of the computational load. From the average complexity aspect, sphere decoding method has lower computational load than QRM-MLD algorithm. On the contrary, QRM-MLD algorithm has advantage over sphere decoding in implementation because its worst case complexity is much lower than that of sphere decoding. The QRM-MLD algorithm reduces the complexity by selecting $\It{M}$ candidates with the smallest accumulated metrics at each level of the tree search. To accomplish near-ML performance for QRM-MLD algorithm, $\It{M}$ must be larger than the constellation size. As the number of antennas and the size of modulation set are increased, a larger value of $\It{M}$ is required, and it still requires high computational complexity. Accordingly, several approaches adaptively control the number of survival branches according to the determined threshold values with ML perfor-mance in uncoded systems, since they prune off only the unnecessary paths to find minimum accumulated metric in tree structure.
In case of the QRM-MLD algorithm used in conjunction with soft-input decoder, non-existing LLR bits inevitably happen when surviving symbol vectors do not contain both 1 and 0 for every coded bits at the last stage. Consequently, additional computations or an appropriate constant is required to compute non-existing LLR, but the performance is still not acceptable. Performance penalty particulary becomes worse when low order modulation is used, or the number of survival symbol vectors at the last stage is small in the tree structure.
In this thesis, we introduce a new approach which computes more accurate LLR values for coded MIMO systems. The proposed method is based on two steps. The first step consists of producing the approximate LLR values at every stage in order to reflect their reliability on the non-existing LLR bits at the last stage. It follows that the approximate LLR values will be updated successively as tree search progress. In the second step, the LLR values which could not be computed at the last stage inherit the recently updated approximate LLR value at the upper stage. As a result, the proposed algorithm gives more accurate LLR values than that of the conventional methods and it leads to improved performance when the low order modulation is employed, or the number of candidate symbol vectors to provide LLR values is small.
차세대 이동통신 시스템으로 다수의 송수신 안테나를 사용하여 채널 용량을 증가시키고 diversity 이득을 얻을 수 있는 다중 입출력(Multiple-Input Multiple-Output: MIMO) 시스템이 주목받고 있다. 다양한 MIMO 수신 기법이 존재하지만, 최적 성능을 얻기 위해서는 maximum likelihood (ML) 수신기가 이용된다. 하지만 ML수신기의 주요한 문제점은 안테나 수에 지수적으로 증가하는 높은 복잡도이다. 이러한 문제를 극복하고자, 실제 구현 가능한 복잡도를 가지는 ordered successive interference cancellation(OSIC) 수신 기법이 제안되었다. OSIC 수신 기법은 ML 수신기에 비해 낮은 복잡도를 요구하지만, diversity 이득을 얻지못함으로 인해 심각한 성능 열화가 발생한다.
최근, ML수신기에 비해 상대적으로 낮은 복잡도를 요구하면서 ML 에 근접한 성능을 가지는 near-ML 수신기법이 많은 관심을 모으고 있다. tree 기반의 QRM-MLD 기법과 sphere decoding 기법이 대표적인 예이다. Sphere decoding 기법은 평균 복잡도 측면에서 ORM-MLD 기법에 비해 낮은 복잡도를 요구하는 반면, QRM-MLD 기법은 실제 구현에서 중요한 절대복잡도 측면에서 sphere decoding 기법보다 낮은 복잡도를 필요로 한다. 더욱이 QRM-MLD 기법은 forward tree 검색에 해당하지만, sphere decoding 기법은 backward node 방문으로 인한 시스템 지연이 발생한다. QRM-MLD 기법은 tree 검색의 각 단에서 가장 작은 누적 metric을 가지는 $\It{M}$개의 후보를 선택함으로써 복잡도를 줄이게 된다. Near-ML의 성능을 얻기 위해 QRM-MLD 기법에서의 후보수 $\It{M}$은 신호 성상도의 크기보다 커야한다. 안테나 수와 변조 차수가 증가하면 더 큰 수의 후보수 $\It{M}$이 필요하게 된다. 이럴 경우 복잡도 는 함께 증가하게 된다. 뿐만 아니라 복잡도를 더욱 줄이고자, tree에 서 불필요한 가지를 제거하여 수신기의 복잡도를 줄이는 연구가 많이 진행이 되고 있다.
오류정정부호가 적용되지 않은 MIMO 시스템에서는 tree의 마지막 단에서 최소의 누적 metric을 가지는 후보를 선택하는 과적으로 그 해를 찾는다. 반면에 오류정정부호가 적용된 MIMO 시스템에서는 tree이 마지막 단에 살아남은 $\It{M}$ 개의 후보만을 이용하여 ML 수신기에 근접한 log likelihood Ratio (LLR) 값을 계산하는 것이 요구되므로 성능열화가 상대적으로 크게 발생한다. ML을 제외한 모든 저복잡도 near-ML 수신기에서는 이러한 성능열화가 발생함으로, 주어진 후보만으로 좀 더 정확한 LLR을 계산 하는 기법이 요구된다.
본 논문에서는 tree의 매 단에서 구한 근사 LLR을 이용하여, 추가적인 복잡도 없이 LLR 값을 좀 더 정확하게 계산하는 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 두 가지 단계로 이루어 진다. 첫 번째 단계는 tree 검색 시, 매 단에서 근사 LLR을 계산 하는 것이다. 이는 마지막 단에 살아남은 후보로만 LLR을 구하려고 했던 기존 방식과 다르게, 중간 단계에서 구한 LLR 값이 실제 LLR의 신뢰도를 충분히 반영한다는 특성을 이용 하는 것이다. 두 번째 단계는 tree의 마지막 단에서LLR이 존재하지 않는 bit가 발생시, 미리 구한 근사 LLR 값으로 대체하는 것이다. 제안 기법의 우수성 입증을 위하여, 모의실험을 통하여 기존에 제시되었던 LLR clipping 기법, 유클리디안 거리 추정 기법에 비해 제안된 기법이 많은 성능 향상이 있음을 확인 할 수 있다.