With rapid advance of wireless communications technology, high data rates and high quality services have been continually demanded. To satisfy these requirements, a better use of available limited resources (e.g., frequency bands and transmit power) has to be promoted. One of the most promising technologies is multiple-input multiple-output (MIMO) wireless systems that use multiple antennas at both wireless links. The great potential of MIMO systems can only be realized with multiple radio-frequency chains as well as prohibitively complex baseband signal processing algorithms as compared to single antenna systems. In particular, the complexity issue at the receiver side is one of the most challenging tasks of MIMO systems due to the size and power limitations of the mobile units. Here, the transmitted data has to be detected with as small probability of error as possible.
We only focus on high rates, spatial multiplexing MIMO systems mainly viewed from complexity perspective. At the receiver, an optimum detection algorithm offers best performance, but its complexity becomes prohibitive as the increased number of transmit antennas together with higher-order modulation. To avoid huge complexity, various suboptimal algorithms with low complexity have been suggested. However, most of them suffer from a significant performance degradation compared to optimal performance. To provide better performance-complexity tradeoff, in recent years, considerable research works have been conducted to investigate and develop a near- or exact-ML performance algorithm with reduced complexity especially for spatial multiplexing MIMO systems. For example, sphere detection and its variants were introduced toward this end in many publications. However, its complexity may be still high for certain applications with limitations in size and power. Thus, if possible, it is favorable to further reduce the receiver complexity. In this dissertation, we propose and investigate an unified tree searching algorithm with near-ML performance as well as with very lower complexity for uncoded spatial multiplexing MIMO systems.
In general, some type of channel coding is employed in any practical systems to allow for a reliable communication. Recently, an iterative detection and decoding (IDD) technique that borrows a turbo principle has been demonstrated to achieve near theoretical capacities. Besides, these methods have been an important part of next wireless communications that employs MIMO scheme. At the receiver, development of soft-output detector with practically feasible complexity is also an important issue in this research area. For instance, it is well known that a full a posteriori probability (APP) detector becomes computationally intractable when the increased number of transmit antennas and the higher order modulation are involved. Motivated by this, we also propose a computationally efficient soft-output detection algorithm that is extended from the hard-output detector proposed in uncoded spatial multiplexing MIMO systems.
무선 통신 기술이 급속히 성장함에 따라, 소비자들은 대용량 및 고품질 서비스를 끊임없이 요구하고 있다. 이러한 요구조건들을 충족하기 위해서는, 주파수 대역이나 전송 파워와 같은 제한된 자원을 효율적으로 활동하는 게 필요하다. 이를 해결하기 위한 가장 유력한 기술중 하나는 무선 링크의 양단에서 다수의 안테나를 활용하는 다중 안테나 (MIMO) 기술이다. 다중 안테나 시스템이 가지고 있는 잠재력을 최대한 활용하려면, 단일 안테나 시스템에 비해 여러 개의 RF 체인과 복잡한 신호 처리를 수행할 수 있는 알고리즘이 수반되어야만 한다. 특히 수신기에서 복잡도 문제는 단말의 크기와 파워 문제를 고려할 때, 다중 안테나 시스템에서 해결해야 할 중요한 문제 중 하나이다. 여기서 전송 신호는 가능한 적은 에러 확률을 가지고 복원되어야 한다.
본 눈문에서, 우리는 대용량 서비스가 가능한 공간 다중화 시스템을 주로 복잡도 측면에서 살펴본다. 수신 단에서 최적의 신호 검출 알고리즘인 ML 기법은 제일 우수한 성능을 제공하나, 그 복잡도가 송신 안테나 수와 변조 차수가 커짐에 따라 지수적으로 증가하여 실현 불가능하다. 이러한 복잡도를 줄이고자 낮은 복잡도를 갖는 다양한 준최적 알고리즘들이 제안되었다. 하지만 이들 대부분은 최적의 성능과 비교 시 상당한 성능 열화를 보인다. 최근 들어 성능대비 복잡도 측면에서 보다 나은 tradeoff를 제공하고자, near-ML 성능을 가지면서 복잡도를 낮춘 알고리즘들이 소개되었다. 일례로, SD 기법 및 그 변종들이 여러 문헌을 통해 제안되었다. 그렇지만, 이 기법들 또한 크기와 파워에서 제약을 받는 특정 응용제품들에게는 여전히 높은 복잡도를 갖고 있다. 따라서, 가능하면 수신기의 복잡도를 최대한 줄일 수 있는 연구가 바람직하다. 이에 기반하여 본 논문에서는 보다 낮은 복잡도를 가지면서 ML에 근접한 성능을 도출할 수 있는 통합된 트리 검색 알고리즘을 제안하고 연구한다.
일반적으로, 채널코딩은 실제 시스템에서 통신의 신뢰성을 높이고자 적용된다. 최근에 터보의 원리를 빌려온 IDD 기법은 이론적인 용량에 근접시킬 수 있는 기술이란 것이 여러 문헌을 통해 증명되었다. 게다가 이 기법은 다중 안테나 시스템을 고려하는 차세대 무선 통신의 중요한 부분으로 인식되고 있다. 따라서 수신 단에서 실제 가용한 복잡도를 갖는 soft-output detector 개발은 중요한 의미를 갖는다. 이러한 동기부여로부터 본 논문에서 우리는 복잡도 측면에서 효율적일 뿐만 아니라 그 성능 또한 우수한 soft-output detection 알고리즘을 제안하고 연구한다.
