MIMO spatial multiplexing is widely adopted in upcoming wireless communication standards to achieve high spectral efficiency. It virtually increases the channel capacity by employing multiple spatial streams associated with multiple antennas. The extended channel capacity can boost the throughput performance, but much complicated signal processing is required to cope with the multiplicity and interference among the spatial streams.
In this research, several new algorithms and implementation techniques are proposed to achieve an efficient VLSI realization of symbol detectors for MIMO spatial multiplexing systems. The proposed ideas are validated by implementing two MIMO symbol detectors based on the proposed ideas.
The first one is based on a K-best algorithm. To reduce the complexity required in tree-expansion and sorting, some children of a candidate are not expanded if they are estimated as inferior ones, and they are not considered in the sorting. An efficient pipeline scheduling called early forwarding is also proposed. The early forwarding technique enables registers to be shared between the pipeline stages, and minimizes the switching activities of registers, which results in a low-power and small-area implementation. Implemented using 0.18-$\mum$ CMOS technology, the proposed detector achieves 584 Mbps throughput, occupying $1.9mm^2$. Its energy consumption is 443 pJ/bit at 1.8V supply.
The second one is based on a modified Dijkstra`s algorithm. The classical Dijkstra`s algorithm is modified to enable the overlapped processing of the tree-expansion and the sorting. Additionally, a simple $L^2$-norm approximation is proposed to reduce the computational complexity required in the tree-expansion. Implemented using 0.18-$\mum$ CMOS technology, the proposed detector occupies achieves up to 300 Mbps throughput, occupying $0.49mm^2$.
본 연구에서는 차세대 무선 이동 통신의 핵심인 MIMO 시스템에서의 효율적인 검파 방법과 이를 위한 VLSI 아키텍처를 제안하였다. 제안한 심볼 검파 방법은 실제 $4\times4$ 16QAM 시스템을 위한 ASIC으로 제작하여 유효성을 검증하였다. 본 연구는 다음과 같이 크게 두 가지의 새로운 MIMO 검파기의 아키텍처를 제안하였다.
첫째, 제안한 Relaxed K-best 방식은 기존의 K-best 방식에서의 Tree 확장을 간단화 시켜서, 우월한 Candidate 만을 Expand 해 나가는 방식이다. 우월한 Candidate 은 Tree 확장이 완료되기 전에 선택 될 수 있으므로, Tree 확장을 위한 연산 복잡도를 크게 줄일 수 있다. 또한, 분산 Sorting을 도입함으로써, 에러 성능의 저하를 막으면서도 Sorting의 복잡도를 크게 낮출 수 있다. 추가적으로 Relaxed K-best 검파를 위해서 Early-forwarding 기반의 새로운 Pipeline 스케줄링 기법을 제안하여 Register의 수와 전력 소모를 크게 줄일 수 있었다.
둘째, MIMO 심볼 검파를 위해서 Dijkstra 알고리즘에 기반한 새로운 VLSI 아키텍처를 제안하였다. 전통적인 Dijkstra 알고리즘의 경우 알고리즘의 각 단계 간에 Data Dependency가 존재하여 이를 순차적으로 처리할 수 밖에 없었지만, 본 연구에서는 이를 병렬적으로 수행하기 위해서 변형된 Dijkstra 알고리즘을 제안하였다. 이를 통해 높은 Throughput 성능을 얻을 수 있었다. 또한, $L^2$-norm을 근사화 하는 방법을 제안하여 하드웨어 복잡도를 크게 감소시켰다.
