In this thesis, we propose a new spatial modulation (SM) scheme to enhance the spectral efficiency without loss of reliability, which is named as advanced spatial modulation (ASM). In the proposed ASM, the number of active antennas is dynamically selected and the independent data signals are transmitted from the selected active antennas at each transmission. This leads to the significant reduction in the number of transmit antennas compared to the previous SM schemes under the fixed spectral efficiency constraint. We analytically derive an upper bound on the symbol error rate (SER) of ASM. The simulation results validate the analytical performance of the proposed scheme and that ASM is superior to the conventional SM-related schemes for the same number of antennas in terms of SER performance. In addition, the target performance can be achieved with the proper design of system parameters such as antenna configuration. Since the proposed ASM requires maximum likelihood (ML) detection with exhaustive search, we also propose a novel low-complexity detection algorithm based on sorting and sphere decoding strategy. We show that our proposed detection algorithm yields the error performance close to that of ML detection with significant reduction in computational complexity.
이 논문에서 우리는 신뢰도의 손실 없이 주파수 효율을 증가시키는 ASM이라는 새로운 공간 변조 기법을 제안한다. ASM 기법에서 활용 안테나 수는 동적으로 선택되며 독립적인 신호가 선택된 안테나로부터 매번 전송된다. 이는 동일한 주파수 효율 조건 하에서 이전의 공간 변조 기법들에 비해 송신 안테나 수를 상당히 줄일 수 있게 한다. 우리는 ASM 기법의 심볼 에러율의 upper bound를 수식적으로 도출해 보았다. 모의 실험 결과를 통해 제안하는 ASM 기법의 이론적인 성능을 검증하였고, 동일한 안테나 구성 하에서 기존의 공간 변조 기법에 비해 에러 성능이 더 우수함을 확인하였다. 또한 ASM 기법에서 안테나 구성과 같은 시스템 파라미터들을 적절히 설계함으로써 목표 성능을 달성할 수 있다. ASM 기법은 ML 검출 기법을 이용할 경우 복잡도가 매우 높으므로 우리는 또한 새로운 저 복잡도 검출 알고리즘을 제안하였다. 이는 계산 복잡도를 매우 낮춤과 동시에 ML 검출 기법을 이용할 경우와 거의 비슷한 에러 성능을 보였다.
