The multiple-input multiple-output (MIMO) and error-correcting codes (ECCs) are the most widely employed technologies in contemporary wireless communication systems for high data transfer rate and data integrity. In exchange for such benefits, complicated signal processing, i.e., MIMO detection and ECC decoding, needs to be performed in the receiver of the system. For efficient realization of the MIMO receivers, this dissertation presents several algorithmic and hardware-architectural improvements associated with detection and decoding techniques. First of all, the metrics in MIMO detection are transformed to maximize common subexpressions that can be shared. As a result, the number of operators required to compute the metrics is significantly reduced without any increase of bit-error rate. In addition, a new metric is proposed for detection in spatial modulation MIMO. The proposed metric takes into account not only the cost of the preceding path but also the estimated cost of the sub-tree that has not been visited yet. Consequently, the number of visits that crucially influences the latency is remarkably reduced. Moreover, the metric-sorting architecture for K-best MIMO detection is simplified by exploiting two properties of the metrics. The proposed simplifications lower not only the hardware complexity but also the latency. Furthermore, an efficient metric-sorting architecture is presented for successive cancellation list decoding (SCLD) of polar codes. The proposed architecture separately processes the sorted metrics and unsorted ones, and adopts the odd-even sort network as a basic building block. On average, the proposed architecture requires less than 50% of compare-and-swap units demanded by the area-efficient sorting networks in the literature. Another metric-sorting architecture is also presented for low-latency SCLD of polar codes. It hybridizes bitonic and odd-even sorts to parallelize the dataflow of SCLD. As a result, the proposed architecture not only diminishes the latency of SCLD, but also attains the hardware complexity as low as that of the state-of-the-art work. Lastly, a low-complexity detection algorithm is proposed for massive MIMO uplink. In the proposed scheme, the Jacobi method is exploited to circumvent the computationally intensive matrix inversion. In addition, a multiplication-free initial estimate for the Jacobi method is proposed to lessen the computational complexity further. The proposed algorithm achieves a near-optimal error-rate with fewer computations than the state-of-the-art schemes.
다중입출력(MIMO)과 오류정정부호(ECC)는 현대 무선통신시스템의 빠른 전송속도와 높은 데이터 무결성을 위해 가장 널리 사용되는 기술이다. 두 기술로부터 이득을 얻기 위해서는 MIMO 시스템의 수신기에서 검파와 복호라는 복잡한 신호처리를 수행해야 한다. 본 학위논문에서는 MIMO 수신기의 효율적인 구현을 위해 검파 및 복호와 관련된 알고리즘 및 초고밀도집적회로(VLSI) 구조의 개선 방법을 제안한다. 먼저, 공유할 수 있는 하드웨어를 최대화하기 위해 MIMO 검파의 metric 계산 방법을 변형한다. 이를 통해 오류율의 증가 없이 metric 계산을 위한 연산 수를 크게 줄일 수 있다. 또한, 공간 변조 MIMO 검파를 위한 새로운 metric을 제안한다. 제안하는 metric은 현재 node까지의 cost뿐 아니라 향후 cost도 예측하여 함께 고려한다. 결과적으로 지연시간에 큰 영향을 미치는 방문 횟수를 획기적으로 줄일 수 있다. 더불어, metric 간의 두 가지 특성을 고려함으로써 K-best MIMO 검파를 위한 metric 정렬 회로 구조를 단순화한다. 제안하는 단순화 기법을 통해 복잡도뿐 아니라 지연시간까지 줄일 수 있다. 뿐만 아니라, 극부호의 연속 제거 리스트 복호(SCLD)를 위한 효율적인 metric 정렬 회로 구조를 제안한다. 해당 구조는 정렬된 metric과 정렬되지 않은 metric을 구분하여 처리하며, odd-even 정렬을 설계의 기본 단위로 채택한다. 제안하는 구조는 기존의 저면적 정렬 구조에 비해 평균적으로 50% 미만의 compare-and-swap unit만을 필요로 한다. 더 낮은 지연시간의 SCLD를 위해 또 다른 metric 정렬 구조 역시 제안한다. 제안하는 구조는 bitonic 정렬과 odd-even 정렬을 조합하여 SCLD의 데이터흐름을 병렬화한다. 해당 구조는 SCLD의 지연시간을 줄이면서도 최신 구조만큼 낮은 복잡도를 가진다. 마지막으로 massive MIMO uplink를 위한 저복잡도 검파 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 Jacobi method를 도입함으로써 계산량이 많은 역행렬 연산을 우회한다. 복잡도를 더욱 낮추기 위해 곱셈 없이 Jacobi method를 초기화하는 방법도 제안한다. 결과적으로 최신 방식들보다 적은 연산만으로 최적에 가까운 오류율을 달성한다.
