0 introduction
Multiple Input Multiple Output (MIMO) communication sans fil est l'une des techniques les plus prometteuses, mais un système MIMO effectivement détecté sont pris beaucoup de temps. méthode de recherche Maximum Likelihood (ML) est très chronophage, en particulier pour les grands réseau d'antennes en termes de . Zéro forçage (ZF) et un minimum moyen détecteur erreur quadratique (MMSE) est relativement moins complexe, mais de mauvaises performances. Bien que le décodeur de la sphère de détection ML simplifiée (SD), la complexité moyenne reste exponentielle SD . Cette situation est encore pire pour le système MIMO-déficient rang. décodeur sphère complexité fixe (DSE) peut être restauré à leur variable complexité pour SD acceptable, tout en conservant des performances similaires à la ML, tant d'attention.
Traditionnelle DSE (DSE-ZF) est suivi par l'ordre de recherche déterminé algorithme pré-traitement. Il recherche divisée en deux phases: Phase FE en face de la couche p, l'étape SE se trouve dans la couche restante NT-p. Il présente les deux inconvénients suivants: (1) si NR < NT, taux d'erreur binaire FSD-ZF (BER) de la performance sera sévèrement dégradée; (2) la sélection des éléments de signal FE chaque étape dépend de l'effet de post-traitement du signal sélectionné lui-même. Cet article discutera différentes configurations d'antenne appropriées pour FSD et de proposer un nouvel algorithme RFSD (RFSD-s).
modèle de système MIMO considéré ici, il y a au niveau des antennes de NR d'extrémité de réception, l'extrémité de transmission dispose d'un système V-BLAST antennes NT . x est le vecteur de signal émis de l'émetteur, les symboles de vecteur qui sont indépendantes des points de constellation M-QAM. terminal de réception pour recevoir vecteur de signal y est donnée par:
Dans la formule, w est un vecteur de bruit blanc gaussien complexe, H représente un plat de fréquence canal d'évanouissement.
2 décodeur par sphère de complexité de fixation robuste (RFSD-s)
RFSD quand il n'y a pas de bruit 2.1: RFSD-ZF
Cas n ° 2: NTNR. Dans ce cas, il n'y a pas de limite sur la profondeur de phase FE p. Ainsi, pour tout entier p 1, le boîtier 1 peut également être utilisé dans l'algorithme. Tant que pNT-NR, puis RFSD-ZF sera robuste pour configurer l'antenne.
2.2 RFSD-ZF simplifiée: SRFSD-ZF
FSD 2.3 Informations sonore bruyante: DSE-MMSE
En normalisant estimation disponible MMSE x du signal émis est la suivante:
Dans la formule, (Gi) j représente le rang j-ième de la matrice Gi. Exécutez FSD-MMSE peut simplement être traitées en parallèle peut être considéré comme une version étendue de MMSE-OSIC. MMSE aussi bien pour NTNR, applique également à NT > NR.
3 résultats de la simulation
la performance BER et de la complexité RFSD-s peuvent être simulées en organisant pour différentes tailles de constellation et MIMO.
3,1 NT = NR canal MIMO indépendant
La figure 1 représente un système analogue d'un 6 × 6, respectivement, en utilisant QPSK, 16QAM et 64QAM stratégie d'expansion de suivi de modulation (1,1,1,1,1, M) en résultat différent Eb / N0 des RFSD-s la performance BER. ML détection est obtenue en décodant sphère Schnorr-Euchner (SESD). (1,1,1,1,1, M) indiquent RFSD-s et constellation M-QAM FSD-ZF dans l'étape FE (p = 1) dans le chemin de recherche ont des types M. RFSD-s peuvent être observées, et FSD-ZF ont montré presque la performance quasi-ML, en particulier dans les grandes constellations. RFSD-ZF et FSD-MMSE de TEB étaient légèrement mieux que la FSD-ZF.
NT 3.2 > NR canal MIMO indépendant
La figure 2 est une simulation d'un 4 × 5 systèmes (NR x NT), respectivement, en utilisant QPSK, 16QAM et la comparaison de la modulation 64QAM, RFSD-s et SESD TEB. La figure 2 dans l'amélioration des performances BER est très important. DSE-ZF et suivre la stratégie d'expansion RFSD s (1,1,1,1,1, M). Dans ce cas, la dégradation des performances FSD-ZF, RFSD-est encore une performance quasi-ML.
3.3 Comparaison de la complexité
Dans le système de canaux indépendants 4 x 516QAM signaux de transmission, respectivement, considérer la valeur réelle de l'additionneur / soustracteur et un valeurs réelles de multiplication / division. Pour chacun de l'algorithme de détection comprend un prétraitement, le nombre moyen d'opérations en virgule flottante pour détecter les symboles complexes comme le montre la Fig. DSE-ZF et suivre la stratégie d'expansion RFSD s (1,1,1,1,16). Comme on peut le voir sur la figure la complexité RFSD-s bien au-dessous SESD. En dépit de la complexité légèrement plus élevé que RFSD-s FSD-ZF, la performance BER FSD-ZF, mais diminué de manière significative. SRFSD-ZF réduit considérablement la complexité de RFSD-ZF, tout en conservant la meilleure performance BER.
4 Conclusion
Cet article présente un algorithme pour le rang RFSD-s système MIMO déficient. Par rapport à la SD classique et FSD, proposé RFSD-s présente deux avantages: la complexité et la fixation robuste. Dans le NT > Et le NR NTNR les deux cas, RFSD-s peuvent avoir une performance quasi-ML, et moins complexe, plus permanente. Pour le cas où il n'y a pas ou l'information du bruit, et sont proposées RFSD-ZF FSD-MMSE. Simulation (par exemple, schéma de modulation différent et l'antenne configuration) pour différentes conditions, pour vérifier l'efficacité de l'algorithme.
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Informations sur l'auteur:
Su Yan, Yang Mei juin
(Chine du Sud Université de Technologie de l'École de génie électronique et information, Université de Guangzhou, Guangzhou 510800)
