Complexity Aspects in Near-Capacity MIMO Detection-Decoding
Seiten
2007
|
1., Aufl.
Jörg Vogt Verlag
978-3-938860-09-0 (ISBN)
Jörg Vogt Verlag
978-3-938860-09-0 (ISBN)
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Die kontinuierlich steigenden Anforderungen an die Datenraten in drahtlosen Mobilfunknetzwerken erfordern eine effiziente Ausnutzung der zur Verfügung stehenden Bandbreite. Mehrantennensysteme erlauben eine sehr hohe spektrale Effizienz, indem sie mehrere Datenströme parallel in einem Zeit-Frequenz-Slot übertragen. Da der Übertragungskanal im Allgemeinen nicht orthogonal ist, wird dieser Vorteil jedoch durch eine hohe Detektionskomplexität erkauft.
Baumsuchverfahren ermöglichen es, diese Herausforderung effizient zu meistern. Das Detektionsproblem wird hierbei als Suche nach spezifischen Blattknoten in einer Baumstruktur aufgefasst. Eine Anpassung der Anzahl der besuchten Baumknoten erlaubt einen flexiblen Austausch zwischen Leistungsfähigkeit und Komplexität. Die vorliegende Arbeit widmet sich dem Vergleich dreier repräsentativer Baumsuchverfahren: dem sphere detector als Beispiel für eine Tiefensuche, dem sequential detector als Beispiel für eine metrikgesteuerte Suche, und dem M-Algorithmus als Beispiel für eine Breitensuche.
Basierend auf einem generischen Rahmenwerk für Baumsuchverfahren, werden verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Baumsuchverfahren untersucht. Es wird gezeigt, dass durch MMSE-Vorverarbeitung die Komplexität der Baumsuche signifikant gesenkt werden kann. In Szenarien in welchen der Aufwand der Baumsuche nach oben beschränkt ist, ermöglicht dies eine deutliche Verbesserung der erreichten Bitfehlerraten. Wenn keine a priori Information in die Berechnung der Metriken einbezogen werden muss, kann die Komplexität durch die Nutzung geeigneter Knotenaufzählungsverfahren, z.B. der von Schnorr und Euchner vorgestellten Methode, weiter gesenkt werden.
Die Berechnung von Verlässlichkeitsinformationen über die gesendeten Bits stellt eine große Herausforderung für die untersuchten Verfahren dar. Es existieren zwei grundlegend verschiedene Ansätze, um dieses Problem zu lösen. Der konventionelle Ansatz nutzt eine einzige Baumsuche um eine große Anzahl von Schätzungen über das Empfangssignal zu generieren. Alternativ können auch mehrere gerichtete Baumsuchen durchgeführt werden. Dieser Ansatz wird als Smart Candidate Adding bezeichnet. Es wird gezeigt, dass die letztgenannte Methode einige Vorteile in Bezug auf die Detektionskomplexität sowie die Anforderungen an den verfügbaren Speicherplatz aufweist. Im Prinzip kann Smart Candidate Adding jedes der vorgenannten Verfahren zur Baumsuche nutzen, der M-Algorithmus stellte sich jedoch als die beste Wahl heraus.
Wird die Komplexität der Baumsuche durch geeignete obere Schranken begrenzt, so ist der mittlere Aufwand für die Detektion für alle untersuchten Verfahren vergleichbar. In Anbetracht des unterschiedlichen Speicherbedarfs und Sortieraufwands der verschiedenen Verfahren kristallisieren sich der M-Algorithmus und der sphere detector als attraktivste Lösungen für eine praktische Implementierung heraus.
Baumsuchverfahren ermöglichen es, diese Herausforderung effizient zu meistern. Das Detektionsproblem wird hierbei als Suche nach spezifischen Blattknoten in einer Baumstruktur aufgefasst. Eine Anpassung der Anzahl der besuchten Baumknoten erlaubt einen flexiblen Austausch zwischen Leistungsfähigkeit und Komplexität. Die vorliegende Arbeit widmet sich dem Vergleich dreier repräsentativer Baumsuchverfahren: dem sphere detector als Beispiel für eine Tiefensuche, dem sequential detector als Beispiel für eine metrikgesteuerte Suche, und dem M-Algorithmus als Beispiel für eine Breitensuche.
Basierend auf einem generischen Rahmenwerk für Baumsuchverfahren, werden verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Leistungsfähigkeit von Baumsuchverfahren untersucht. Es wird gezeigt, dass durch MMSE-Vorverarbeitung die Komplexität der Baumsuche signifikant gesenkt werden kann. In Szenarien in welchen der Aufwand der Baumsuche nach oben beschränkt ist, ermöglicht dies eine deutliche Verbesserung der erreichten Bitfehlerraten. Wenn keine a priori Information in die Berechnung der Metriken einbezogen werden muss, kann die Komplexität durch die Nutzung geeigneter Knotenaufzählungsverfahren, z.B. der von Schnorr und Euchner vorgestellten Methode, weiter gesenkt werden.
Die Berechnung von Verlässlichkeitsinformationen über die gesendeten Bits stellt eine große Herausforderung für die untersuchten Verfahren dar. Es existieren zwei grundlegend verschiedene Ansätze, um dieses Problem zu lösen. Der konventionelle Ansatz nutzt eine einzige Baumsuche um eine große Anzahl von Schätzungen über das Empfangssignal zu generieren. Alternativ können auch mehrere gerichtete Baumsuchen durchgeführt werden. Dieser Ansatz wird als Smart Candidate Adding bezeichnet. Es wird gezeigt, dass die letztgenannte Methode einige Vorteile in Bezug auf die Detektionskomplexität sowie die Anforderungen an den verfügbaren Speicherplatz aufweist. Im Prinzip kann Smart Candidate Adding jedes der vorgenannten Verfahren zur Baumsuche nutzen, der M-Algorithmus stellte sich jedoch als die beste Wahl heraus.
Wird die Komplexität der Baumsuche durch geeignete obere Schranken begrenzt, so ist der mittlere Aufwand für die Detektion für alle untersuchten Verfahren vergleichbar. In Anbetracht des unterschiedlichen Speicherbedarfs und Sortieraufwands der verschiedenen Verfahren kristallisieren sich der M-Algorithmus und der sphere detector als attraktivste Lösungen für eine praktische Implementierung heraus.
| Erscheint lt. Verlag | 23.8.2007 |
|---|---|
| Zusatzinfo | zahlr. Abb. |
| Sprache | englisch |
| Maße | 1480 x 2100 mm |
| Gewicht | 280 g |
| Einbandart | Paperback |
| Themenwelt | Technik ► Elektrotechnik / Energietechnik |
| Technik ► Nachrichtentechnik | |
| Schlagworte | Channel capacity • detection • HC/Technik/Elektronik, Elektrotechnik, Nachrichtentechnik • MIMO |
| ISBN-10 | 3-938860-09-X / 393886009X |
| ISBN-13 | 978-3-938860-09-0 / 9783938860090 |
| Zustand | Neuware |
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