En la última década, uno de los avances tecnológicos más importantes que han hecho culminar la nueva generación de banda ancha inalámbrica es la comunicación mediante sistemas de múltiples entradas y múltiples salidas (MIMO). Las tecnologías MIMO han sido adoptadas por muchos estándares inalámbricos tales como Long Term Evolution (LTE), Wordlwide interoperability for Microwave Access (WiMAX) y Wireless Local Area Network (WLAN). Esto se debe principalmente a su capacidad de aumentar la máxima velocidad de transmisión, junto con la fiabilidad alcanzada y la cobertura de las comunicaciones inalámbricas actuales sin la necesidad de ancho de banda extra ni de potencia de transmisión adicional. Sin embargo, las ventajas proporcionadas por los sistemas MIMO se producen a expensas de un aumento sustancial del coste de implementación de múltiples antenas y de la complejidad del receptor, la cual tiene un gran impacto sobre el consumo de energía. Por esta razón, el diseño de receptores de baja complejidad es un tema importante que se abordará a lo largo de esta tesis.
En primer lugar, se investiga el uso de técnicas de preprocesado de la matriz de canal MIMO bien para disminuir el coste computacional de decodificadores óptimos o bien para mejorar las prestaciones de detectores subóptimos lineales, de cancelación sucesiva de interferencias (SIC) o de búsqueda en árbol. Se presenta una descripción detallada de dos técnicas de preprocesado ampliamente utilizadas: el método de Lenstra, Lenstra, Lovasz (LLL) para lattice reduction (LR) y el algoritmo VBLAST ZF-DFE. Tanto la complejidad como las prestaciones de ambos métodos se han evaluado y comparado entre sí. Además, se propone una implementación de bajo coste del algoritmo VBLAST ZF-DFE, la cual se incluye en la evaluación.
En segundo lugar, se ha desarrollado un detector MIMO basado en búsqueda en árbol de baja complejidad, denominado detector K-Best de amplitud variable (VB K-Best). La idea principal de este método es aprovechar el impacto del número de condición de la matriz de canal sobre la detección de datos con el fin de disminuir la complejidad de los sistemas de detección anteriormente propuestos. El valor del parámetro K se varía dependiendo del número de condición del canal. El esquema propuesto incluye una etapa de estimación del número de condición de baja complejidad y un método de selección del umbral. Los resultados demuestran que el sistema propuesto tiene menor complejidad media que un detector K-Best fijo de prestaciones similares. Además, se propone un segundo esquema de detección que utiliza umbralización basada en número de condición para evitar llevar a cabo una etapa de LR cuando el canal ya tiene un número de condición suficientemente bueno. De esta manera, se evita un elevado número de llamadas al algoritmo LR manteniendo buenas prestaciones.
En la tercera parte de esta tesis se presentan varias contribuciones relacionadas con el uso de LR en sistemas de comunicaciones MIMO. En primer lugar, se investiga la combinación de LR con el algoritmo K-Best y se proponen implementaciones alternativas para mejorar a las desarrolladas anteriormente. Se propone un algoritmo LLL extendido para apoyar a la parte de preprocesado de algunos esquemas K-Best con LR. Por último, este algoritmo LLL extendido se ha explotado para reducir el coste computacional de varios métodos de precodificación MIMO basados en LR. Además, los algoritmos de precodificación de señal más utilizados se han evaluado y comparado en términos de coste computacional y prestaciones. A continuación se aborda el problema de la detección soft eficiente en sistemas MIMO con modulación codificada de bits entrelazados (MIMO-BICM). Se propone un demodulador eficiente de complejidad fija para sistemas que trabajen con información de fiabilidad cuantificada. Este esquema reduce la complejidad de los algoritmos propuestos previamente a través de la combinación de dos estrategias: un algoritmo de poda basado en cuantificación y una poda basada en clipping. Con ello se consigue una importante reducción de la complejidad con una degradación marginal en las prestaciones.
La última parte de la tesis se centra en el uso de unidades gráficas de proceso (GPU) para la implementación eficiente de receptores para sistemas MIMO. Se han implementado en GPU algoritmos de complejidad fija tanto con salidas hard como soft. Los resultados muestran que las implementaciones propuestas disminuyen considerablemente el tiempo de cómputo requerido por la etapa de detección de datos en sistemas MIMO con respecto a la implementación convencional en CPU. Por otro lado, se ha desarrollado un algoritmo soft totalmente paralelo con una etapa de preprocesado adecuada para implementación en GPU. De nuevo se compara el tiempo de ejecución de la implementación en GPU con el tiempo de ejecución en una CPU de alto rendimiento, mostrando que la GPU supera a la CPU. Además, los throughputs de todos los algoritmos demuestran ser superiores a los de otras implementaciones recientes al tiempo que garantizan unas prestaciones de detección casi óptimas.