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Resumen:
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Los sistemas de comunicaciones con múltiples antenas o sistemas MIMO (multiple-input
multiple-output) se presentan como una de las tecnologías más prometedoras en el campo de
las comunicaciones inalámbricas, ya que ...[+]
Los sistemas de comunicaciones con múltiples antenas o sistemas MIMO (multiple-input
multiple-output) se presentan como una de las tecnologías más prometedoras en el campo de
las comunicaciones inalámbricas, ya que permiten aprovechar la dimensión espacial además de
las dimensiones de frecuencia y tiempo. De esta forma, se pueden obtener tasas de transmisión
más elevadas usando el mismo ancho de banda, que es un recurso escaso, y manteniendo una
potencia de transmisión baja, lo cual es crucial para dispositivos alimentados por baterías. Por
estas razones, la tecnología MIMO ha sido adoptada en muchos estándares como Long-Term
Evolution (LTE), LTE Advanced y Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX).
Las técnicas MIMO también pueden se pueden emplear en un escenario multiusuario, donde
varios usuarios comparten la dimensión espacial provocando una interferencia multiusuario. A
través de la precodificación y del uso de múltiples antenas en el transmisor, la señal de los
diferentes usuarios puede ser multiplexada espacialmente de forma que se mitigue la
interferencia multiusuario incluso con usuarios de una sola antena. Estos sistemas, conocidos
como sistemas MU-MISO (multiuser multiple-input single-output), han atraído mucho la
atención en los últimos años ya que permiten el desarrollo de terminales pequeños y baratos,
manteniendo así el equipamiento más caro en el transmisor.
Sin embargo, estos beneficios conllevan un sistema más complejo. Por una parte, el
multiplexado espacial requiere una carga de procesado considerable, que depende del tamaño
del sistema: número de antenas transmisoras, número de receptores y ancho de banda. Por otra
parte, las técnicas MIMO requieren un conocimiento del canal en transmisión o CSIT (channel
state information at the transmitter) preciso. En sistemas con duplexación por división en
frecuencia o FDD (frequency-division duplex), la información de canal o CSI (channel state
information) debe ser estimada en el receptor y proporcionada al transmisor a través del enlace
de realimentación, reduciendo así la eficiencia del sistema. Por lo tanto, esta tesis se centra en
la mejora de la eficiencia de las implementaciones de precodificación y en el rendimiento de los
esquemas de realimentación de canal en sistemas MU-MISO.
El problema de la precodificación se aborda en primer lugar. Se ha llevado a cabo un análisis de
algunas de las técnicas de precodificación más usadas, prestando especial atención a su
rendimiento y a su complejidad. Este análisis revela que aquellas técnicas que hacen uso de
lattice reduction (LR) obtienen un mejor rendimiento. Sin embargo, la complejidad
computacional de la técnica LR dificulta su implementación en la práctica. El análisis también
revela que las técnicas zero-forcing (ZF), Tomlinson-Harashima precoding (THP) y LR-THP son las
técnicas más adecuadas para cubrir todo el rango de rendimiento y complejidad computacional. Asimismo, se ha llevado a cabo un análisis de estas técnicas bajo CSIT imperfecto. Dicho análisis
ha demostrado que LR es una técnica muy importante también para el caso de CSIT imperfecto.
A continuación, se han presentado implementaciones paralelas de técnicas de precodificación
sobre unidades de procesamiento gráfico o GPUs (graphic processing unit), comparándose con
implementaciones en unidades de procesamiento central o CPU (central processing unit). Dado
que las implementaciones de THP y LR-THP han demostrado ser las que mejor se adaptan a la
arquitectura de la GPU y ya que tienen muchas operaciones comunes, se ha propuesto una
implementación sobre GPU de un esquema THP reconfigurable combinado con LR. La
reconfigurabilidad de las GPUs permite desactivar la etapa de LR cuando los requisitos de los
usuarios están garantizados por el esquema THP, combinando complejidad computacional con
rendimiento. Aunque esta implementación consigue una mejora significativa respecto a la
implementación sobre CPU, su paralelismo viene limitado por la naturaleza secuencial del
problema LR. Por ello, se han propuesto varias estrategias para la paralelización del problema
LR que han sido evaluadas en distintas plataformas: CPU multi-núcleo, GPU y plataforma
heterogénea que consiste en CPU+GPU. Los resultados revelan que la arquitectura GPU permite
reducir considerablemente el tiempo de computación del problema LR, especialmente en la
plataforma heterogénea.
La segunda parte de la tesis trata el problema de la realimentación de canal en sistemas FDD. En
estos sistemas, los receptores normalmente proporcionan una versión cuantificada del canal a
través del canal de realimentación. Con el objetivo de mantener una eficiencia alta, el canal debe
ser cuantificado con los mínimos bits posibles. En primer lugar, se explora el uso de la correlación
en frecuencia para reducir el volumen de información de realimentación. Se han presentado dos
esquemas diferentes basados en cuantificación vectorial o VQ (vector quantization) y en la
transformación Karhunen-Loève, respectivamente, y se han comparado con esquemas
existentes en términos de rendimiento y complejidad computacional. Los resultados muestran
que ambas técnicas son capaces de reducir significativamente el volumen de información de
realimentación aprovechando la correlación en frecuencia.
Finalmente, la correlación espacial también se aprovecha para reducir la información de
realimentación. Se ha presentado una caracterización espacial estadística del modelo de canal
SCM (spatial channel model) del 3GPP (3rd Generation Partnership Project) para un entorno de
alta correlación. Basado en esta caracterización, se propone un esquema de cuantificación de
canal para entornos de alta correlación. Con el objetivo de obtener una caracterización para alta
y baja correlación, se considera un modelo de correlación más sencillo como el modelo de
Kronecker. Basado en esta caracterización, se proponen dos esquemas de cuantificación y se
evalúan con un modelo de canal realista como el SCM. Los resultados muestran que ambos
esquemas son capaces de reducir la información de realimentación en ambientes con
correlación alta y moderada.
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Multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems have emerged as one of the
most promising technologies in the field of wireless communications, allowing to exploit the
spatial dimension as well as the time ...[+]
Multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems have emerged as one of the
most promising technologies in the field of wireless communications, allowing to exploit the
spatial dimension as well as the time and frequency dimensions. Thus, higher rates can be
obtained by using the same bandwidth, which is a scarce resource, and keeping a low transmit
power, which is crucial in battery-operated devices. For these reasons, MIMO technologies have
been adopted by many standards such as Long-Term Evolution (LTE), LTE advanced (LTE-A) and
Worldwide Interoperability for Microwave Access (WiMAX).
MIMO techniques can also be used in a multiuser scenario, where several usersshare the spatial
dimension causing multiuser interference. By means of precoding and the use of multiple
antennas at the transmitter, the signal of the different users can be spatially multiplexed so that
multiuser interference is mitigated even for single-antenna users. These systems, known as
multiuser multiple-input singular-output (MU-MISO) systems, have attracted much attention in
recent years since they allow the development of small and inexpensive terminals, keeping the
most expensive hardware at the transmitter.
However, these benefits come at the cost of having a more complex system. On the one hand,
spatial multiplexing requires a considerable processing load that depends on the size of the
system: number of transmit antennas, number of receivers and bandwidth. On the other hand,
MIMO techniques require accurate channel state information at the transmitter (CSIT). In
frequency-division duplex (FDD) systems, channel state information (CSI) has to be estimated at
the receiver and provided to the transmitter through the feedback link, hence reducing the
efficiency of the system. Therefore, this thesis is primarily focused on improving the efficiency
of precoding implementations and the performance of feedback schemes in MU-MISO systems.
First, the problem of precoding is addressed. An analysis of some of the most utilized precoding
techniques is conducted, paying special attention to their performance and computational
complexity. The analysis reveals that those techniques that make use of lattice reduction (LR)
achieve the best performance. However, the computational complexity of LR makes its
implementation difficult for practical systems. The analysis reveals that zero-forcing (ZF),
Tomlinson-Harashima precoding (THP) and lattice reduction Tomlinson-Harashima precoding
(LR-THP) are the most suitable techniques for covering the entire range of performance and
computational complexity. An analysis of these techniques with imperfect CSIT has also been
performed. In this analysis, LR has proven to be a key technique also when imperfect CSIT is
available.
Next, parallel implementations of the precoding techniques on a graphic processing unit (GPU)
are presented and compared to implementations that use a central processing unit (CPU). Since
the implementations of THP and LR-THP have shown to best fit the GPU architecture and since
they also share many operations, a GPU implementation of a reconfigurable THP scheme
combined with LR has been proposed. The reconfigurable nature of GPUs allows gating the LR
stage off when the user requirements are sufficiently guaranteed by the THP scheme, trading computational cost and performance. Although this implementation achieves a significant
speed-up compared to its CPU implementation, its parallelism is limited by the sequential nature
of LR. Therefore, several strategies for the parallelization of the LR problem are proposed and
evaluated on different platforms: multicore CPU, GPU and a heterogeneous platform consisting
of CPU+GPU. Results reveal that a GPU architecture allows a considerable reduction of the
computational time of the LR problem, especially in the heterogeneous platform.
The second part of this thesis addresses the problem of feedback in FDD systems. In these
systems, a quantized version of the channel is usually provided by the receivers through the
feedback link. In order to keep a high efficiency, the channel must be quantized using as few bits
as possible. First, the use of the frequency correlation to reduce the feedback information is
explored. Two different schemes based on vector quantization (VQ) and the Karhunen-Loève
(KL) transform, respectively, are presented and compared with existing schemes in terms of
performance and complexity. Results show that both techniques are able to significantly reduce
the feedback overhead by taking advantage of the frequency correlation.
Finally, the spatial correlation is leveraged to reduce the feedback information. A spatial
statistical characterization of the spatial channel model (SCM) from the 3rd Generation
Partnership Project (3GPP) for a highly correlated environment is presented. Based on this
characterization, a channel quantization scheme for highly correlated environments is
proposed. In order to obtain a statistical characterization for both high and low correlations, a
simpler model such as the Kronecker correlation model is considered. Based on this
characterization, two quantization schemes have been presented and evaluated using a realistic
channel model such as the SCM. Results show that both schemes are able to reduce the
feedback overhead in highly and moderately correlated scenarios.
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