Effi cient algorithms for iterative detection and decoding in Multiple-Input and Multiple-Output Communication Systems

Abstract

This thesis fits into the Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) communication systems. Nowadays, these schemes are the most promising technology in the field of wireless communications. The use of this technology allows to increase the rate and the quality of the transmission through the use of multiple antennas at the transmitter and receiver sides. Furthermore, the MIMO technology can also be used in a multiuser scenario, where a Base Station (BS) equipped with several antennas serves several users that share the spatial dimension causing interference. However, employing precoding algorithms the signal of the multiuser interference can be mitigated. For these reasons, the MIMO technology has become an essential key in many new generation communications standards. On the other hand, Massive MIMO technology or Large MIMO, where the BS is equipped with very large number of antennas (hundreds or thousands) serves many users in the same time-frequency resource.

Nevertheless, the advantages provided by the MIMO technology entail a substantial increase in the computational cost. Therefore the design of low-complexity receivers is an important issue which is tackled throughout this thesis. To this end, one of the main contributions of this dissertation is the implementation of efficient soft-output detectors and precoding schemes.

First, the problem of efficient soft detection with no iteration at the receiver has been addressed. A detailed overview of the most employed soft detectors is provided. Furthermore, the complexity and performance of these methods are evaluated and compared. Additionally, two low-complexity algorithms have been proposed. The first algorithm is based on the efficient Box Optimization Hard Detector (BOHD) algorithm and provides a low-complexity implementation achieving a suitable performance. The second algorithm tries to reduce the computational cost of the Subspace Marginalization with Interference Suppression (SUMIS) algorithm.

Second, soft-input soft-output (SISO) detectors, which are included in an iterative receiver structure, have been investigated. An iterative receiver improves the performance with respect to no iteration, achieving a performance close to the channel capacity. In contrast, its computational cost becomes prohibitive. In this context, three algorithms are presented. Two of them achieve max-log performance reducing the complexity of standard SISO detectors. The last one achieves near max-log performance with low complexity.

The precoding problem has been addressed in the third part of this thesis. An analysis of some of the most employed precoding techniques has been carried out. The algorithms have been compared in terms of performance and complexity. In this context, the impact of the channel matrix condition number on the performance of the precoders has been analyzed. This impact has been exploited to propose an hybrid precoding scheme that reduces the complexity of the previously proposed precoders. In addition, in Large MIMO systems, an alternative precoder scheme is proposed.

In the last part of the thesis, parallel implementations of the SUMIS algorithm are presented. Several strategies for the parallelization of the algorithm are proposed and evaluated on two different platforms: multicore central processing unit (CPU) and graphics processing unit (GPU). The parallel implementations achieve a significant speedup compared to the CPU version. Therefore, these implementations allow to simulate a scalable quasi optimal soft detector in a Large MIMO system much faster than by conventional simu

La presente tesis se enmarca dentro de los sistemas de comunicaciones de múltiples antenas o sistemas MIMO. Hoy en día, estos sistemas presentan una de las tecnologías más prometedoras dentro de los sistemas comunicaciones inalámbricas. A través del uso de múltiples antenas en ambos lados, transmisor y receptor, la tasa de transmisión y la calidad de la misma es aumentada. Por otro lado, la tecnología MIMO puede ser utilizada en un escenario multiusuario, donde una estación base (BS) la cual está equipada con varias antenas, sirve a varios usuarios al mismo tiempo, estos usuarios comparten dimensión espacial causando interferencias multiusuario. Por todas estas razones, la tecnología MIMO ha sido adoptada en muchos de los estándares de comunicaciones de nueva generación. Por otro lado, la tecnología MIMO Masivo, en la cual la estación base está equipada con un gran número de antenas (cientos o miles) que sirve a muchos usuarios en el mismo recurso de tiempo-frecuencia. Sin embargo, las ventajas proporcionadas por los sistemas MIMO implican un aumento en el coste computacional requerido. Por ello, el diseño de receptores de baja complejidad es una cuestión importante en estos sistemas. Para conseguir esta finalidad, las principales contribuciones de la tesis se basan en la implementación de algoritmos de detección soft y esquemas de precodificación eficientes. En primer lugar, el problema de la detección soft eficiente en un sistema receptor sin iteración es abordado. Una descripción detallada sobre los detectores soft más empleados es presentada. Por otro lado, han sido propuestos dos algoritmos de bajo coste. El primer algoritmo está basado en el algoritmo Box Optimization Hard Detector (BOHD) y proporciona una baja complejidad de implementación logrando un buen rendimiento. El segundo de los algoritmos propuestos intenta reducir el coste computacional del conocido algoritmo Subspace Marginalization with Interference Suppression (SUMIS).

En segundo lugar, han sido investidados detectores de entrada y salida soft (SISO, soft-input soft-output) los cuales son ejecutados en estructuras de recepción iterativa. El empleo de un receptor iterativo mejora el rendimiento del sistema con respecto a no realizar realimentación, pudiendo lograr la capacidad óptima. Por el contrario, el coste computacional se vuelve prohibitivo. En este contexto, tres algoritmos han sido presentados. Dos de ellos logran un rendimiento óptimo, reduciendo la complejidad de los detectores SISO óptimos que normalmente son empleados. Por el contrario, el otro algoritmo logra un rendimiento casi óptimo a baja complejidad. En la tercera parte, se ha abordado el problema de la precodificación. Se ha llevado a cabo un análisis de algunas de las técnicas de precodificación más usadas. En este contexto, se ha evaluado el impacto que el número de condición de la matriz de canal tiene en el rendimiento de los precodificadores. Además, se ha aprovechado este impacto para proponer un precodificador hibrido. Por otro lado, en MIMO Masivo, se ha propuesto un esquema precodificador. En la última parte de la tesis, la implementación paralela del algoritmo SUMIS es presentada. Varias estrategias sobre la paralelización del algoritmo han sido propuestas y evaluadas en dos plataformas diferentes: Unidad Central de Procesamiento multicore (multicore CPU) y Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU). Las implementaciones paralelas consiguen una mejora de speedup. Estas implementaciones permiten simular para MIMO Masivo y de forma más rápida que por simulación convencional, un algo

La present tesi s'emmarca dins dels sistemes de comunicacions de múltiples antenes o sistemes MIMO. Avui dia, aquestos sistemes presenten una de les tecnologies més prometedora dins dels sistemes de comunicacions inalàmbriques. A través de l'ús de múltiples antenes en tots dos costats, transmissor y receptor, es pot augmentar la taxa de transmissió i la qualitat de la mateixa. D'altra banda, la tecnologia MIMO es pot utilitzar en un escenari multiusuari, on una estació base (BS) la qual està equipada amb diverses antenes serveix a diversos usuaris al mateix temps, aquests usuaris comparteixen dimensió espacial causant interferències multiusuari.

Per totes aquestes raons, la tecnologia MIMO ha sigut adoptada en molts dels estàndars de comunicacions de nova generació. D'altra banda, la tecnologia MIMO Massiu, en la qual l'estació base està equipada amb un gran nombre d'antenes (centenars o milers) que serveix a molts usuaris en el mateix recurs de temps-freqüència. No obstant això, els avantatges proporcionats pels sistemes MIMO impliquen un augment en el cost computacional requerit. Per això, el disseny de receptors de baixa complexitat és una qüestió important en aquests sistemes. Per tal d'aconseguir esta finalitat, les principals contribucions de la tesi es basen en la implementació d'algoritmes de detecció soft i esquemes de precodificació eficients. En primer lloc, és abordat el problema de la detecció soft eficient en un sistema receptor sense interacció. Una descripció detallada dels detectors soft més emprats és presentada. D'altra banda, han sigut proposats dos algorismes de baix cost. El primer algorisme està basat en l'algorisme Box Optimization Hard Decoder (BOHD) i proporciona una baixa complexitat d'implementació aconseguint un bon resultat. El segon dels algorismes proposats intenta reduir el cost computacional del conegut algoritme Subspace Marginalization with Interference Suppression (SUMIS).

En segon lloc, detectors d'entrada i eixidia soft (SISO, soft-input soft-output) els cuals són executats en estructures de recepció iterativa han sigut investigats. L'ocupació d'un receptor iteratiu millora el rendiment del sistema pel que fa a no realitzar realimentació, podent aconseguir la capacitat òptima. Per contra, el cost computacional es torna prohibitiu. En aquest context, tres algorismes han sigut presentats. Dos d'ells aconsegueixen un rendiment òptim, reduint la complexitat dels detectors SISO òptims que normalment són emprats. Per contra, l'altre algorisme aconsegueix un rendiment quasi òptim a baixa complexitat. En la tercera part, s'ha abordat el problema de la precodificació. S'ha dut a terme una anàlisi d'algunes de les tècniques de precodificació més usades, prestant especial atenció al seu rendiment i a la seua complexitat. Dins d'aquest context, l'impacte que el nombre de condició de la matriu de canal té en el rendiment dels precodificadors ha sigut avaluat. A més, aquest impacte ha sigut aprofitat per a proposar un precodificador híbrid , amb la finalitat de reduir la complexitat d'algorismes prèviament proposats. D'altra banda, en MIMO Massiu, un esquema precodificador ha sigut proposat. En l'última part, la implementació paral·lela de l'algorisme SUMIS és presentada. Diverses estratègies sobre la paral·lelizació de l'algorisme han sigut proposades i avaluades en dues plataformes diferents: multicore CPU i GPU. Les implementacions paral·leles aconsegueixen una millora de speedup quan el nombre d'àntenes o l'ordre de la constel·lació incrementen. D'aquesta manera, aquestes implementacions permeten simular per a MIMO Massiu, i de forma més ràpida que la simulació convencional.