Un enfoque de detección MIMO QRD de muy baja complejidad basado en un área de búsqueda adaptativa
Autores: Kim, Bong-seok; Kim, Sang-Dong; Na, Dongjun; Choi, Kwonhue
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2020
Acceso abierto
Artículo científico
2020
Un enfoque de detección MIMO QRD de muy baja complejidad basado en un área de búsqueda adaptativa
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Eléctrica y Electrónica
Palabras clave
Algoritmo propuesto
Descomposición QRD
Detección MIMO
área de búsqueda adaptativa
Condición del canal
Complejidad computacional
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 22
Citaciones: Sin citaciones
Proponemos un algoritmo de detección MIMO (múltiple entrada y múltiple salida) de descomposición de QR (QRD) de baja complejidad basado en área de búsqueda adaptativa. A diferencia del algoritmo de detección MIMO convencional de QRD, que determina los siguientes candidatos de ruta de supervivencia después de buscar en todos los puntos de la constelación en cada capa de detección, el algoritmo propuesto restringe de forma adaptativa el área de búsqueda a los mínimos puntos de la constelación vecinos del símbolo QRD estimado de acuerdo con la condición del canal instantáneo en cada capa. Primero, establecemos una regla de adaptación para el área de búsqueda utilizando dos observaciones que reflejan inherentemente la condición del canal instantáneo, es decir, los términos diagonales de la matriz triangular superior del canal después de la descomposición QR y la distancia euclidiana entre el vector de símbolo recibido y el vector de símbolo temporalmente estimado por la detección QRD. Además, se encontró que el rendimiento del algoritmo QRD se degrada cuando los términos diagonales de la matriz triangular superior del canal disminuyen instantáneamente. Para superar este problema, el algoritmo propuesto emplea la relación de cada término diagonal y el total de términos diagonales. Además, el algoritmo propuesto disminuye aún más la complejidad redundante al considerar la ubicación del símbolo de detección inicial en la constelación. De esta manera, el algoritmo propuesto logra efectivamente un rendimiento cercano al algoritmo de detección de máxima verosimilitud, manteniendo la complejidad de cálculo promedio general mucho más baja que la de los sistemas QRD convencionales. Especialmente, el algoritmo propuesto logra una reducción del 76% y 26% en la complejidad computacional con baja relación señal-ruido (SNR) y alta SNR, en comparación con el algoritmo QRD adaptativo basado en la potencia de ruido. Además, los resultados de simulación muestran que el algoritmo propuesto logra tanto baja complejidad como una tasa de error de símbolo más baja en comparación con los algoritmos QRD fijos.
Descripción
Proponemos un algoritmo de detección MIMO (múltiple entrada y múltiple salida) de descomposición de QR (QRD) de baja complejidad basado en área de búsqueda adaptativa. A diferencia del algoritmo de detección MIMO convencional de QRD, que determina los siguientes candidatos de ruta de supervivencia después de buscar en todos los puntos de la constelación en cada capa de detección, el algoritmo propuesto restringe de forma adaptativa el área de búsqueda a los mínimos puntos de la constelación vecinos del símbolo QRD estimado de acuerdo con la condición del canal instantáneo en cada capa. Primero, establecemos una regla de adaptación para el área de búsqueda utilizando dos observaciones que reflejan inherentemente la condición del canal instantáneo, es decir, los términos diagonales de la matriz triangular superior del canal después de la descomposición QR y la distancia euclidiana entre el vector de símbolo recibido y el vector de símbolo temporalmente estimado por la detección QRD. Además, se encontró que el rendimiento del algoritmo QRD se degrada cuando los términos diagonales de la matriz triangular superior del canal disminuyen instantáneamente. Para superar este problema, el algoritmo propuesto emplea la relación de cada término diagonal y el total de términos diagonales. Además, el algoritmo propuesto disminuye aún más la complejidad redundante al considerar la ubicación del símbolo de detección inicial en la constelación. De esta manera, el algoritmo propuesto logra efectivamente un rendimiento cercano al algoritmo de detección de máxima verosimilitud, manteniendo la complejidad de cálculo promedio general mucho más baja que la de los sistemas QRD convencionales. Especialmente, el algoritmo propuesto logra una reducción del 76% y 26% en la complejidad computacional con baja relación señal-ruido (SNR) y alta SNR, en comparación con el algoritmo QRD adaptativo basado en la potencia de ruido. Además, los resultados de simulación muestran que el algoritmo propuesto logra tanto baja complejidad como una tasa de error de símbolo más baja en comparación con los algoritmos QRD fijos.