Non-binary LDPC coded STF-MIMO-OFDM with an iterative joint receiver structure

The aim of the dissertation was to design a realistic, low-complexity non-binary (NB) low density parity check (LDPC) coded space-time-frequency (STF) coded multiple-input multiple-output (MIMO) orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) system with an iterative joint decoder and detector structure at the receiver. The goal of the first part of the dissertation was to compare the performance of different design procedures for NB-LDPC codes on an additive white Gaussian noise (AWGN) channel, taking into account the constraint on the code length. The effect of quantisation on the performance of the code was also analysed. Different methods for choosing the NB elements in the parity check matrix were compared. For the STF coding, a class of universal STF codes was used. These codes use linear pre-coding and a layering approach based on Diophantine numbers to achieve full diversity and a transmission rate (in symbols per channel use per frequency) equal to the number of transmitter antennas. The study of the system considers a comparative performance analysis of di erent ST, SF and STF codes. The simulations of the system were performed on a triply selective block fading channel. Thus, there was selectivity in the fading over time, space and frequency. The effect of quantisation at the receiver on the achievable diversity of linearly pre-coded systems (such as the STF codes used) was mathematically derived and verified with simulations. A sphere decoder (SD) was used as a MIMO detector. The standard method used to create a soft-input soft output (SISO) SD uses a hard-to-soft process and the max-log-map approximation. A new approach was developed which combines a Hopfield network with the SD. This SD-Hopfield detector was connected with the fast Fourier transform belief propagation (FFT-BP) algorithm in an iterative structure. This iterative system was able to achieve the same bit error rate (BER) performance as the original SISO-SD at a reduced complexity. The use of the iterative Hopfield-SD and FFT-BP decoder system also allows performance to be traded off for complexity by varying the number of decoding iterations. The complete system employs a NB-LDPC code concatenated with an STF code at the transmitter with a SISO-SD and FFT-BP decoder connected in an iterative structure at the receiver. The system was analysed in varying channel conditions taking into account the effect of correlation and quantisation. The performance of different SF and STF codes were compared and analysed in the system. An analysis comparing different numbers of FFT-BP and outer iterations was also done. AFRIKAANS : Die doel van die verhandeling was om ’n realistiese, lae-kompleksiteit nie-binˆere (NB) LDPC gekodeerde ruimte-tyd-frekwensie-gekodeerde MIMO-OFDM-sisteem met iteratiewe gesamentlike dekodeerder- en detektorstrukture by die ontvanger te ontwerp. Die eerstem deel van die verhandeling was om die werkverrigting van verskillende ontwerpprosedures vir NB-LDPC kodes op ’n gesommeerde wit Gausruiskanaal te vergelyk met inagneming van die beperking op die lengte van die kode. Verskillende metodes om die nie-bineêre elemente in die pariteitstoetsmatriks te kies, is gebruik. Vir die ruimte-tyd-frekwensiekodering is ’n klas universele ruimte-tyd-frekwensiekodes gebruik. Hierdie kodes gebruik lineêre pre-kodering en ’n laagbenadering gebaseer op Diofantiese syfers om volle diversiteit te bereik en ’n oordragtempo (in simbole per kanaalgebruik per frekwensie) gelyk aan die aantal senderantennes. Die studie van die sisteem oorweeg ’n vergelykende werkverrigtinganalisie van verskillende ruimte-tyd-, ruimte-freksensie- en ruimte-tyd-frekwensiekodes. Die simulasies van die sisteem is gedoen op ’n drievoudig selektiewe blokwegsterwingskanaal. Daar was dus selektiwiteit in die wegsterwing oor tyd, ruimte en frekwensie. Die effek van kwantisering by die ontvanger op die bereikbare diversiteit van lineêr pre-gekodeerde sisteme (soos die ruimte-tyd-frekwensiekodes wat gebruik is) is matematies afgelei en bevestig deur simulasies. ’n Sfeerdekodeerder (SD) is gebruik as ’n MIMO-detektor. Die standaardmetode wat gebuik is om ’n sagte-inset-sagte-uitset (SISO) SD te skep, gebruik ’n harde-na-sagte proses en die maksimum logaritmiese afbeelding-benadering. ’n Nuwe benadering wat ’n Hopfield-netwerk met die SD kombineer, is ontwikkel. Hierdie SD-Hopfield-detektor is verbind met die FFT-BP-algoritme in iteratiewe strukture. Hierdie iteratiewe sisteem was in staat om dieselfde bisfouttempo te bereik as die oorspronklike SISO-SD, met laer kompleksiteit. Die gebruik van die iteratiewe Hopfield-SD en FFT-BP-dekodeerdersisteem maak ook daarvoor voorsiening dat werkverrigting opgeweeg kan word teen kompleksiteit deur die aantal dekodering-iterasies te varieer. Die volledige sisteem maak gebruik van ’n QC-NB-LDPC-kode wat met ’n ruimte-tyd-frekwensiekode by die sender aaneengeskakel is met ’n SISO-SD en FFT-BP-dekodeerder wat in ’n iteratiewe struktuur by die ontvanger gekoppel is. Die sisteem is onder ’n verskeidenheid kanaalkondisies ge-analiseer met inagneming van die effek van korrelasie en kwantisering. Die werkverrigting van verskillende ruimte-frekwensie- en ruimte-tyd-frekwensiekodes is vergelyk en in die sisteem ge-analiseer. ’n Analise om ’n wisselende aantal FFT-BP en buite-iterasies te vergelyk, is ook gedoen. CopyrightDissertation (MEng)--University of Pretoria, 2010.Electrical, Electronic and Computer Engineeringunrestricte

A Low Complexity Detector For Very Large Mimo

Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016Thesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Instıtute of Science and Technology, 2016Çok girişli çok çıkışlı sistemler (MIMO) alıcı ve vericide birden fazla anten kullanan sistemlerdir. Bu sistemler sığa kazancı, daha güvenilir bağlantı ve etkin güç kullanımı gibi avantajlar sağlar. Çok antenli sistemler kablosuz iletişim ağlarının performansını arttırır. MIMO sistemlerin sağlamış olduğu avantajlardan birisi de çeşitleme kazancıdır. MIMO sistemler çeşitleme kazancını artırarak kanal sönümlemesini azaltmak amacıyla kullanılmaktadır. Bu sistemlerin sağladığı maksimum çeşitleme kazancı n_t xn_r dir. Burada n_t vericideki anten sayısını ve n_r alıcıdaki anten sayısını göstermektedir. Bu sistemlerin sunmuş olduğu diğer bir avantaj ise yüksek veri hızıdır. Veri hızı bilgi dizisi antenlerden paralel olarak gönderilerek artırılabilir. Bir kanalda gönderilecek veri hızı kanal sığası ile sınırlıdır. Kanal sığası haberleşme sistemleri için bir performans ölçütüdür ve güvenilir bir iletişim için sağlanabilecek en yüksek veri hızını belirtir. Rayleigh sönümlemeli kanallar için kanal sığasının alıcı ve vericideki minimum anten sayısı ile doğrusal olarak arttığı görülmüştür. Görüldüğü gibi, MIMO sistemlerin sağlamış olduğu avantajlar alıcı ve vericide kullanılan anten sayısı ile orantılı artmaktadır. Dolayısıyla, MIMO sistemlerin potansiyeli kullanılan anten sayısı arttıkça artar. Yüksek potansiyele ulaşmak için, MIMO Sistemlerde alıcı ve vericide çok fazla sayıda anten kullanılmalıdır. Böyle sistemler literatürde çok geniş (very large) MIMO veya yoğun (massive) MIMO olarak adlandırılırlar. Geniş MIMO sistemlerde en önemli problemlerden biri vericiden gönderilen bilgi dizisinin alıcıda tekrar çözülmesidir. Verici antenlerden eş zamanlı olarak gönderilen işaretlerin alıcıda uzaysal girişim yaratmasından dolayı, geniş MIMO sistemlerde alıcıda alınan işaretin yeniden elde edilmesi tek girişli tek çıkışlı (SISO), tek girişli çok çıkışlı (SIMO) ya da çok girişli tek çıkışlı (MISO) sistemlere göre daha karmaşıktır. Uzaysal girişim olduğunda, alıcıda işaretin yeniden elde edilmesi karışık işaret işleme teknikleri gerektirmektedir. Ortalama bit hata olasılığını minimize etmede en iyi alıcı en büyük olabilirlikli (ML) alıcıdır. ML alıcı karesel Öklid uzaklığını minimize etme problemini çözer. Anten sayısının çok büyük olduğu durumlarda, sönümlemesiz tek girişli tek çıkışlı (SISO) toplamsal beyaz Gauss gürültülü (AWGN) kanalın performansı ML alıcının performansının üst sınırını vermektedir. ML alıcının sembol hata olasılığı (SER) performansı en iyidir. Buna rağmen bu alıcının hesaplama karmaşıklığı vericideki anten sayısı ile üsteldir. Öyle ki, M modülasyon kümesinin eleman sayısını ve n_t vericide kullanılan anten sayısını gösterdiğinde, ML alıcının hesaplama karmaşıklığı O(M^(n_t ) ) olur. Hesaplama karmaşıklığının bu kadar yüksek olmasından dolayı, ML alıcı sadece kullanılan anten sayısının küçük olduğu uygulamalarda kullanılabilir ve pratikte geniş MIMO sistemlerde kullanılmaya uygun değildir. Literatürde, bazı iyi bilinen düşük hesaplama karmaşıklığına sahip alıcılar bulunmaktadır. Bu alıcılara sıfır zorlama (ZF), uyumlu süzgeç (MF), minimum ortalama hata kare (MMSE) örnek olarak verilebilir. Bu kod çözme teknikleri düşük hesaplama karmaşıklığına sahiptirler. MMSE ve ZF alıcıların sembol başına düşen hesaplama karmaşıklığı O〖(n〗_t^2) dir. MF alıcının ise sembol başına düşen hesaplama karmaşıklığı O(n_t)dir. Burada n_t=n_r olarak farz edilmiş ve hesaplama karmaşıklığı ona göre verilmiştir. Bu alıcıların hesaplama karmaşıklığı ML kod çözme yönteminin hesaplama karmaşıklığına göre oldukça düşüktür. Buna rağmen, bu alıcıların BER performansları MIMO sistemde alıcı ve vericide kullanılan anten sayısı arttıkça düşmektedir. Bu yüzden bu alıcılar geniş MIMO sistemlerde kullanılmaya uygun değildirler. Literatürde SISO AWGN kanalın BER performansına yaklaşan ve düşük hesaplama karmaşıklığına sahip kod çözme yöntemleri bulunmaktadır. Bunlardan biri de yerel komşuluk aramaya dayalı, olabilirlik yükselen aramadır (LAS). Bu kod çözme algoritmasının performansı, alıcı ve vericide yüksek sayıda anten kullanıldığında, SISO AWGN kanalın performansına yaklaşmaktadır. LAS algoritmasının hesaplama karmaşıklığı yaklaşık olarak ZF ve MMSE gibi alıcıların hesaplama karmaşıklıkları ile aynıdır. Bu da ML alıcıya göre çok daha düşük bir karmaşıklığa sahip olduğunu göstermektedir. Yapay sinir ağlar çok girişli doğrusal olmayan aygıtlar olarak tanımlanabilir. Bu ağlarda sinirler giriş değerlerine, her bir bağlantının sinirsel ağırlığına ve eşik değerine bağlı olarak çıkış değeri üretirler. Yapay sinir ağlar uzun yıllardır optimizasyon alanında kullanılmaktadır. Yapay sinir ağlarında farklı birçok model bulunmaktadır. Bu modellerden biri de Hopfield sinir ağlarıdır. Hopfield sinir ağlarının optimizasyon alanında kullanımı sinir ağlarının hızlı olmasından ve bu optimizasyon problemlerinin hızlı bir şekilde çözülebilmesinden kaynaklanmaktadır. Hopfield sinir ağlarının optimizasyon problemlerindeki uygulamaları Lyapunov (enerji) fonksiyonuna dayanmaktadır. Bu fonksiyon ağ değişirken azalmaktadır. Bu yüzden ağ durağan duruma geldiği zaman enerji fonksiyonunun yerel minimum noktası bulunmuş olur. Hopfield ağı ile özel bir optimizasyon problemini çözmek için Lyapunov fonksiyonunun hedef problemin maliyet fonksiyonuna göre düzenlenmesi ve buna göre ağın tasarlanması gerekmektedir. Daha sonra Hopfield sinir ağı dinamik olarak optimizasyon probleminin çözümünü bulmaktadır. Bu tezde, düşük hesaplama karmaşıklığına sahip, ayrık zaman Hopfield sinir ağı (DHNN) tabanlı bir alıcı önerilmektedir. Bu alıcı algoritmasında her seferde tek bir sinir güncellemesi yapan asenkron (seri) DHNN kullanılmıştır. Lyapunov fonksiyonu ML kod çözme probleminin maliyet fonksiyonuna göre düzenlenmiş ve Hopfield sinir ağı buna göre tasarlanmıştır. Her bir sinirin başlangıç değeri ZF, MMSE ve MF gibi bilinen kod çözücüler ile ya da rastgele olarak üretilmiştir. Hopfield ağı, güncelleme fonksiyonuna göre her seferde bir siniri günceller. Sinir ağın her bir sinir güncellemesinde maliyet fonksiyonu azalmaktadır. Böylece başlangıçta kullanılan filtrelere göre daha düşük bir yerel minimum noktası bulunabilmekte ve önerilen kod çözme algoritmasının BER performansı artmaktadır. Algoritma verilen durma ölçütü sağlanana kadar sinirleri güncellemeye devam etmektedir. Ağ durağan duruma geldiği zaman durma ölçütü sağlanmış olur ve algoritma güncellemeleri durdurur. Böylece algoritma çözüm kümesini bulmuş olur. Önerilen kod çözme algoritmasının BER performansının, alıcı ve vericide yüksek sayıda anten kullanıldığında, SISO AWGN performansına yaklaştığı görülmektedir. Hesaplama karmaşıklığı ML kod çözme algoritmasına göre daha düşüktür. Bu yöntem kullanıldığında, çok seviyeli kuantalama, çoklu eşik değerleri ile karşılaştırma ve bir takım koşulların kontrol edilmesi gibi işlem yükü gerektiren hesaplamalara gerek kalmamaktadır.Multiple input multiple output (MIMO) systems is an antenna technology which uses multiple antennas at the transmitter and the receiver. MIMO systems have several advantages including high date rates and spatial diversity. The capacity of these systems grows linearly with increasing number of antennas. In order to achieve full capacity of MIMO system, large number of antennas should be used at the transmitter and the receiver. This system is referred to as large MIMO or massive MIMO system. One of the important problems in large MIMO system is the performance and complexity of the receiver. Optimum decoding in the sense of minimizing the average probability of bit error is maximum likelihood (ML) decoding. Bit error rate (BER) performance of ML decoding is best, but computational complexity of this decoding algorithm is exponential, i.e., O(M^(n_t )), where M is cardinality of modulation alphabet and n_t is number of transmit antennas. Because of the computational complexity, ML decoding algorithm is not feasible to use in large MIMO systems. There are some well-known low complexity detectors like zero-forcing (ZF), matched filter (MF), and minimum mean-square error (MMSE). These decoding techniques have low computational complexity, but they achieve poor performance. Therefore, these decoding algorithms cannot be used in large MIMO systems. Another decoding method is likelihood ascent search (LAS) which is based on local neighborhood search, have been investigated. This method converges to the performance of single input single output (SISO) additive white Gaussian noise (AWGN) for large number of antennas and has lower computational complexity than ML decoding. In this thesis, a low complexity decoding algorithm based on discrete-time Hopfield neural network (DHNN) is proposed. In this decoding algorithm, asynchronous DHNN is used which updates each neuron serially. The proposed decoding algorithm starts with an initial solution vector which is generated randomly or by well-known low complexity detectors like ZF, MMSE, or MF. Then the algorithm updates neurons until given stopping criteria is satisfied. When network reaches to a stable state, then stopping criteria is satisfied and algorithm terminates. It is shown that, the proposed detector converges to SISO AWGN performance for large number of antennas. The computational and algorithmic complexity of the proposed detector is much lesser than the complexity of ML decoding. Using the proposed decoding algorithm, there are no necessity to conditional evolution, comparison to multiple thresholds and multi-level quantizations for updating in the search stage.Yüksek LisansM.Sc

Survey of FPGA applications in the period 2000 – 2015 (Technical Report)

Romoth J, Porrmann M, Rückert U. Survey of FPGA applications in the period 2000 – 2015 (Technical Report).; 2017.Since their introduction, FPGAs can be seen in more and more different fields of applications. The key advantage is the combination of software-like flexibility with the performance otherwise common to hardware. Nevertheless, every application field introduces special requirements to the used computational architecture. This paper provides an overview of the different topics FPGAs have been used for in the last 15 years of research and why they have been chosen over other processing units like e.g. CPUs

Cooperative Radio Communications for Green Smart Environments

The demand for mobile connectivity is continuously increasing, and by 2020 Mobile and Wireless Communications will serve not only very dense populations of mobile phones and nomadic computers, but also the expected multiplicity of devices and sensors located in machines, vehicles, health systems and city infrastructures. Future Mobile Networks are then faced with many new scenarios and use cases, which will load the networks with different data traffic patterns, in new or shared spectrum bands, creating new specific requirements. This book addresses both the techniques to model, analyse and optimise the radio links and transmission systems in such scenarios, together with the most advanced radio access, resource management and mobile networking technologies. This text summarises the work performed by more than 500 researchers from more than 120 institutions in Europe, America and Asia, from both academia and industries, within the framework of the COST IC1004 Action on "Cooperative Radio Communications for Green and Smart Environments". The book will have appeal to graduates and researchers in the Radio Communications area, and also to engineers working in the Wireless industry. Topics discussed in this book include: • Radio waves propagation phenomena in diverse urban, indoor, vehicular and body environments• Measurements, characterization, and modelling of radio channels beyond 4G networks• Key issues in Vehicle (V2X) communication• Wireless Body Area Networks, including specific Radio Channel Models for WBANs• Energy efficiency and resource management enhancements in Radio Access Networks• Definitions and models for the virtualised and cloud RAN architectures• Advances on feasible indoor localization and tracking techniques• Recent findings and innovations in antenna systems for communications• Physical Layer Network Coding for next generation wireless systems• Methods and techniques for MIMO Over the Air (OTA) testin

A reduced complexity soft-input soft-output MIMO detector combining a sphere decoder with a Hopfield network

In this paper, a reduced complexity soft-input soft-output MIMO detector is presented. The detector is intended to be used in conjunction with an error correction code. The detector combines a Sphere Decoder with a Hopfield network to calculate a max-log-map approximation. It is then combined with the error correction code in an iterative structure (turbo). The code used is a quasi-cyclic non-binary LDPC code. The simulation results demonstrate that with less computational complexity, the proposed system’s performance equals that of an optimal sphere decoder based detector

A Reduced Complexity Soft-Input Soft-Output MIMO Detector Combining a Sphere Decoder with a Hopfield Network

In this paper, a reduced complexity soft-input soft-output MIMO detector is presented. The detector is intended to be used in conjunction with an error correction code. The detector combines a Sphere Decoder with a Hopfield network to calculate a max-log-map approximation. It is then combined with the error correction code in an iterative structure (turbo). The code used is a quasi-cyclic non-binary LDPC code. The simulation results demonstrate that with less computational complexity, the proposed system’s performance equals that of an optimal sphere decoder based detector

Cooperative Radio Communications for Green Smart Environments

The demand for mobile connectivity is continuously increasing, and by 2020 Mobile and Wireless Communications will serve not only very dense populations of mobile phones and nomadic computers, but also the expected multiplicity of devices and sensors located in machines, vehicles, health systems and city infrastructures. Future Mobile Networks are then faced with many new scenarios and use cases, which will load the networks with different data traffic patterns, in new or shared spectrum bands, creating new specific requirements. This book addresses both the techniques to model, analyse and optimise the radio links and transmission systems in such scenarios, together with the most advanced radio access, resource management and mobile networking technologies. This text summarises the work performed by more than 500 researchers from more than 120 institutions in Europe, America and Asia, from both academia and industries, within the framework of the COST IC1004 Action on "Cooperative Radio Communications for Green and Smart Environments". The book will have appeal to graduates and researchers in the Radio Communications area, and also to engineers working in the Wireless industry. Topics discussed in this book include: • Radio waves propagation phenomena in diverse urban, indoor, vehicular and body environments• Measurements, characterization, and modelling of radio channels beyond 4G networks• Key issues in Vehicle (V2X) communication• Wireless Body Area Networks, including specific Radio Channel Models for WBANs• Energy efficiency and resource management enhancements in Radio Access Networks• Definitions and models for the virtualised and cloud RAN architectures• Advances on feasible indoor localization and tracking techniques• Recent findings and innovations in antenna systems for communications• Physical Layer Network Coding for next generation wireless systems• Methods and techniques for MIMO Over the Air (OTA) testin