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FlexCore: Massively Parallel and Flexible Processing for Large MIMO Access Points
Large MIMO base stations remain among wireless network designersâ best tools for increasing wireless throughput while serving many clients, but current system designs, sacrifice throughput with simple linear MIMO detection algorithms. Higher-performance detection techniques are known, but remain off the table because these systems parallelize their computation at the level of a whole OFDM subcarrier, sufficing only for the less demanding linear detection approaches they opt for. This paper presents FlexCore, the first computational architecture capable of parallelizing the detection of large numbers of mutually-interfering information streams at a granularity below individual OFDM subcarriers, in a nearly-embarrassingly parallel manner while utilizing any number of available processing elements. For 12 clients sending 64-QAM symbols to a 12-antenna base station, our WARP testbed evaluation shows similar network throughput to the state-of-the-art while using an order of magnitude fewer processing elements. For the same scenario, our combined WARP-GPU testbed evaluation demonstrates a 19x computational speedup, with 97% increased energy efficiency when compared with the state of the art. Finally, for the same scenario, an FPGA-based comparison between FlexCore and the state of the art shows that FlexCore can achieve up to 96% better energy efficiency, and can offer up to 32x the processing throughput
Transmission strategies for broadband wireless systems with MMSE turbo equalization
This monograph details efficient transmission strategies for single-carrier wireless broadband communication systems employing iterative (turbo) equalization. In particular, the first part focuses on the design and analysis of low complexity and robust MMSE-based turbo equalizers operating in the frequency domain. Accordingly, several novel receiver schemes are presented which improve the convergence properties and error performance over the existing turbo equalizers. The second part discusses concepts and algorithms that aim to increase the power and spectral efficiency of the communication system by efficiently exploiting the available resources at the transmitter side based upon the channel conditions. The challenging issue encountered in this context is how the transmission rate and power can be optimized, while a specific convergence constraint of the turbo equalizer is guaranteed.Die vorliegende Arbeit beschÀftigt sich mit dem Entwurf und der Analyse von
effizienten Ăbertragungs-konzepten fĂŒr drahtlose, breitbandige
EintrÀger-Kommunikationssysteme mit iterativer (Turbo-) Entzerrung und
Kanaldekodierung. Dies beinhaltet einerseits die Entwicklung von
empfÀngerseitigen Frequenzbereichs-entzerrern mit geringer KomplexitÀt
basierend auf dem Prinzip der Soft Interference Cancellation Minimum-Mean
Squared-Error (SC-MMSE) Filterung und andererseits den Entwurf von
senderseitigen Algorithmen, die durch Ausnutzung von
Kanalzustandsinformationen die Bandbreiten- und Leistungseffizienz in Ein-
und Mehrnutzersystemen mit Mehrfachantennen (sog. Multiple-Input
Multiple-Output (MIMO)) verbessern.
Im ersten Teil dieser Arbeit wird ein allgemeiner Ansatz fĂŒr Verfahren zur
Turbo-Entzerrung nach dem Prinzip der linearen MMSE-SchÀtzung, der
nichtlinearen MMSE-SchÀtzung sowie der kombinierten MMSE- und
Maximum-a-Posteriori (MAP)-SchÀtzung vorgestellt. In diesem Zusammenhang
werden zwei neue EmpfÀngerkonzepte, die eine Steigerung der
LeistungsfÀhigkeit und Verbesserung der Konvergenz in Bezug auf
existierende SC-MMSE Turbo-Entzerrer in verschiedenen Kanalumgebungen
erzielen, eingefĂŒhrt. Der erste EmpfĂ€nger - PDA SC-MMSE - stellt eine
Kombination aus dem Probabilistic-Data-Association (PDA) Ansatz und dem
bekannten SC-MMSE Entzerrer dar. Im Gegensatz zum SC-MMSE nutzt der PDA
SC-MMSE eine interne EntscheidungsrĂŒckfĂŒhrung, so dass zur UnterdrĂŒckung
von Interferenzen neben den a priori Informationen der Kanaldekodierung
auch weiche Entscheidungen der vorherigen Detektions-schritte
berĂŒcksichtigt werden. Durch die zusĂ€tzlich interne
EntscheidungsrĂŒckfĂŒhrung erzielt der PDA SC-MMSE einen wesentlichen Gewinn
an Performance in rĂ€umlich unkorrelierten MIMO-KanĂ€len gegenĂŒber dem
SC-MMSE, ohne dabei die KomplexitÀt des Entzerrers wesentlich zu erhöhen.
Der zweite EmpfĂ€nger - hybrid SC-MMSE - bildet eine VerknĂŒpfung von
gruppenbasierter SC-MMSE Frequenzbereichsfilterung und MAP-Detektion.
Dieser EmpfÀnger besitzt eine skalierbare BerechnungskomplexitÀt und weist
eine hohe Robustheit gegenĂŒber rĂ€umlichen Korrelationen in MIMO-KanĂ€len
auf. Die numerischen Ergebnisse von Simulationen basierend auf Messungen
mit einem Channel-Sounder in MehrnutzerkanÀlen mit starken rÀumlichen
Korrelationen zeigen eindrucksvoll die Ăberlegenheit des hybriden
SC-MMSE-Ansatzes gegenĂŒber dem konventionellen SC-MMSE-basiertem EmpfĂ€nger.
Im zweiten Teil wird der Einfluss von System- und Kanalmodellparametern auf
die Konvergenzeigenschaften der vorgestellten iterativen EmpfÀnger mit
Hilfe sogenannter Korrelationsdiagramme untersucht. Durch semi-analytische
Berechnungen der Entzerrer- und Kanaldecoder-Korrelationsfunktionen wird
eine einfache Berechnungsvorschrift zur Vorhersage der
Bitfehlerwahrscheinlichkeit von SC-MMSE und PDA SC-MMSE Turbo Entzerrern
fĂŒr MIMO-FadingkanĂ€le entwickelt. Des Weiteren werden zwei Fehlerschranken
fĂŒr die Ausfallwahrscheinlichkeit der EmpfĂ€nger vorgestellt. Die
semi-analytische Methode und die abgeleiteten Fehlerschranken ermöglichen
eine aufwandsgeringe AbschÀtzung sowie Optimierung der LeistungsfÀhigkeit
des iterativen Systems.
Im dritten und abschlieĂenden Teil werden Strategien zur Raten- und
Leistungszuweisung in Kommunikationssystemen mit konventionellen iterativen
SC-MMSE EmpfÀngern untersucht. ZunÀchst wird das Problem der Maximierung
der instantanen Summendatenrate unter der BerĂŒcksichtigung der Konvergenz
des iterativen EmpfĂ€ngers fĂŒr einen Zweinutzerkanal mit fester
Leistungsallokation betrachtet. Mit Hilfe des FlÀchentheorems von
Extrinsic-Information-Transfer (EXIT)-Funktionen wird eine obere Schranke
fĂŒr die erreichbare Ratenregion hergeleitet. Auf Grundlage dieser Schranke
wird ein einfacher Algorithmus entwickelt, der fĂŒr jeden Nutzer aus einer
Menge von vorgegebenen Kanalcodes mit verschiedenen Codierraten denjenigen
auswÀhlt, der den instantanen Datendurchsatz des Mehrnutzersystems
verbessert. Neben der instantanen Ratenzuweisung wird auch ein
ausfallbasierter Ansatz zur Ratenzuweisung entwickelt. Hierbei erfolgt die
Auswahl der Kanalcodes fĂŒr die Nutzer unter BerĂŒcksichtigung der Einhaltung
einer bestimmten Ausfallwahrscheinlichkeit (outage probability) des
iterativen EmpfĂ€ngers. Des Weiteren wird ein neues Entwurfskriterium fĂŒr
irregulÀre Faltungscodes hergeleitet, das die Ausfallwahrscheinlichkeit von
Turbo SC-MMSE Systemen verringert und somit die ZuverlÀssigkeit der
DatenĂŒbertragung erhöht. Eine Reihe von Simulationsergebnissen von
KapazitÀts- und Durchsatzberechnungen werden vorgestellt, die die
Wirksamkeit der vorgeschlagenen Algorithmen und Optimierungsverfahren in
MehrnutzerkanĂ€len belegen. AbschlieĂend werden auĂerdem verschiedene
MaĂnahmen zur Minimierung der Sendeleistung in Einnutzersystemen mit
senderseitiger Singular-Value-Decomposition (SVD)-basierter Vorcodierung
untersucht. Es wird gezeigt, dass eine Methode, welche die Leistungspegel
des Senders hinsichtlich der Bitfehlerrate des iterativen EmpfÀngers
optimiert, den konventionellen Verfahren zur Leistungszuweisung ĂŒberlegen
ist
A Primer on MIMO Detection Algorithms for 5G Communication Network
In the recent past, demand for large use of mobile data has increased tremendously due to the proliferation of hand held devices which allows millions of people access to video streaming, VOIP and other internet related usage including machine to machine (M2M) communication. One of the anticipated attribute of the fifth generation (5G) network is its ability to meet this humongous data rate requirement in the order of 10s Gbps. A particular promising technology that can provide this desired performance if used in the 5G network is the massive multiple-input, multiple-output otherwise called the Massive MIMO. The use of massive MIMO in 5G cellular network where data rate of the order of 100x that of the current state of the art LTE-A is expected and high spectral efficiency with very low latency and low energy consumption, present a challenge in symbol/signal detection and parameter estimation as a result of the high dimension of the antenna elements required. One of the major bottlenecks in achieving the benefits of such massive MIMO systems is the problem of achieving detectors with realistic low complexity for such huge systems. We therefore review various MIMO detection algorithms aiming for low computational complexity with high performance and that scales well with increase in transmit antennas suitable for massive MIMO systems. We evaluate detection algorithms for small and medium dimension MIMO as well as a combination of some of them in order to achieve our above objectives. The review shows no single one detector can be said to be ideal for massive MIMO and that the low complexity with optimal performance detector suitable for 5G massive MIMO system is still an open research issue. A comprehensive review of such detection algorithms for massive MIMO was not presented in the literature which was achieved in this work
Hybrid solutions to instantaneous MIMO blind separation and decoding: narrowband, QAM and square cases
Future wireless communication systems are desired to support high data rates and high quality transmission when considering the growing multimedia applications. Increasing the channel throughput leads to the multiple input and multiple output and blind equalization techniques in recent years. Thereby blind MIMO equalization has attracted a great interest.Both system performance and computational complexities play important roles in real time communications. Reducing the computational load and providing accurate performances are the main challenges in present systems. In this thesis, a hybrid method which can provide an affordable complexity with good performance for Blind Equalization in large constellation MIMO systems is proposed first. Saving computational cost happens both in the signal sep- aration part and in signal detection part. First, based on Quadrature amplitude modulation signal characteristics, an efficient and simple nonlinear function for the Independent Compo- nent Analysis is introduced. Second, using the idea of the sphere decoding, we choose the soft information of channels in a sphere, and overcome the so- called curse of dimensionality of the Expectation Maximization (EM) algorithm and enhance the final results simultaneously. Mathematically, we demonstrate in the digital communication cases, the EM algorithm shows Newton -like convergence.Despite the widespread use of forward -error coding (FEC), most multiple input multiple output (MIMO) blind channel estimation techniques ignore its presence, and instead make the sim- plifying assumption that the transmitted symbols are uncoded. However, FEC induces code structure in the transmitted sequence that can be exploited to improve blind MIMO channel estimates. In final part of this work, we exploit the iterative channel estimation and decoding performance for blind MIMO equalization. Experiments show the improvements achievable by exploiting the existence of coding structures and that it can access the performance of a BCJR equalizer with perfect channel information in a reasonable SNR range. All results are confirmed experimentally for the example of blind equalization in block fading MIMO systems
Symbol by Symbol Soft-Input Soft-Output Multiuser Detection for Frequency Selective Mimo Channels
We introduce a symbol by symbol, soft-input soft-output (SISO) multiuser detector for frequency selective multiple-input multiple-output (MIMO) channels. The basic principle of this algorithm is to extract a posteriori probabilities (APPs) of all interfering symbols at each symbol interval and then feed these updated APPs as a priori probabilities (apPs) for joint APP extraction in the next symbol interval. Unlike nearoptimal block oriented sphere decoding (SD) and soft decision equalization (SDE), the computational complexity of this updating APP (UA) algorithm is linear in the number of symbols but the exponential computational load of optimal joint APP extraction makes the basic UA impractical. To decrease computations we replace the optimal joint APP extractor by a groupwise SISO multiuser detector with a soft sphere decoding core. The resulting reduced complexity updating APP (RCUA) equalizer is flexible in different situations and outperforms the traditional sub-optimal MMSE-DFE without increasing the computational costs substantially
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