Channel Hardening-Exploiting Message Passing (CHEMP) Receiver in Large-Scale MIMO Systems

In this paper, we propose a MIMO receiver algorithm that exploits {\em channel hardening} that occurs in large MIMO channels. Channel hardening refers to the phenomenon where the off-diagonal terms of the ${\bf H}^H{\bf H}$ matrix become increasingly weaker compared to the diagonal terms as the size of the channel gain matrix ${\bf H}$ increases. Specifically, we propose a message passing detection (MPD) algorithm which works with the real-valued matched filtered received vector (whose signal term becomes ${\bf H}^T{\bf H}{\bf x}$, where ${\bf x}$ is the transmitted vector), and uses a Gaussian approximation on the off-diagonal terms of the ${\bf H}^T{\bf H}$ matrix. We also propose a simple estimation scheme which directly obtains an estimate of ${\bf H}^T{\bf H}$ (instead of an estimate of ${\bf H}$), which is used as an effective channel estimate in the MPD algorithm. We refer to this receiver as the {\em channel hardening-exploiting message passing (CHEMP)} receiver. The proposed CHEMP receiver achieves very good performance in large-scale MIMO systems (e.g., in systems with 16 to 128 uplink users and 128 base station antennas). For the considered large MIMO settings, the complexity of the proposed MPD algorithm is almost the same as or less than that of the minimum mean square error (MMSE) detection. This is because the MPD algorithm does not need a matrix inversion. It also achieves a significantly better performance compared to MMSE and other message passing detection algorithms using MMSE estimate of ${\bf H}$. We also present a convergence analysis of the proposed MPD algorithm. Further, we design optimized irregular low density parity check (LDPC) codes specific to the considered large MIMO channel and the CHEMP receiver through EXIT chart matching. The LDPC codes thus obtained achieve improved coded bit error rate performance compared to off-the-shelf irregular LDPC codes

Approximate inference in massive MIMO scenarios with moment matching techniques

Mención Internacional en el título de doctorThis Thesis explores low-complexity inference probabilistic algorithms in high-dimensional Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems and high order M-Quadrature Amplitude Modulation (QAM) constellations. Several modern communications systems are using more and more antennas to maximize spectral efficiency, in a new phenomena call Massive MIMO. However, as the number of antennas and/or the order of the constellation grow several technical issues have to be tackled, one of them is that the symbol detection complexity grows fast exponentially with the system dimension. Nowadays the design of massive MIMO low-complexity receivers is one important research line in MIMO because symbol detection can no longer rely on conventional approaches such as Maximum a Posteriori (MAP) due to its exponential computation complexity. This Thesis proposes two main results. On one hand a hard decision low-complexity MIMO detector based on Expectation Propagation (EP) algorithm which allows to iteratively approximate within polynomial cost the posterior distribution of the transmitted symbols. The receiver is named Expectation Propagation Detector (EPD) and its solution evolves from Minimum Mean Square Error (MMSE) solution and keeps per iteration the MMSE complexity which is dominated by a matrix inversion. Hard decision Symbol Error Rate (SER) performance is shown to remarkably improve state-of-the-art solutions of similar complexity. On the other hand, a soft-inference algorithm, more suitable to modern communication systems with channel codification techniques such as Low- Density Parity-Check (LDPC) codes, is also presented. Modern channel decoding techniques need as input Log-Likehood Ratio (LLR) information for each coded bit. In order to obtain that information, firstly a soft bit inference procedure must be performed. In low-dimensional scenarios, this can be done by marginalization over the symbol posterior distribution. However, this is not feasible at high-dimension. While EPD could provide this probabilistic information, it is shown that its probabilistic estimates are in general poor in the low Signal-to-Noise Ratio (SNR) regime. In order to solve this inconvenience a new algorithm based on the Expectation Consistency (EC) algorithm, which generalizes several algorithms such as Belief. Propagation (BP) and EP itself, was proposed. The proposed algorithm called Expectation Consistency Detector (ECD) maps the inference problem as an optimization over a non convex function. This new approach allows to find stationary points and tradeoffs between accuracy and convergence, which leads to robust update rules. At the same complexity cost than EPD, the new proposal achieves a performance closer to channel capacity at moderate SNR. The result reveals that the probabilistic detection accuracy has a relevant impact in the achievable rate of the overall system. Finally, a modified ECD algorithm is presented, with a Turbo receiver structure where the output of the decoder is fed back to ECD, achieving performance gains in all block lengths simulated. The document is structured as follows. In Chapter I an introduction to the MIMO scenario is presented, the advantages and challenges are exposed and the two main scenarios of this Thesis are set forth. Finally, the motivation behind this work, and the contributions are revealed. In Chapters II and III the state of the art and our proposal are presented for Hard Detection, whereas in Chapters IV and V are exposed for Soft Inference Detection. Eventually, a conclusion and future lines can be found in Chapter VI.Esta Tesis aborda algoritmos de baja complejidad para la estimación probabilística en sistemas de Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) de grandes dimensiones con constelaciones M-Quadrature Amplitude Modulation (QAM) de alta dimensionalidad. Son diversos los sistemas de comunicaciones que en la actualidad están utilizando más y más antenas para maximizar la eficiencia espectral, en un nuevo fenómeno denominado Massive MIMO. Sin embargo los incrementos en el número de antenas y/o orden de la constelación presentan ciertos desafíos tecnológicos que deben ser considerados. Uno de ellos es la detección de los símbolos transmitidos en el sistema debido a que la complejidad aumenta más rápido que las dimensiones del sistema. Por tanto el diseño receptores para sistemas Massive MIMO de baja complejidad es una de las importantes líneas de investigación en la actualidad en MIMO, debido principalmente a que los métodos tradicionales no se pueden implementar en sistemas con decenas de antenas, cuando lo deseable serían centenas, debido a que su coste es exponencial. Los principales resultados en esta Tesis pueden clasificarse en dos. En primer lugar un receptor MIMO para decisión dura de baja complejidad basado en el algoritmo Expectation Propagation (EP) que permite de manera iterativa, con un coste computacional polinómico por iteración, aproximar la distribución a posteriori de los símbolos transmitidos. El algoritmo, denominado Expectation Propagation Detector (EPD), es inicializado con la solución del algoritmo Minimum Mean Square Error (MMSE) y mantiene el coste de este para todas las iteraciones, dominado por una inversión de matriz. El rendimiento del decisor en probabilidad de error de símbolo muestra ganancias remarcables con respecto a otros métodos en la literatura con una complejidad similar. En segundo lugar, un algoritmo que provee una estimación blanda, información que es más apropiada para los actuales sistemas de comunicaciones que utilizan codificación de canal, como pueden ser códigos Low-Density Parity-Check (LDPC). La información necesaria para estos decodificadores de canal es Log-Likehood Ratio (LLR) para cada uno de los bits codificados. En escenarios de bajas dimensiones se pueden calcular las marginales de la distribución a posteriori, pero en escenarios de grandes dimensiones no es viable, aunque EPD puede proporcionar este tipo de información a la entrada del decodificador, dicha información no es la mejor al estar el algoritmo pensado para detección dura, sobre todo se observa este fenómeno en el rango de baja Signal-to-Noise Ratio (SNR). Para solucionar este problema se propone un nuevo algoritmo basado en Expectation Consistency (EC) que engloba diversos algoritmos como pueden ser Belief Propagation (BP) y el algoritmo EP propuesto con anterioridad. El nuevo algoritmo llamado Expectation Consistency Detector (ECD), trata el problema como una optimización de una función no convexa. Esta aproximación permite encontrar los puntos estacionarios y la relación entre precisión y convergencia, que permitirán reglas de actualización más robustas y eficaces. Con la misma compleja que el algoritmo propuesto inicialmente, ECD permite rendimientos más próximos a la capacidad del canal en regímenes moderados de SNR. Los resultados muestran que la precisión tiene un gran efecto en la tasa que alcanza el sistema. Finalmente una versión modificada de ECD es propuesta en una arquitectura típica de los Turbo receptores, en la que la salida del decodificador es la entrada del receptor, y que permite ganancias en el rendimiento en todas las longitudes de código simuladas. El presente documento está estructurado de la siguiente manera. En el primer Capítulo I, se realiza una introducción a los sistemas MIMO, presentando sus ventajas, desventajas, problemas abiertos. Los modelos que se utilizaran en la tesis y la motivación con la que se inició esta tesis son expuestos en este primer capítulo. En los Capítulos II y III el estado del arte y nuestra propuesta para detección dura son presentados, mientras que en los Capítulos IV y V se presentan para detección suave. Finalmente las conclusiones que pueden obtenerse de esta Tesis y futuras líneas de investigación son expuestas en el Capítulo VI.Programa Oficial de Doctorado en Multimedia y ComunicacionesPresidente: Juan José Murillo Fuentes.- Secretario: Gonzalo Vázquez Vilar.- Vocal: María Isabel Valera Martíne

On The Performance Of 1-Bit ADC In Massive MIMO Communication Systems

Massive multiple-input multiple-output (MIMO) with low-resolution analog-to-digital converters is a rational solution to deal with hardware costs and accomplish optimal energy efficiency. In particular, utilizing 1-bit ADCs is one of the best choices for massive MIMO systems. This paper investigates the performance of the 1-bit ADC in the wireless coded communication systems where the robust channel coding, protograph low-density parity-check code (LDPC), is employed. The investigation reveals that the performance of the conventional 1-bit ADC with the truncation limit of 3-sigma is severely destroyed by the quantization distortion even when the number of antennas increases to 100. The optimized 1-bit ADC, though having substantial performance gain over the conventional one, is also affected by the quantization distortion at high coding rates and low MIMO configurations. Importantly, the investigation results suggest that the protograph LDPC codes should be re-designed to combat the negative effect of the quantization distortion of the 1-bit ADC

Channel Estimation Architectures for Mobile Reception in Emerging DVB Standards

Throughout this work, channel estimation techniques have been analyzed and proposed for moderate and very high mobility DVB (digital video broadcasting) receivers, focusing on the DVB-T2 (Digital Video Broadcasting - Terrestrial 2) framework and the forthcoming DVB-NGH (Digital Video Broadcasting - Next Generation Handheld) standard. Mobility support is one of the key features of these DVB specifications, which try to deal with the challenge of enabling HDTV (high definition television) delivery at high vehicular speed. In high-mobility scenarios, the channel response varies within an OFDM (orthogonal frequency-division multiplexing) block and the subcarriers are no longer orthogonal, which leads to the so-called ICI (inter-carrier interference), making the system performance drop severely. Therefore, in order to successfully decode the transmitted data, ICI-aware detectors are necessary and accurate CSI (channel state information), including the ICI terms, is required at the receiver. With the aim of reducing the number of parameters required for such channel estimation while ensuring accurate CSI, BEM (basis expansion model) techniques have been analyzed and proposed for the high-mobility DVB-T2 scenario. A suitable clustered pilot structure has been proposed and its performance has been compared to the pilot patterns proposed in the standard. Different reception schemes that effectively cancel ICI in combination with BEM channel estimation have been proposed, including a Turbo scheme that includes a BP (belief propagation) based ICI canceler, a soft-input decision-directed BEM channel estimator and the LDPC (low-density parity check) decoder. Numerical results have been presented for the most common channel models, showing that the proposed receiver schemes allow good reception, even in receivers with extremely high mobility (up to 0.5 of normalized Doppler frequency).Doktoretza tesi honetan, hainbat kanal estimazio teknika ezberdin aztertu eta proposatu dira mugikortasun ertain eta handiko DVB (Digital Video Broadcasting) hartzaileentzat, bigarren belaunaldiko Lurreko Telebista Digitalean DVB-T2 (Digital Video Broadcasting - Terrestrial 2 ) eta hurrengo DVB-NGH (Digital Video Broadcasting - Next Generation Handheld) estandarretan oinarrututa. Mugikortasuna bigarren belaunaldiko telebista estandarrean funtsezko ezaugarri bat da, HDTV (high definition television) zerbitzuak abiadura handiko hartzaileetan ahalbidetzeko erronkari aurre egiteko nahian. Baldintza horietan, kanala OFDM (ortogonalak maiztasun-zatiketa multiplexing ) sinbolo baten barruan aldatzen da, eta subportadorak jada ez dira ortogonalak, ICI-a (inter-carrier interference) sortuz, eta sistemaren errendimendua hondatuz. Beraz, transmititutako datuak behar bezala deskodeatzeko, ICI-a ekiditeko gai diren detektagailuak eta CSI-a (channel state information) zehatza, ICI osagaiak barne, ezinbestekoak egiten dira hartzailean. Kanalaren estimazio horretarako beharrezkoak diren parametro kopurua murrizteko eta aldi berean CSI zehatza bermatzeko, BEM (basis expansion model) teknika aztertu eta proposatu da ICI kanala identifikatzeko mugikortasun handiko DVB-T2 eszenatokitan. Horrez gain, pilotu egitura egokia proposatu da, estandarrean proposatutako pilotu ereduekin alderatuz BEM estimazioan oinarritua. ICI-a baliogabetzen duten hartzaile sistema ezberdin proposatu dira, Turbo sistema barne, non BP (belief propagation) detektagailua, soft BEM estimazioa eta LDPC (low-density parity check ) deskodetzailea uztartzen diren. Ohiko kanal ereduak erabilita, simulazio emaitzak aurkeztu dira, proposatutako hartzaile sistemak mugikortasun handiko kasuetan harrera ona dutela erakutsiz, 0.5 Doppler maiztasun normalizaturaino.Esta tesis doctoral analiza y propone diferentes técnicas de estimación de canal para receptores DVB (Digital Video Broadcasting) con movilidad moderada y alta, centrándose en el estándar de segunda generación DVB-T2 (Digital Video Broadcasting - Terrestrial 2 ) y en el próximó estándar DVB-NGH (Digital Video Broadcasting - Next Generation Handheld ). La movilidad es una de las principales claves de estas especificaciones, que tratan de lidiar con el reto de permitir la recepción de señal HDTV (high definition television) en receptores móviles. En escenarios de alta movilidad, la respuesta del canal varía dentro de un símbolo OFDM (orthogonal frequency-division multiplexing ) y las subportadoras ya no son ortogonales, lo que genera la llamada ICI (inter-carrier interference), deteriorando el rendimiento de los receptores severamente. Por lo tanto, con el fin de decodificar correctamente los datos transmitidos, detectores capaces de suprimir la ICI y una precisa CSI (channel state information), incluyendo los términos de ICI, son necesarios en el receptor. Con el objetivo de reducir el número de parámetros necesarios para dicha estimación de canal, y al mismo tiempo garantizar una CSI precisa, la técnica de estimación BEM (basis expansion model) ha sido analizada y propuesta para identificar el canal con ICI en receptores DVB-T2 de alta movilidad. Además se ha propuesto una estructura de pilotos basada en clústers, comparando su rendimiento con los patrones de pilotos establecidos en el estándar. Se han propuesto diferentes sistemas de recepción que cancelan ICI en combinación con la estimación BEM, incluyendo un esquema Turbo que incluye un detector BP (belief propagation), un estimador BEM soft y un decodificador LDPC (low-density parity check). Se han presentado resultados numéricos para los modelos de canal más comunes, demostrando que los sistemas de recepción propuestos permiten la decodificación correcta de la señal incluso en receptores con movilidad muy alta (hasta 0,5 de frecuencia de Doppler normalizada)

Advanced constellation and demapper schemes for next generation digital terrestrial television broadcasting systems

206 p.Esta tesis presenta un nuevo tipo de constelaciones llamadas no uniformes. Estos esquemas presentan una eficacia de hasta 1,8 dB superior a las utilizadas en los últimos sistemas de comunicaciones de televisión digital terrestre y son extrapolables a cualquier otro sistema de comunicaciones (satélite, móvil, cable¿). Además, este trabajo contribuye al diseño de constelaciones con una nueva metodología que reduce el tiempo de optimización de días/horas (metodologías actuales) a horas/minutos con la misma eficiencia. Todas las constelaciones diseñadas se testean bajo una plataforma creada en esta tesis que simula el estándar de radiodifusión terrestre más avanzado hasta la fecha (ATSC 3.0) bajo condiciones reales de funcionamiento.Por otro lado, para disminuir la latencia de decodificación de estas constelaciones esta tesis propone dos técnicas de detección/demapeo. Una es para constelaciones no uniformes de dos dimensiones la cual disminuye hasta en un 99,7% la complejidad del demapeo sin empeorar el funcionamiento del sistema. La segunda técnica de detección se centra en las constelaciones no uniformes de una dimensión y presenta hasta un 87,5% de reducción de la complejidad del receptor sin pérdidas en el rendimiento.Por último, este trabajo expone un completo estado del arte sobre tipos de constelaciones, modelos de sistema, y diseño/demapeo de constelaciones. Este estudio es el primero realizado en este campo