Efficient detection algorithms for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems

[EN] In the last ten years, one of the most significant technological developments that will lead to the new broadband wireless generation is the communication via Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems. MIMO systems are known to provide an increase of the maximum rate, reliability and coverage of current wireless communications. Maximum-Likelihood (detection over Gaussian MIMO channels is shown to get the lowest Bit Error Rate for a given scenario. However, it has a prohibitive complexity which grows exponentially with the number of transmit antennas and the size of the constellation. Motivated by this, there is a continuous search for computationally efficient optimal or suboptimal detectors. In this work, we carry out an state of the art review of detection algorithms and propose the combination of a suboptimal MIMO detector called K-Best Sphere Decoder with a channel matrix condition number estimator to obtain a versatile combined detector with predictable performance and suitable for hardware implementation. The effect of the channel matrix condition number in data detection is exploited in order to achieve a decoding complexity lower than the one of already proposed algorithms with similar performance. Some practical algorithms for finding the 2-norm condition number of a given channel matrix and for performing the threshold selection are also presented and their computational costs and accuracy are discussed[ES] Uno de los desarrollos tecnol'ogicos m'as significativos de la ' ultima d'ecada que llevar'an a la nueva generaci'on de banda ancha en movilidad es la comunicaci'on mediante sistemas de m' ultiples entradas y m' ultiples salidas (MIMO). Los sistemas MIMO proporcionan un notable incremento en la capacidad, fiabilidad y cobertura de las comunicaciones inal'ambricas actuales. Se puede demostrar que la detecci'on 'optima o dem'axima verosimilitud (ML) en canales MIMO Gaussianos proporciona la m'¿nima tasa de error de bit (BER) para un escenario dado pero tiene el inconveniente de que su complejidad crece exponencialmente con el n'umero de antenas y el tama¿no de la constelaci'on utilizada. Por este motivo, hay una cont'¿nua b' usqueda de detectores 'optimos o sub'optimos que sean m'as eficientes computacionalmente. En este trabajo, se ha llevado a cabo una revisi 'on del estado del arte de los principales algoritmos de detecci'on para sistemas MIMO y se ha propuesto la combinaci'on de un detector MIMO sub'optimo conocido como K-Best Sphere Decoder con un estimador del n'umero de condici'on de la matriz de canal, para conseguir un detector combinado basado en umbral con complejidad predecible y adecuado para implementaci'on en hardware. Se ha explotado el efecto del n'umero de condici'on en la detecci'on de datos para disminuir la complejidad de los algoritmos de detecci 'on existentes sin apenas alterar sus prestaciones. Por ' ultimo tambi'en se presentan distintos algoritmos pr'acticos para encontrar el dos n'umero de condici'on as'¿ como para realizar la selecci 'on del umbral.Roger Varea, S. (2008). Efficient detection algorithms for Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems. http://hdl.handle.net/10251/12200Archivo delegad