Effi cient algorithms for iterative detection and decoding in Multiple-Input and Multiple-Output Communication Systems

This thesis fits into the Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) communication systems. Nowadays, these schemes are the most promising technology in the field of wireless communications. The use of this technology allows to increase the rate and the quality of the transmission through the use of multiple antennas at the transmitter and receiver sides. Furthermore, the MIMO technology can also be used in a multiuser scenario, where a Base Station (BS) equipped with several antennas serves several users that share the spatial dimension causing interference. However, employing precoding algorithms the signal of the multiuser interference can be mitigated. For these reasons, the MIMO technology has become an essential key in many new generation communications standards. On the other hand, Massive MIMO technology or Large MIMO, where the BS is equipped with very large number of antennas (hundreds or thousands) serves many users in the same time-frequency resource. Nevertheless, the advantages provided by the MIMO technology entail a substantial increase in the computational cost. Therefore the design of low-complexity receivers is an important issue which is tackled throughout this thesis. To this end, one of the main contributions of this dissertation is the implementation of efficient soft-output detectors and precoding schemes. First, the problem of efficient soft detection with no iteration at the receiver has been addressed. A detailed overview of the most employed soft detectors is provided. Furthermore, the complexity and performance of these methods are evaluated and compared. Additionally, two low-complexity algorithms have been proposed. The first algorithm is based on the efficient Box Optimization Hard Detector (BOHD) algorithm and provides a low-complexity implementation achieving a suitable performance. The second algorithm tries to reduce the computational cost of the Subspace Marginalization with Interference Suppression (SUMIS) algorithm. Second, soft-input soft-output (SISO) detectors, which are included in an iterative receiver structure, have been investigated. An iterative receiver improves the performance with respect to no iteration, achieving a performance close to the channel capacity. In contrast, its computational cost becomes prohibitive. In this context, three algorithms are presented. Two of them achieve max-log performance reducing the complexity of standard SISO detectors. The last one achieves near max-log performance with low complexity. The precoding problem has been addressed in the third part of this thesis. An analysis of some of the most employed precoding techniques has been carried out. The algorithms have been compared in terms of performance and complexity. In this context, the impact of the channel matrix condition number on the performance of the precoders has been analyzed. This impact has been exploited to propose an hybrid precoding scheme that reduces the complexity of the previously proposed precoders. In addition, in Large MIMO systems, an alternative precoder scheme is proposed. In the last part of the thesis, parallel implementations of the SUMIS algorithm are presented. Several strategies for the parallelization of the algorithm are proposed and evaluated on two different platforms: multicore central processing unit (CPU) and graphics processing unit (GPU). The parallel implementations achieve a significant speedup compared to the CPU version. Therefore, these implementations allow to simulate a scalable quasi optimal soft detector in a Large MIMO system much faster than by conventional simuLa presente tesis se enmarca dentro de los sistemas de comunicaciones de múltiples antenas o sistemas MIMO. Hoy en día, estos sistemas presentan una de las tecnologías más prometedoras dentro de los sistemas comunicaciones inalámbricas. A través del uso de múltiples antenas en ambos lados, transmisor y receptor, la tasa de transmisión y la calidad de la misma es aumentada. Por otro lado, la tecnología MIMO puede ser utilizada en un escenario multiusuario, donde una estación base (BS) la cual está equipada con varias antenas, sirve a varios usuarios al mismo tiempo, estos usuarios comparten dimensión espacial causando interferencias multiusuario. Por todas estas razones, la tecnología MIMO ha sido adoptada en muchos de los estándares de comunicaciones de nueva generación. Por otro lado, la tecnología MIMO Masivo, en la cual la estación base está equipada con un gran número de antenas (cientos o miles) que sirve a muchos usuarios en el mismo recurso de tiempo-frecuencia. Sin embargo, las ventajas proporcionadas por los sistemas MIMO implican un aumento en el coste computacional requerido. Por ello, el diseño de receptores de baja complejidad es una cuestión importante en estos sistemas. Para conseguir esta finalidad, las principales contribuciones de la tesis se basan en la implementación de algoritmos de detección soft y esquemas de precodificación eficientes. En primer lugar, el problema de la detección soft eficiente en un sistema receptor sin iteración es abordado. Una descripción detallada sobre los detectores soft más empleados es presentada. Por otro lado, han sido propuestos dos algoritmos de bajo coste. El primer algoritmo está basado en el algoritmo Box Optimization Hard Detector (BOHD) y proporciona una baja complejidad de implementación logrando un buen rendimiento. El segundo de los algoritmos propuestos intenta reducir el coste computacional del conocido algoritmo Subspace Marginalization with Interference Suppression (SUMIS). En segundo lugar, han sido investidados detectores de entrada y salida soft (SISO, soft-input soft-output) los cuales son ejecutados en estructuras de recepción iterativa. El empleo de un receptor iterativo mejora el rendimiento del sistema con respecto a no realizar realimentación, pudiendo lograr la capacidad óptima. Por el contrario, el coste computacional se vuelve prohibitivo. En este contexto, tres algoritmos han sido presentados. Dos de ellos logran un rendimiento óptimo, reduciendo la complejidad de los detectores SISO óptimos que normalmente son empleados. Por el contrario, el otro algoritmo logra un rendimiento casi óptimo a baja complejidad. En la tercera parte, se ha abordado el problema de la precodificación. Se ha llevado a cabo un análisis de algunas de las técnicas de precodificación más usadas. En este contexto, se ha evaluado el impacto que el número de condición de la matriz de canal tiene en el rendimiento de los precodificadores. Además, se ha aprovechado este impacto para proponer un precodificador hibrido. Por otro lado, en MIMO Masivo, se ha propuesto un esquema precodificador. En la última parte de la tesis, la implementación paralela del algoritmo SUMIS es presentada. Varias estrategias sobre la paralelización del algoritmo han sido propuestas y evaluadas en dos plataformas diferentes: Unidad Central de Procesamiento multicore (multicore CPU) y Unidad de Procesamiento Gráfico (GPU). Las implementaciones paralelas consiguen una mejora de speedup. Estas implementaciones permiten simular para MIMO Masivo y de forma más rápida que por simulación convencional, un algoLa present tesi s'emmarca dins dels sistemes de comunicacions de múltiples antenes o sistemes MIMO. Avui dia, aquestos sistemes presenten una de les tecnologies més prometedora dins dels sistemes de comunicacions inalàmbriques. A través de l'ús de múltiples antenes en tots dos costats, transmissor y receptor, es pot augmentar la taxa de transmissió i la qualitat de la mateixa. D'altra banda, la tecnologia MIMO es pot utilitzar en un escenari multiusuari, on una estació base (BS) la qual està equipada amb diverses antenes serveix a diversos usuaris al mateix temps, aquests usuaris comparteixen dimensió espacial causant interferències multiusuari. Per totes aquestes raons, la tecnologia MIMO ha sigut adoptada en molts dels estàndars de comunicacions de nova generació. D'altra banda, la tecnologia MIMO Massiu, en la qual l'estació base està equipada amb un gran nombre d'antenes (centenars o milers) que serveix a molts usuaris en el mateix recurs de temps-freqüència. No obstant això, els avantatges proporcionats pels sistemes MIMO impliquen un augment en el cost computacional requerit. Per això, el disseny de receptors de baixa complexitat és una qüestió important en aquests sistemes. Per tal d'aconseguir esta finalitat, les principals contribucions de la tesi es basen en la implementació d'algoritmes de detecció soft i esquemes de precodificació eficients. En primer lloc, és abordat el problema de la detecció soft eficient en un sistema receptor sense interacció. Una descripció detallada dels detectors soft més emprats és presentada. D'altra banda, han sigut proposats dos algorismes de baix cost. El primer algorisme està basat en l'algorisme Box Optimization Hard Decoder (BOHD) i proporciona una baixa complexitat d'implementació aconseguint un bon resultat. El segon dels algorismes proposats intenta reduir el cost computacional del conegut algoritme Subspace Marginalization with Interference Suppression (SUMIS). En segon lloc, detectors d'entrada i eixidia soft (SISO, soft-input soft-output) els cuals són executats en estructures de recepció iterativa han sigut investigats. L'ocupació d'un receptor iteratiu millora el rendiment del sistema pel que fa a no realitzar realimentació, podent aconseguir la capacitat òptima. Per contra, el cost computacional es torna prohibitiu. En aquest context, tres algorismes han sigut presentats. Dos d'ells aconsegueixen un rendiment òptim, reduint la complexitat dels detectors SISO òptims que normalment són emprats. Per contra, l'altre algorisme aconsegueix un rendiment quasi òptim a baixa complexitat. En la tercera part, s'ha abordat el problema de la precodificació. S'ha dut a terme una anàlisi d'algunes de les tècniques de precodificació més usades, prestant especial atenció al seu rendiment i a la seua complexitat. Dins d'aquest context, l'impacte que el nombre de condició de la matriu de canal té en el rendiment dels precodificadors ha sigut avaluat. A més, aquest impacte ha sigut aprofitat per a proposar un precodificador híbrid , amb la finalitat de reduir la complexitat d'algorismes prèviament proposats. D'altra banda, en MIMO Massiu, un esquema precodificador ha sigut proposat. En l'última part, la implementació paral·lela de l'algorisme SUMIS és presentada. Diverses estratègies sobre la paral·lelizació de l'algorisme han sigut proposades i avaluades en dues plataformes diferents: multicore CPU i GPU. Les implementacions paral·leles aconsegueixen una millora de speedup quan el nombre d'àntenes o l'ordre de la constel·lació incrementen. D'aquesta manera, aquestes implementacions permeten simular per a MIMO Massiu, i de forma més ràpida que la simulació convencional.Simarro Haro, MDLA. (2017). Effi cient algorithms for iterative detection and decoding in Multiple-Input and Multiple-Output Communication Systems [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/86186TESI

Estudio e Implementación eficiente de la decodificación de lista para códigos Reed-Solomon

[ES] En este trabajo se ha realizado un estudio de la teoría asociada a la decodificación de lista y a los códigos Reed-Solomon, así como de los algoritmos que llevan a cabo esa decodificación y de la teoría asociada a ellos. Posteriormente se ha realizado una implementació de esta decodificación en la cual se ha realizado un esfuerzo por conseguir eficiencia en su ejecución.[EN] Reed-Solomon codes are widely used in current digital communication systems and its e cient decoding is interesting for practical applications. The mplemented decoding algorithm in this work is a list decoding strategy where the radius of decoding is increased so we can has a list o possible codewords in the output of the decoder. Guruswami-Sudan algorithm implements the list decoding for Reed-Solomon codes and Koetter-Vardy algorithm is an extension of the previous that incorporate soft decoding. Both are based on two sequentially processes: interpolation and factorization. The Koetter-Vardy algorithm has been implemented in <sequentially and then optimized and parallelized. At the end we discuss the results of the work.Simarro Haro, MDLA. (2012). Estudio e Implementación eficiente de la decodificación de lista para códigos Reed-Solomon. http://hdl.handle.net/10251/27275.Archivo delegad

Audiovisual Tool for understanding Audio concepts for being used in bachelor’s degree programmes

[EN] In the Audio Signal Processing field, there exists difficulties in order to explain different concepts such as, compression, masking, quantization, sampling, among others. Further, most of these concepts require the use of audio laboratories and multiple practical session that must carry out students. Another issue is that there are students that are not able to internalize these concepts straightforwardly and require more practical sessions. In order to address these problems, we have developed an audiovisual tool, designed with Matlab, that can be used for professors and students. This tool allows to analyze, test and apply the audio concepts to real audio signals. The developed tool has been successfully experienced by professors of the audio signal processing field that recommend its use in upcoming academic courses.This research has been partly funded by TIN2014-53495-R, BES-2013-063783, BES-2013- 065034, TEC2013-47141-C4-4-R and FPU AP-2012/71274.Antoñanzas Manuel, C.; Gutiérrez Parera, P.; Simarro Haro, MDLA.; Belloch, JA. (2016). Audiovisual Tool for understanding Audio concepts for being used in bachelor’s degree programmes. En 2nd. International conference on higher education advances (HEAD'16). Editorial Universitat Politècnica de València. 495-502. https://doi.org/10.4995/HEAD16.2016.2923OCS49550

Parallel Implementation Strategies for MIMO ID-BICM Systems

[EN] One of the current techniques proposed for multiple transmit and receive antennas wireless communication systems is the use of error control coding and iterative detection and decoding at the receiver. These sophisticated techniques produce a significant increase of the computational cost and require large computational power. The use of modern computer facilities as multicore and multi-GPU (Graphics Processing Unit) processors can decrease the computational time required, representing a promising solution for the receiver implementation in these systems. In this paper we explain how iterative receivers can improve the performance of suboptimal detectors. We also introduce a novel parallel receiver scheme based on a hybrid computing model where CPUs and GPUs work together to accelerate the detection and decoding steps; this design comes to exploit the features of the GPU NVIDIA Kepler architecture respect to the previous one in order to optimize the communication system performance.This work has been partially funded by PROMETEO/2009/013 project of Generalitat Valenciana, projects TEC2009-13741 of the Ministerio Español de Ciencia e Innovación, TEC2012-38142-C04 of the Ministerio Español de Economía y Competitividad, and PAID-05-2011 of Universitat Politècnica de València.Simarro Haro, MDLA.; Ramiro Sánchez, C.; Martínez Zaldívar, FJ.; Vidal Maciá, AM.; González Téllez, A.; Piñero Sipán, MG.; García Mollá, VM. (2013). Parallel Implementation Strategies for MIMO ID-BICM Systems. Waves. 5-13. http://hdl.handle.net/10251/57906S51

A GPU implementation of an iterative receiver for energy saving MIMO ID-BICM systems

Iterative detection and decoding in communication systems with multiple transmitter and receiver antennas suffer from a significant increase in the computational cost and energy consumption. Nowadays, application of specific high-performance computing techniques for signal processing in communication systems is receiving considerable attention. In this paper, we present an accelerated and efficient iterative receiver, which has been implemented following two strategies. First, we reduce the computational cost using parallelized algorithms executed on graphics processing unit. In addition, our receiver allows the selection between two types of detectors with different complexity and performance. The selection can be done to fulfill a given compromise between bit error rate and power consumptionThis work has been supported by European Union ERDF and Spanish Government through TEC2012-38142-C04 project and Generalitat Valenciana through PROMETEO/2009/013 project.Ramiro Sánchez, C.; Simarro Haro, MDLA.; Martínez Zaldívar, FJ.; Vidal Maciá, AM.; Gonzalez, A. (2014). A GPU implementation of an iterative receiver for energy saving MIMO ID-BICM systems. The Journal of Supercomputing. 70(2):541-551. https://doi.org/10.1007/s11227-013-1081-xS541551702Barbero L, Thompson J (2008) Extending a fixed-complexity sphere decoder to obtain likelihood information for turbo-MIMO systems. IEEE Trans Veh Technol 57(5):2804–2814Barbero LG, Thompson JS (2008) Fixing the complexity of the sphere decoder for MIMO detection. IEEE Trans Wirel Commun 7(6):2131–2134Boutros J, Gresset N, Brunel L, Fossorier M (2003) Soft-input soft-output lattice sphere decoder for linear channels. Proc IEEE GLOBECOM 3(2):1583–1587Choi J (2010) Optimal combining and detection. Cambridge University Press, CambridgeGuo Z, Nilsson P (2006) Algorithm and implementation of the k-best sphere decoding for mimo detection. IEEE J Sel Areas Commun 24(3):491–503Hassibi B, Vikalo H (2005) On sphere decoding algorithm. Part I, the expected complexity. Trans Signal Process 54(5):2806–2818Hochwald BM, Brink ST (2003) Achieving near-capacity on a multiple-antenna channel. IEEE Trans Commun 51(3):389–399Larsson EG (2009) MIMO detection methods: how they work. IEEE Signal Process Mag 26(3):91–95Li X, Ritcey J (1987) Bit interleaved coded modulation with iterative decoding. IEEE Commun Lett 1:169–171Lu B, Wang X, Narayanan K (2002) LDPC-based space-time coded OFDM systems over correlated fading channels: performance analysis and receiver design. IEEE Trans Commun 50(1):74–88Martínez-Zaldívar F, Vidal A, Gonzalez A, Almenar V (2011) Tridimensional block multiword LDPC decoding on GPUs. J Supercomput 58(3):314–322. doi: 10.1007/s11227-011-0587-3NVIDIA (2013) NVIDIA CUDA C programming guide, version 5.5Roger S, Ramiro C, Gonzalez A, Almenar V, Vidal A (2012) An efficient GPU implementation of fixed-complexity sphere decoders for MIMO wireless systems. Integr Comput Aided Eng 19(4):341–350Roger S, Ramiro C, Gonzalez A, Almenar V, Vidal A (2012) Fully parallel GPU implementation of a fixed-complexity soft-output MIMO detector. IEEE Trans Veh Technol 61(8):3796–3800Simarro M, Ramiro C, Martínez-Zaldívar F, Vidal A, Gonzalez A (2013) A parallel iterative MIMO receiver with variable complexity detectors. Proc Int Conf Comput Math Methods Sci Eng 4:1242–1279Studer C, Burg A, Bölcskei H (2008) Soft-output sphere decoding algorithms and VLSI implementation. IEEE J Sel Areas Commun 26(2):290–300Tanner R (1981) A recursive approach to low complexity codes. IEEE Trans Inf Theory 27(5):533–547Zehavi E (1988) 8-PSK trellis codes for a Ralyleigh fading channel. IEEE Trans Commun 36:1004–101