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

Achievable Rate and Modulation for Bandlimited Channels with Oversampling and 1-Bit Quantization at the Receiver

Sustainably realizing applications of the future with high performance demands requires that energy efficiency becomes a central design criterion for the entire system. For example, the power consumption of the analog-to-digital converter (ADC) can become a major factor when transmitting at large bandwidths and carrier frequencies, e.g., for ultra-short range high data rate communication. The consumed energy per conversion step increases with the sampling rate such that high resolution ADCs become unfeasible in the sub-THz regime at the very high sampling rates required. This makes signaling schemes adapted to 1-bit quantizers a promising alternative. We therefore quantify the performance of bandlimited 1-bit quantized wireless communication channels using techniques like oversampling and faster-than-Nyquist (FTN) signaling to compensate for the loss of achievable rate. As a limiting case, we provide bounds on the mutual information rate of the hard bandlimited 1-bit quantized continuous-time – i.e., infinitely oversampled – additive white Gaussian noise channel in the mid-to-high signal-to-noise ratio (SNR) regime. We derive analytic expressions using runlength encoded input signals. For real signals the maximum value of the lower bound on the spectral efficiency in the high-SNR limit was found to be approximately 1.63 bit/s/Hz. Since in practical scenarios the oversampling ratio remains finite, we derive bounds on the achievable rate of the bandlimited oversampled discrete-time channel. These bounds match the results of the continuous-time channel remarkably well. We observe spectral efficiencies up to 1.53 bit/s/Hz in the high-SNR limit given hard bandlimitation. When excess bandwidth is tolerable, spectral efficiencies above 2 bit/s/Hz per domain are achievable w.r.t. the 95 %-power containment bandwidth. Applying the obtained bounds to a bandlimited oversampled 1-bit quantized multiple-input multiple-output channel, we show the benefits when using appropriate power allocation schemes. As a constant envelope modulation scheme, continuous phase modulation is considered in order to relieve linearity requirements on the power amplifier. Noise-free performance limits are investigated for phase shift keying (PSK) and continuous phase frequency shift keying (CPFSK) using higher-order modulation alphabets and intermediate frequencies. Adapted waveforms are designed that can be described as FTN-CPFSK. With the same spectral efficiency in the high-SNR limit as PSK and CPFSK, these waveforms provide a significantly improved bit error rate (BER) performance. The gain in SNR required for achieving a certain BER can be up to 20 dB.Die nachhaltige Realisierung von zukünftigen Übertragungssystemen mit hohen Leistungsanforderungen erfordert, dass die Energieeffizienz zu einem zentralen Designkriterium für das gesamte System wird. Zum Beispiel kann die Leistungsaufnahme des Analog-Digital-Wandlers (ADC) zu einem wichtigen Faktor bei der Übertragung mit großen Bandbreiten und Trägerfrequenzen werden, z. B. für die Kommunikation mit hohen Datenraten über sehr kurze Entfernungen. Die verbrauchte Energie des ADCs steigt mit der Abtastrate, so dass hochauflösende ADCs im Sub-THz-Bereich bei den erforderlichen sehr hohen Abtastraten schwer einsetzbar sind. Dies macht Signalisierungsschemata, die an 1-Bit-Quantisierer angepasst sind, zu einer vielversprechenden Alternative. Wir quantifizieren daher die Leistungsfähigkeit von bandbegrenzten 1-Bit-quantisierten drahtlosen Kommunikationssystemen, wobei Techniken wie Oversampling und Faster-than-Nyquist (FTN) Signalisierung eingesetzt werden, um den durch Quantisierung verursachten Verlust der erreichbaren Rate auszugleichen. Wir geben Grenzen für die Transinformationsrate des Extremfalls eines strikt bandbegrenzten 1-Bit quantisierten zeitkontinuierlichen – d.h. unendlich überabgetasteten – Kanals mit additivem weißen Gauß’schen Rauschen bei mittlerem bis hohem Signal-Rausch-Verhältnis (SNR) an. Wir leiten analytische Ausdrücke basierend auf lauflängencodierten Eingangssignalen ab. Für reelle Signale ist der maximale Wert der unteren Grenze der spektralen Effizienz im Hoch-SNR-Bereich etwa 1,63 Bit/s/Hz. Da die Überabtastrate in praktischen Szenarien endlich bleibt, geben wir Grenzen für die erreichbare Rate eines bandbegrenzten, überabgetasteten zeitdiskreten Kanals an. Diese Grenzen stimmen mit den Ergebnissen des zeitkontinuierlichen Kanals bemerkenswert gut überein. Im Hoch-SNR-Bereich sind spektrale Effizienzen bis zu 1,53 Bit/s/Hz bei strikter Bandbegrenzung möglich. Wenn Energieanteile außerhalb des Frequenzbandes tolerierbar sind, können spektrale Effizienzen über 2 Bit/s/Hz pro Domäne – bezogen auf die Bandbreite, die 95 % der Energie enthält – erreichbar sein. Durch die Anwendung der erhaltenen Grenzen auf einen bandbegrenzten überabgetasteten 1-Bit quantisierten Multiple-Input Multiple-Output-Kanal zeigen wir Vorteile durch die Verwendung geeigneter Leistungsverteilungsschemata. Als Modulationsverfahren mit konstanter Hüllkurve betrachten wir kontinuierliche Phasenmodulation, um die Anforderungen an die Linearität des Leistungsverstärkers zu verringern. Beschränkungen für die erreichbare Datenrate bei rauschfreier Übertragung auf Zwischenfrequenzen mit Modulationsalphabeten höherer Ordnung werden für Phase-shift keying (PSK) and Continuous-phase frequency-shift keying (CPFSK) untersucht. Weiterhin werden angepasste Signalformen entworfen, die als FTN-CPFSK beschrieben werden können. Mit der gleichen spektralen Effizienz im Hoch-SNR-Bereich wie PSK und CPFSK bieten diese Signalformen eine deutlich verbesserte Bitfehlerrate (BER). Die Verringerung des erforderlichen SNRs zur Erreichung einer bestimmten BER kann bis zu 20 dB betragen

Joint Channel Estimation and Detection for Multi-Carrier MIMO Communications

In MIMO OFDM systems, channel estimation and detection are very important. Pilot-based channel estimation using BEMs is widely used for approximating time-frequency variations of doubly-selective channels. BEMs can provide high estimation performance with low computational load. Data-aided channel estimation outperforms the pilot-based estimation. The data-aided estimation iteratively improves estimates using tentative data symbols and corresponding adaptive weights (reweighted channel estimation). These weights are computed assuming Gaussian data errors, which is inapplicable to OFDM. In this thesis, this assumption is however shown to improve the channel estimation performance. The reweighted channel estimation is shown to significantly outperform the unweighted estimation. Most often used mismatched receivers assume perfect channel estimates when detecting data symbols. However, due to limited pilot symbols and data errors, the channel estimates are imperfect, resulting in a degraded detection performance. The optimal receiver without explicit channel estimation significantly outperform mismatched receivers. However, its complexity is high. To reduce the complexity, a receiver that combines mismatched and optimal detection is proposed. The optimal detection is only applied to data symbols unreliably detected by the mismatched detector, identified using weights computed in the reweighted estimator. The channel estimator and the optimal receiver require the knowledge of channel statistics, which are unavailable and difficult to acquire. To overcome this, an adaptive regularization using the cross-validation criterion is introduced, which finds a regularization matrix providing best channel estimates. The proposed receiver has a reduced complexity than the optimal receiver and provides close-to-optimal detection performance without the knowledge of channel PDP. The adaptive regularization is extended to joint estimation of the Doppler-delay spread and channel. The Doppler and delay spread corresponding to the optimal regularization are selected as their estimates. This approach outperforms other known techniques and provides channel estimation performance close to that obtained with perfect channel statistics