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공간다중화 MIMO 시스템의 QRM-MLD 신호검출을 위한 개선된 탐색공간
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  • 공간다중화 MIMO 시스템의 QRM-MLD 신호검출을 위한 개선된 탐색공간
저자명
허훈,우현명,양원영,방승재,박윤옥,김재권,Hur. Hoon,Woo. Hyun-Myung,Yang. Won-Young,Bahng. Seung-Jae,Park. Youn-Ok,Kim. Jae-Kwon
간행물명
한국통신학회논문지. The journal of Korea Information and Communications Society. 무선통신
권/호정보
2008년|33권 |pp.403-410 (8 pages)
발행정보
한국통신학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

본 논문에서는 공간다중화 방식을 사용하는 다중 안테나 시스템의 수신부에서 사용가능한 QRM-MLD 신호검출기법을 위한 새로운 변형된 형태를 제안한다. 원래의 QRM-MLD 신호검출 기법은 채널의 QR분해 및 M-algorithm을 결합한 형태로써, ML 수신기법에 비해 상대적인 복잡도가 현저하게 낮아지면서, ML에 근접한 성능을 보이나, 전송속도를 높이기 위해 안테나 개수가 증가하거나 성상도의 크기가 증가하면 그 복잡도가 크게 증가하여 하드웨어 구현을 어렵게 하는 단점을 가지고 있다. 이러한 단점을 극복하기 위해 다양한 변형된 형태가 제안되었고, 대표적인 방법으로 성상점들을 ranking화하여 필요한 성상점에 대해서만 연산을 수행함으로써 복잡도를 감소시키는 방법이 있다. 그러나, 성상점들의 ranking화를 사용하는 QRM-MLD 방식의 성능이 원래의 QRM-MLD의 성능에 비해 현격히 저하된다. 본 논문에서는 ranking화를 사용하는 QRM-MLD의 신호검출 기법이 성능열화를 겪게 되는 이유를 분석하고, 이를 극복함으로써 새로운 변형된 형태의 QRM-MLD기법을 제안한다. 모의실험을 통해 제안된 방식의 성능을 기존 방법들과 비교하여, 제안된 방식이 원래의 QRM-MLD 신호검출방식의 성능을 달성하면서 복잡도는 ranking화를 사용하는 QRM-MLD기법과 유사하다는 것을 보인다.

기타언어초록

In this paper, we propose a variant of the QRM-MLD signal detection method that is used for spatially multiplexed multiple antenna system. The original QRM-MLD signal detection method combines the QR decomposition with the M-algorithm, thereby significantly reduces the prohibitive hardware complexity of the ML signal detection method, still achieving a near ML performance. When the number of transmitter antennas and/or constellation size are increased to achieve higher bit rate, however, its increased complexity makes the hardware implementation challenging. In an effort to overcome this drawback of the original QRM-MLD, a number of variants were proposed. A most strong variant among them, in our opinion, is the ranking method, in which the constellation points are ranked and computation is performed for only highly ranked constellation points, thereby reducing the required complexity. However, the variant using the ranking method experiences a significant performance degradation, when compared with the original QRM-MLD. In this paper, we point out the reasons of the performance degradation, and we propose a novel variant that overcomes the drawbacks. We perform a set of computer simulations to show that the proposed method achieves a near performance of the original QRM-MLD, while its computational complexity is near to that of the QRM-MLD with ranking method.