KR20190086249A - Low-complexity Sphere Search-based Adaptive Spatial Modulation method and MIMO system using the same - Google Patents

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KR20190086249A
KR20190086249A KR1020180004549A KR20180004549A KR20190086249A KR 20190086249 A KR20190086249 A KR 20190086249A KR 1020180004549 A KR1020180004549 A KR 1020180004549A KR 20180004549 A KR20180004549 A KR 20180004549A KR 20190086249 A KR20190086249 A KR 20190086249A
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Abstract

The present invention relates to a low complexity adaptive spatial modulation (ASM) method using sphere search (SS) as a spatial modulation technique of a multi-antenna system. In an SS-ASM method, when searching for an optimal modulation scheme for adaptive spatial modulation (ASM), only some vectors are searched using the SS, where a search space is reduced to error vectors in a sphere.

Description

구 탐색을 이용한 저복잡도 적응 공간 변조 방법 및 이를 이용한 다중입출력 시스템{Low-complexity Sphere Search-based Adaptive Spatial Modulation method and MIMO system using the same}[0001] The present invention relates to a low-complexity adaptive spatial modulation method using a sphere search and a multi-input /

본 발명은 다중 안테나 시스템의 공간 변조 기술 분야에 속한다.The present invention belongs to the field of spatial modulation of a multi-antenna system.

공간 변조(spatial modulation, SM)는 에너지 효율적인 신호 전달 기술로서 다중입출력(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO) 시스템에 멀티플렉싱과 다이버시티 이득 사이의 트레이드오프를 처리한다.Spatial modulation (SM) is an energy efficient signaling technology that handles the tradeoff between multiplexing and diversity gain in a Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) system.

SM기법은 MIMO시스템의 안테나 인덱스 차원을 이용하여 전체적으로 높은 스펙트럼 효율(spectral efficiency,SE)을 달성하며, 단위 전송 안테나의 각 순시치에서의 활성화는 트랜스미터에서 오직 단일 RF 체인을 요구함으로써 하드웨어 복잡도를 현저하게 감소시킨다. 또한 SM기법은 내부 채널 간섭 및 내부 안테나 동기화 문제를 해결한다.The SM scheme achieves a high spectral efficiency (SE) as a whole using the antenna index dimension of the MIMO system, and the activation at each instant of a unit transmit antenna requires only a single RF chain at the transmitter, . The SM scheme solves the internal channel interference and internal antenna synchronization problems.

SM-MIMO시스템의 성능을 개선하기 위해, SM과 적응 변조를 합성하여 SE를 향상하거나 비트오류율(BER)을 개선하는 적응 공간변조(ASM)기법이 제안되었는데, ASM 기법은 설정된 목표 BER에서 채널 용량을 최대화하는 것을 목표로 한다. In order to improve the performance of the SM-MIMO system, an Adaptive Space Modulation (ASM) technique has been proposed which improves SE or BER by combining SM and adaptive modulation. And to maximize the number of users.

변조 순서 선택(modulation order selection, MOS)이라 불리는 또 다른 ASM 기법이 일정한 전송율을 달성하고 BER 성능을 개선하기 위해 제안되었다. Another ASM technique called modulation order selection (MOS) has been proposed to achieve a constant rate and improve BER performance.

구체적으로, 최소 BER을 유도하는 자유거리(free distance,FD)를 최대화하기 위해, MOS 알고리즘은 ASM 집합과 각 ASM의 모든 오류 벡터에 대해 완전탐색(exhaustive search,ES)을 수행한다.Specifically, to maximize the free distance (FD) that leads to the minimum BER, the MOS algorithm performs an exhaustive search (ES) on the ASM set and all error vectors of each ASM.

저복잡도로 근거리 최적해를 결정하기 위해, 후보감소(candidate reduction,CR)와 단일비트 할당(one-bit reallocation,OBRA)으로 명명되는 간소화된 ASM기법이 제안되었다. A simplified ASM scheme, called candidate reduction (CR) and one-bit reallocation (OBRA), has been proposed to determine the local optimal solution with low complexity.

이는 ASM 모드의 탐색공간을 ASM 모드와 그들의 변동 발생 가능성에 기반한 더 작은 집합으로 국한한다. 이를 수치적으로 분석해 보면, 소규모 MIMO시스템에 기반한 최적화된 기법과 비교할 때 BER 성능에서 작은 저하만 발생하는 것으로 나타난다.This limits the search space of the ASM mode to a smaller set based on the ASM mode and their variability. Numerical analysis shows that only a small degradation in BER performance occurs when compared with an optimized technique based on a small MIMO system.

이와 같이, 공간변조(SM)는 다중 안테나 시스템의 송신 안테나 중 하나의 안테나만을 사용하여 신호를 송신하고, 송신된 심볼과 함께 송신에 이용된 안테나의 인덱스를 이용해 정보를 전달하는 기술로서, 각 송신 안테나별 변조 방식을 채널 상태에 따라 적응적으로 선택함으로써(적응공간변조) 수신 오류율 성능을 높일 수 있다.As described above, the spatial modulation (SM) is a technique for transmitting a signal using only one of the transmit antennas of a multi-antenna system and transmitting information using the index of the antenna used for transmission together with the transmitted symbol, It is possible to improve the reception error rate performance by adaptively selecting the modulation scheme for each antenna according to the channel state (adaptive space modulation).

그러나 기존 방식은 최적 변조 방식 선택을 위해 높은 계산량이 필요한 문제점을 가지고 있다. However, the conventional method has a problem that a high calculation amount is required for selecting an optimal modulation method.

한국등록특허 제1771503호는 수신 순서화부가 각 수신 안테나가 수신한 신호에 대하여 산출한 유클리드 거리의 기대값의 순서로 수신 안테나의 인덱스를 정렬하는 단계; 송신 순서화부가 최대비 결합 필터의 출력의 순서로 송신 안테나의 인덱스를 정렬하는 단계; 및 수신 공간 검색부가 수신 공간 검색을 수행하여 송신 안테나 및 심볼을 산출하는 단계를 포함하고, 상기 유클리드 거리(Euclidean distance)값은 n차원 공간 상의 두 점 사이의 기하학적 거리로서, 상기 수신 안테나에 대한 평균 심볼 출력, 수신 신호값, 수신 안테나로의 전송 벡터, 및 송신 안테나의 수를 근거로 산출되어 공간 변조를 수행한다.Korean Patent No. 1771503 discloses a method comprising: arranging indexes of reception antennas in order of expected values of Euclidean distances calculated for signals received by respective reception antennas; Aligning the indexes of the transmit antennas in the order of the output of the maximum non-combining filter; Wherein the Euclidean distance value is a geometric distance between two points on an n-dimensional space, and wherein the Euclidean distance is a geometric distance between two points on the n-dimensional space, The symbol output, the received signal value, the transmission vector to the receiving antenna, and the number of transmitting antennas, and performs spatial modulation.

이와 같이, 일반화 공간 변조 기술의 다양한 해결 과제 중, 시스템 연산량 또는 계산량을 저감시키는 해결과제를 제시한 신호처리 기술은 존재하나, 그 신호 처리의 해결 수단으로서 구탐색(sphere search, SS)을 이용해 일부 오류 벡터만을 탐색함으로써 계산 복잡도를 최적화하는 구성이 제시되지 않았다.As described above, among the various problems of the generalized space modulation technique, there is a signal processing technique which suggests a solution to reduce the system operation amount or the calculation amount. However, as a means of solving the signal processing, a sphere search (SS) No configuration has been proposed to optimize the computational complexity by searching only the error vector.

본 발명은 적응 공간 변조의 최적 변조 방식을 찾는 기술의 계산 복잡도를 낮추어 시스템 구현의 용이성을 높일 수 있는 구 탐색을 이용한 저복잡도 적응 공간 변조 방법을 제안한다.The present invention proposes a low complexity adaptive space modulation method using sphere search that can improve the system implementation easiness by lowering the computational complexity of finding the optimal modulation scheme of adaptive space modulation.

본 발명은 다중 안테나 시스템에서 각 송신 안테나별 변조 방식을 채널 상태에 따라 적응적으로 선택하는 적응 공간변조(ASM) 방법에 있어서, 적응 공간 변조의 최적 변조 방식을 찾을 때, 탐색공간이 구(Sphere)내에의 오류 벡터로 감소하는 구탐색(Sphere Search, SS)을 이용해 일부 오류 벡터만을 탐색하는 것을 특징으로 하는 구탐색 적응 공간변조(SS-ASM) 방법을 제공한다.The present invention relates to an Adaptive Space Modulation (ASM) method for adaptively selecting a modulation scheme for each transmission antenna in a multi-antenna system according to a channel state. In searching for an optimal modulation scheme for adaptive space modulation, (SS-ASM) method characterized in that only some error vector is searched using a sphere search (SS) which is reduced to an error vector in the SS search method.

본 발명의 일 특징에 의하면, 상기 구탐색은 일반화 공간 변조를 위한 구복호(Sphere decoding) 수신기를 변형하여 적용한다.According to an aspect of the present invention, the sphere search is modified and applied to a sphere decoding receiver for generalized space modulation.

본 발명의 일 특징에 의하면, 상기 구탐색은 임계값을 설정하여 탐색 조기 종료방식을 적용한다.According to an aspect of the present invention, the sphere search is performed by setting a threshold value and applying a search early termination method.

본 발명의 다른 특징에 의하면, 상기 구탐색 적응 공간변조(SS-ASM) 방법을 적용한 다중입출력(MIMO) 시스템을 제공한다.According to another aspect of the present invention, there is provided a multiple input / output (MIMO) system using the SS-ASM method.

본 발명에 따르면, 최적 변조 방식을 찾기 위해 모든 오류 벡터를 탐색하지 않고 구탐색을 이용해 오류 벡터 탐색 영역을 좁힘으로써 계산의 복잡도를 90% 이상 낮추어 높은 실용성을 가진다.According to the present invention, the complexity of the calculation is reduced by 90% or more by narrowing down the error vector search area using the searched search without searching all the error vectors to find the optimal modulation scheme.

적응 변조를 통해 공간 변조의 성능을 높임과 동시에 복잡도는 낮춤으로써 공간 변조의 저복잡도 및 저전력에 강점을 지닌 통신 기술인바, 저전력 IoT기술 등의 차세대 통신 시스템에 적용 가능하다.It can be applied to next-generation communication systems such as low-power IoT technology, which is a communication technology having advantages of low complexity and low power of space modulation by improving spatial modulation performance and improving complexity through adaptive modulation.

도 1은 본 발명에 따른 구탐색 적응 공간변조(SS-ASM) 방법의 알고리즘이다.1 is an algorithm of a sphere search adaptive space modulation (SS-ASM) method according to the present invention.

ASM 알고리즘의 시스템 성능을 유지하면서 계산 복잡도를 감소시키기 위해서, 본 발명은 구탐색을 이용한 ASM(SS-ASM)기법을 제안하는바, 이는 각 ASM 모드의 오류 벡터의 탐색 공간을 효과적으로 감소시킨다. In order to reduce computational complexity while maintaining the system performance of the ASM algorithm, the present invention proposes an ASM (SS-ASM) technique using sphere search, which effectively reduces the search space of error vectors in each ASM mode.

이는 각 오류 벡터가 두 개의 비 제로 입력까지만 포함하는 ASM에서, 오류 벡터의 탐색 프로세스는 일반화 공간 변조(GSM)의 심볼 탐색과 유사하기 때문이다. This is because in the ASM where each error vector contains only up to two nonzero inputs, the search process of the error vector is similar to the symbol search of generalized space modulation (GSM).

이 사실에 기반하여, GSM 시스템을 위한 구복호 수신기에서와 유사한 SS 프로세스를 적용하여 오류 벡터를 탐색하고 자유거리를 효율적으로 계산할 수 있다. 또한, 계산량을 더 줄이기 위해서 본 발명은 SS 프로세스를 조기 종결하는 임계값을 제안한다.Based on this fact, it is possible to search the error vector and calculate the free distance efficiently by applying an SS process similar to that in the case of the GSM receiver. Further, in order to further reduce the calculation amount, the present invention proposes a threshold for early termination of the SS process.

이하에서는, 본 발명에 따른 구탐색을 이용한 적응 공간변조(SS-ASM) 방법을 상세히 설명한다.Hereinafter, an adaptive space modulation (SS-ASM) method using the spherical search according to the present invention will be described in detail.

FD인

Figure pat00001
의 최대값을 가진 ASM 모드를 결정하기 위해, 최적의 ASM 알고리즘은 모든 ASM모드를 검사하고, 각 ASM 모드에 대해 모든 가능한 전송 신호 벡터를 위한 ES를 수행하는바, 이는 상당한 계산량을 요구한다.FD person
Figure pat00001
The optimal ASM algorithm checks all ASM modes and performs an ES for all possible transmission signal vectors for each ASM mode, which requires a significant amount of computation.

따라서 본 발명은 다중 안테나 시스템에서 각 송신 안테나별 변조 방식을 채널 상태에 따라 적응적으로 선택하는 적응 공간변조(ASM) 방법에서 계산 복잡도 감소를 위해, 탐색공간이 구(Sphere)내에의 오류 벡터로 감소하여 일부 오류 벡터만을 탐색하는 구 탐색(Sphere Search, SS) 기법을 이용하여 각 ASM 모드에 대한 FD를 효율적으로 계산한다.Therefore, in the adaptive space modulation (ASM) method of adaptively selecting the modulation scheme for each transmission antenna in the multi-antenna system according to the channel state, in order to reduce computational complexity, the search space is set as an error vector in the sphere And the FD for each ASM mode is efficiently calculated using a sphere search (SS) technique in which only some error vector is searched.

본 발명에 따른 SS-ASM 알고리즘을 설명하기 전에, GSM 시스템을 위한 SD를 설명한다. Before describing the SS-ASM algorithm according to the present invention, SD for a GSM system is described.

SD-GSM 기법은 원래 GSM 시스템에서 심볼을 효과적으로 탐색하기 위해 설계되었으나, 본 발명은 약간의 수정을 거쳐 ASM을 위한 FD를 탐색하기 위해 적용될 수 있음을 보일 것이다.Although the SD-GSM scheme was originally designed to effectively search for symbols in the GSM system, it will be appreciated that the present invention can be applied to search for FDs for ASMs with minor modifications.

1. SD-GSM1. SD-GSM

GSM을 위해, ASM을 위한 시스템 모델과 유사하게,

Figure pat00002
개의 송신 안테나와
Figure pat00003
개의 수신안테나를 가진 MIMO 시스템을 전제로 한다.For GSM, similar to the system model for ASM,
Figure pat00002
≪ / RTI >
Figure pat00003
Lt; RTI ID = 0.0 > MIMO < / RTI >

그러나 GSM에서는 다중 송신 안테나가 각 순시치 마다 구동된다. 구체적으로, 본 발명은

Figure pat00004
개의 송신 안테나 중
Figure pat00005
가 동시에 구동되고, 그리고 나서, 송신 신호
Figure pat00006
Figure pat00007
개의 비 제로 요소를 포함한다. 그리고 수신 신호는 아래 식으로 주어진다.In GSM, however, multiple transmit antennas are driven at each instantaneous value. Specifically, the present invention provides
Figure pat00004
Of the transmitting antennas
Figure pat00005
Are simultaneously driven, and then the transmission signal
Figure pat00006
The
Figure pat00007
Zero nonzero elements. The received signal is given by the following equation.

<식 1><Formula 1>

Figure pat00008
Figure pat00008

여기서, H는

Figure pat00009
×
Figure pat00010
채널 행렬을 나타내며, 각 요소들은 영평균과 단위 변동량을 가진 독립적이고 동일하게 분산된 복합 가우시안 랜덤 변수로 가정한다.Where H is
Figure pat00009
×
Figure pat00010
Channel matrix, and each element is assumed to be an independent, equally distributed complex Gaussian random variable with zero mean and unit variance.

n은 차원당 변동량

Figure pat00011
를 가진 영평균 복합 가우시안 입력으로 구성된 노이즈 벡터이다.n is the variation per dimension
Figure pat00011
Is a noise vector composed of zero mean complex Gaussian inputs with.

최적의 최대 공산(maximum likelihood,ML)해

Figure pat00012
는 다음 식2와 같다.Maximum maximum likelihood (ML)
Figure pat00012
Is expressed by Equation 2 below.

<식2><Formula 2>

Figure pat00013
Figure pat00013

여기서,

Figure pat00014
는 GSM시스템에서의 모든 가능한 송신 신호벡터 집합이다. ML 해는 다음 식3과 같이도 나타낼 수 있다.here,
Figure pat00014
Is a set of all possible transmit signal vectors in the GSM system. The ML solution can also be expressed as in Equation 3 below.

<식3><Formula 3>

Figure pat00015
Figure pat00015

여기서,

Figure pat00016
는 영강압 추정치를 나타낸다. Cholesky 분해를 통해, 상 삼각의
Figure pat00017
×
Figure pat00018
행렬인 U를 얻을 수 있고, 이는
Figure pat00019
를 만족한다.here,
Figure pat00016
Represents the zero-step-down estimate. Through Cholesky decomposition, the upper triangular
Figure pat00017
×
Figure pat00018
We can get the matrix U,
Figure pat00019
.

따라서, 위 식3은 다음 식4와 같이 다시 표현할 수 있다.Therefore, Equation 3 can be rewritten as Equation 4 below.

<식4><Formula 4>

Figure pat00020
Figure pat00020

ML해를 찾기 위한 계산 복잡도를 감소시키기 위해, SD 수신기는 반지름 d의 구(sphere)안에 있는 벡터만을 검사한다. 즉, 본 발명은 아래 식5의 제약을 만족하는 신호 벡터를 검사하기만 하면 된다.To reduce computational complexity to find the ML solution, the SD receiver only checks for vectors in the sphere of radius d. That is, the present invention only needs to inspect the signal vector satisfying the constraint of Equation 5 below.

<식5>&Lt; EMI ID =

Figure pat00021
Figure pat00021

위 식을 확장하면 다음 식6과 같이 표현할 수 있다. If the above equation is expanded, it can be expressed as the following Equation 6.

<식6>&Lt; EMI ID =

Figure pat00022
Figure pat00022

여기서,

Figure pat00023
는 s의 i번째 입력이고,
Figure pat00024
는 U의 i번째 행 j번째 열 입력이다.here,
Figure pat00023
Is the i-th input of s,
Figure pat00024
Is the i-th row and j-th column input of U.

SD에서, 상기 식5의 제약조건을 만족하는 심볼 벡터를 찾기 위해, 깊이 우선 트리 탐색이 수행된다. 즉, SD는 레벨

Figure pat00025
에서 시작하고, 레벨 i에서 식7의 조건을 검사한다.In SD, a depth-first tree search is performed to find a symbol vector satisfying the constraint of Equation (5). That is,
Figure pat00025
And checks the condition of Equation 7 at level i.

<식7>Equation (7)

Figure pat00026
Figure pat00026

여기서,

Figure pat00027
이며,
Figure pat00028
는 레벨 i에서의 구 반지름을 나타내고, 이는 다음 식8에 의해 반복적으로 계산된다.here,
Figure pat00027
Lt;
Figure pat00028
Represents the radius of the sphere at level i, which is iteratively calculated by Equation 8 below.

<식8><Formula 8>

Figure pat00029
Figure pat00029

여기서,

Figure pat00030
는 d로 설정된다. 상기 식7의 조건이 만족되면, 탐색 프로세스는 레벨 1에 도달할 때까지 레벨 i-1로 진행한다.here,
Figure pat00030
Is set to d. If the condition of Equation 7 is satisfied, the search process proceeds to level i-1 until level 1 is reached.

공간 멀티플렉싱을 위한 SD와 대조적으로, SD-GSM 기법은 트리 탐색 프로세스 중인 각 송신 안테나로부터의 비송신 가능성을 고려해야 한다. In contrast to SD for spatial multiplexing, the SD-GSM scheme must consider the non-transmittance from each transmit antenna in the tree search process.

특히 전체

Figure pat00031
레벨로부터의 레벨(
Figure pat00032
)은
Figure pat00033
= 0이라는 심볼 값을 갖고, 남아있는
Figure pat00034
레벨은 비 제로 신호
Figure pat00035
을 갖는다. 반면
Figure pat00036
은 컨스텔레이션 집합을 가리킨다. 가능한 심볼 후보를 추적하기 위해, GSM-SD기법은 레벨i에서의 조합 행렬(식9)을 적용한다.Especially all
Figure pat00031
Level from level (
Figure pat00032
)silver
Figure pat00033
= 0, and the remaining
Figure pat00034
Level is a non-zero signal
Figure pat00035
Respectively. On the other hand
Figure pat00036
Refers to a constellation set. To track possible symbol candidates, the GSM-SD scheme applies a combination matrix at level i (Equation 9).

<식9>Equation (9)

Figure pat00037
Figure pat00037

이는

Figure pat00038
개의 가능한 활성 안테나 조합을 포함하고, 여기서
Figure pat00039
이진벡터인
Figure pat00040
는 유효한 안테나 조합을 나타낸다.this is
Figure pat00038
&Lt; / RTI &gt; of possible active antenna combinations, where
Figure pat00039
Binary vector
Figure pat00040
Represents a valid antenna combination.

예를 들어,

Figure pat00041
인 동안,
Figure pat00042
는 다음 식10과 같이 4개의 가능한 안테나 조합으로 구성된다.E.g,
Figure pat00041
While,
Figure pat00042
Is composed of four possible antenna combinations as shown in Equation 10 below.

<식10><Formula 10>

Figure pat00043
Figure pat00043

여기서, i번째 행에서, 1은

Figure pat00044
을 가리키고, 0은
Figure pat00045
= 0을 가리킨다.Here, in the i-th row,
Figure pat00044
0 &lt; / RTI &gt;
Figure pat00045
= 0.

레벨 i에서 심볼 후보를 선택한 후에, 조합 행렬은

Figure pat00046
로 갱신된다. 위 예에서
Figure pat00047
가 선택된다면, 본 발명은 네 번째 입력을 위해 0을 갖는 열과 같이 무효한 안테나 조합을 배제함으로써
Figure pat00048
을 얻을 수 있다.After selecting the symbol candidates at level i, the combination matrix &lt; RTI ID = 0.0 &gt;
Figure pat00046
. In the above example
Figure pat00047
The present invention excludes invalid antenna combinations, such as columns with zeros for a fourth input
Figure pat00048
Can be obtained.

결과적으로,

Figure pat00049
은 다음 식11과 같이 표현된다.As a result,
Figure pat00049
Is expressed as Equation 11 below.

<식11><Formula 11>

Figure pat00050
Figure pat00050

대조적으로,

Figure pat00051
= 0이 선택된다면,
Figure pat00052
이 아래 식12로 설정된다.In contrast,
Figure pat00051
= 0 is selected,
Figure pat00052
Lt; / RTI &gt;

<식12><Formula 12>

Figure pat00053
Figure pat00053

식 12에서 계속 진행하면,

Figure pat00054
= 0이 레벨 3에서 선택되는 경우,
Figure pat00055
를 얻을 수 있고, 이는 레벨 1과 레벨 2에서 오직
Figure pat00056
의 심볼만이 유효함을 의미한다. 그러므로
Figure pat00057
= 0 과
Figure pat00058
= 0은 탐색 지역에서 배제된다.Continuing with equation 12,
Figure pat00054
= 0 is selected at level 3,
Figure pat00055
, Which means that at level 1 and level 2 only
Figure pat00056
&Quot;&lt; / RTI &gt; therefore
Figure pat00057
= 0 and
Figure pat00058
= 0 is excluded from the search area.

2. SS-ASM2. SS-ASM

k번째 ASM 모드의 FD는 다음 식 13으로 표현될 수 있다.The FD of the k-th ASM mode can be expressed by Equation 13 below.

<식13>Equation (13)

Figure pat00059
Figure pat00059

여기서,

Figure pat00060
는 k번째 ASM 모드를 위한 모든 가능한 송신 신호 벡터의 집합이다.here,
Figure pat00060
Is a set of all possible transmit signal vectors for the k-th ASM mode.

식13과 식2의 비교는 식2에서

Figure pat00061
로 설정될 때 식13이 식2와 같아짐을 나타낸다.The comparison of Equation 13 and Equation 2 is shown in Equation 2
Figure pat00061
The equation (13) becomes equal to the equation (2).

즉, 식13에서 FD를 찾는 프로세스는 식14의 ML 심볼 탐색 프로세스로 변환될 수 있다.That is, the process of finding FD in Equation 13 can be converted into the ML symbol search process of Equation 14. [

<식14><Formula 14>

Figure pat00062
Figure pat00062

여기서,

Figure pat00063
는 k번째 ASM 모드를 위한 모든 가능한 오류 벡터
Figure pat00064
이고,
Figure pat00065
이다. 오류 벡터는 오직 두 개의 비 제로 입력만을 갖고 있는데 xi 와 xj는 단일 비 제로 입력을 가지며, 이는 오류 벡터가 GSM의 송신 신호에서와 유사한 구조를 갖고 있기 때문이다.here,
Figure pat00063
Is the sum of all possible error vectors for the k-th ASM mode
Figure pat00064
ego,
Figure pat00065
to be. The error vector has only two nonzero inputs, xi and xj have a single nonzero input because the error vector has a similar structure to that of the GSM transmission signal.

그러므로 본 발명에서는 상기 구탐색을 위해 일반화 공간 변조(GSM)를 위한 구복호(Sphere decoding) 수신기를 변형하여 ASM에 대해 적용하기 위해, 상술한 SD-GSM을 수정하여 개발된 SS프로세스를 적용함으로써, 식14의 해는 효율적으로 구해질 수 있다. 이는 식 13의 FD가 저복잡도로 계산될 수 있음도 의미한다.Therefore, according to the present invention, by applying the SS process developed by modifying the above-described SD-GSM to apply to the ASM by modifying a sphere decoding receiver for generalized space modulation (GSM) for searching the sphere, The solution of Eq. 14 can be obtained efficiently. This implies that FD of Equation 13 can be calculated with low complexity.

상기 식5~식8을 재사용 또는 수정함으로써, 각 ASM모드를 위한 SS 프로세스는 다음과 같이 표현될 수 있다.By reusing or modifying Equations 5 through 8 above, the SS process for each ASM mode can be expressed as:

Figure pat00066
Figure pat00066

ASM에 SS를 적용할 때, 다음 두 경우가 고려될 필요가 있다.When applying SS to ASM, the following two cases need to be considered.

경우 1:

Figure pat00067
Figure pat00068
에서의 비 제로 요소가 같은 위치에 있다면, 오류 벡터
Figure pat00069
는 오직 단일 비 제로 입력을 가진다. 그러므로 식14를 풀기 위한 프로세스는
Figure pat00070
을 가진 SD-GSM 탐색기에서와 같아진다.Case 1:
Figure pat00067
Wow
Figure pat00068
If the nonzero elements in the vector are in the same position,
Figure pat00069
Has only a single non-zero input. Therefore, the process for solving Equation 14 is
Figure pat00070
Lt; RTI ID = 0.0 &gt; SD-GSM &lt; / RTI &gt;

경우 2 :

Figure pat00071
Figure pat00072
에서의 비 제로 요소가 다른 위치에 있다면, s는 두 개의 비 제로 입력을 포함하고, 그로 인해 식 14를 푸는 프로세스는
Figure pat00073
를 가진 SD-GSM 탐색기에서와 같아진다.Case 2:
Figure pat00071
Wow
Figure pat00072
If the nonzero element in () is in a different position, then s contains two nonzero inputs, and so the process of solving Equation 14 is
Figure pat00073
Gt; &lt; RTI ID = 0.0 &gt; SD-GSM &lt; / RTI &gt;

경우 1과 경우 2를 위해, 조합 행렬은 적절히 설계되어야 하는바, 조합 행렬 설계를 설명하기 위해,

Figure pat00074
를 가진 ASM시스템의 예를 든다. For case 1 and case 2, the combination matrix should be properly designed, and to illustrate the combination matrix design,
Figure pat00074
An example of an ASM system with.

초기 레벨에서, 경우 1을 위한 조합 행렬은 식15와 같이 나타낼 수 있다.At the initial level, the combination matrix for case 1 can be expressed as:

<식15><Formula 15>

Figure pat00075
Figure pat00075

반면, 경우 2를 위해서는 식 16과 같다.On the other hand, for Case 2,

<식16><Formula 16>

Figure pat00076
Figure pat00076

경우 1과 경우 2를 고려하여 SS해를 얻기 위해서는, 2개의 가능한 접근이 고려될 수 있다. Two possible approaches can be considered in order to obtain the SS solution considering case 1 and case 2.

직접 탐색이라 불리는 첫째 접근에서는, C1과 C2를 조합하여 식17과 같은 구성조합행렬을 구성한다.In the first approach, called direct search, C1 and C2 are combined to construct a construction combination matrix as shown in Eq. (17).

<식17><Formula 17>

Figure pat00077
Figure pat00077

이후,

Figure pat00078
는 i = 1, 2, ···,
Figure pat00079
인 탐색프로세스 동안,
Figure pat00080
유효값을 검사하기 위해 적용된다.after,
Figure pat00078
I = 1, 2, ...,
Figure pat00079
During the seek process,
Figure pat00080
It is applied to check valid values.

대조적으로, 2단계 탐색이라 불리는 두 번째 접근에서는, 먼저 초기해와 구 중심까지의 거리를 구하기 위해 경우 1에 상응하는 탐색 지역 내에서 탐색을 수행하는바, 이는 I R로 표기한다.In contrast, in the second approach, called the two-step search, the search is first performed in the search area corresponding to case 1 to find the distance from the initial solution to the center of the sphere.

경우 1을 위한 해는 저복잡도에서 발견될 수 있다는 점에 주목해야 한다. 구체적으로, l번째 입력에서 단일 비 제로 값을 갖는 오류 벡터로 탐색 공간을 제한한다면, 식14의 해인 l ∈ [1 ...

Figure pat00081
]은 식18에 의해 재구성될 수 있다.Note that solutions for case 1 can be found at low complexity. Specifically, if we limit the search space to an error vector with a single nonzero value at the 1-th input, then l ∈ [1 ...
Figure pat00081
] Can be reconstructed by Eq. (18).

<식18><Formula 18>

Figure pat00082
Figure pat00082

여기서,

Figure pat00083
은 U의 l번째 열을 나타낸다. 식18에서, 최소 진폭 오류 신호
Figure pat00084
만이 경우 1을 위한 탐색 프로세스 동안 l번째 비 제로 오류 위치로 고려될 필요가 있다.here,
Figure pat00083
Represents the lth column of U. In Equation 18, the minimum amplitude error signal
Figure pat00084
Only need to be considered as the lth non-zero error location during the search process for Case 1.

결과적으로, 오류 벡터의 전체수와 비교할 때 상당히 적은 오류 벡터,

Figure pat00085
개의 오류 벡터만이 경우 1의 해로서 검사되어야 하며, l번째 오류 위치를 위한 다중 최소 진폭 오류 신호가 존재할 수 있음을 유의해야 한다. As a result, when compared to the total number of error vectors, significantly fewer error vectors,
Figure pat00085
It should be noted that only one error vector should be checked in the case of case 1, and there may be multiple minimum amplitude error signals for the lth error position.

그러나 오류벡터들은 모두 같은 거리

Figure pat00086
를 갖고, 그로 인해, 그들 사이의 선택은 PEP 성능에 영향을 미치지 않는다.However,
Figure pat00086
, So that the choice between them does not affect the PEP performance.

경우 1에 대한 탐색 후에, I R은 경우 2를 위한 SS의 초기 반지름으로 이용되는바, 이는 식 16에서의 조합 행렬을 이용하여 수행된다. After a search for Case 1, I R is used as the initial radius of SS for Case 2, which is performed using the combination matrix in Equation 16.

요약하자면, 경우 1과 2는 탐색과정에서 구분하여 고려되어야 하고, 경우 1을 위한 해는 경우 2를 위한 SS의 초기 반지름을 감소시키기 위해 사용되는바, 이는 경우 2를 위한 SS의 계산 복잡도를 감소시킬 수 있다.In summary, cases 1 and 2 should be considered separately in the search process, and the solution for case 1 is used to reduce the initial radius of SS for case 2, which reduces the computational complexity of SS for case 2 .

이 두 접근 사이의 복잡도를 비교하면, 시뮬레이션 결과, 2단계 탐색이 직접탐색보다 저복잡도를 요구하므로 2단계 탐색을 기준으로 복잡도를 분석한다.Comparing the complexity between these two approaches, we analyze the complexity based on the two - stage search because the two - stage search requires less complexity than the direct search.

ASM 모드를 위한 SS를 수행한 후,

Figure pat00087
로 표기되는 최대 FD를 가진 ASM모드는 최적 ASM 모드로 세팅되고, 이는 신호 전송을 위해 사용된다. After performing the SS for the ASM mode,
Figure pat00087
, The ASM mode with the maximum FD is set to the optimal ASM mode, which is used for signal transmission.

본 발명에서는 계산 복잡도를 더 줄이기 위해, 각 ASM모드를 위한 SS를 조기 종결하는 것이 고려된다. In the present invention, to further reduce computational complexity, it is contemplated to terminate the SS for each ASM mode early.

3. 조기 종결3. Early termination

다양한 ASM 모드 중에서, 통일된 비트 할당 모드는 선택될 가능성이 가장 높은데, 이는 FD인

Figure pat00088
가 대부분의 채널인식의 다른 ASM 모드에서 보다 더 크기 때문이다.Of the various ASM modes, the unified bit allocation mode is most likely to be selected,
Figure pat00088
Is larger than in other ASM modes of most channel recognition.

그래서

Figure pat00089
는 초기에
Figure pat00090
으로 세팅되고,
Figure pat00091
는 더 작은 FD를 가진 ASM 모드가 발견될 때마다 갱신된다.so
Figure pat00089
In the early days
Figure pat00090
Lt; / RTI &gt;
Figure pat00091
Is updated each time an ASM mode with a smaller FD is found.

ASM 모드를 위한 SS프로세스 동안, 최소 거리를 가진 것을 찾을 때까지 구 안에서 오류 벡터를 검사한다. 그러나 SS프로세스 동안 조기 종결이 적용될 때, 계산된 각 오류 벡터의 거리

Figure pat00092
Figure pat00093
(임계값에 해당함)를 비교한다. During the SS process for ASM mode, the error vector is checked in the sphere until it finds the one with the minimum distance. However, when early termination is applied during the SS process, the distance of each calculated error vector
Figure pat00092
Wow
Figure pat00093
(Corresponding to the threshold value).

이와 같이 본 발명에 따른 상기 구탐색은 임계값을 설정하여 탐색 조기 종료방식을 적용하는 바, 오류 벡터가

Figure pat00094
를 만족한다면, 상응하는 ASM의 FD는
Figure pat00095
보다 적어야 하므로, 이는 최적 ASM모드가 아님을 의미한다. As described above, in the sphere search according to the present invention, a threshold value is set and an early search termination method is applied.
Figure pat00094
, The FD of the corresponding ASM is &lt; RTI ID = 0.0 &gt;
Figure pat00095
Which means it is not the optimal ASM mode.

그래서

Figure pat00096
을 만족한 오류 벡터가 발견되면, 현재 ASM 모드를 위한 SS 프로세스가 즉각적으로 종결되고 다음 ASM모드를 위한 작업이 시작된다.so
Figure pat00096
Is found, the SS process for the current ASM mode is immediately terminated and the operation for the next ASM mode is started.

대조적으로, ASM모드의 FD가

Figure pat00097
보다 더 작다면,
Figure pat00098
는 이 FD로 갱신된다.In contrast, the FD of the ASM mode
Figure pat00097
Lt; / RTI &gt;
Figure pat00098
Is updated with this FD.

본 발명에 따른 SS-ASM의 전체적인 과정은 도 1의 알고리즘으로 정리될 수 있다. The overall process of the SS-ASM according to the present invention can be summarized by the algorithm of FIG.

단계 1~4에서, uba(uniform-bit-allocation) ASM 모드를 위한 오류 벡터들이 검사되고, 그들 사이의 최소거리는 초기 FD에 세팅된다. In steps 1 to 4, the error vectors for the uniform-bit-allocation ASM mode are checked and the minimum distance between them is set to the initial FD.

단계 1에서, uba에 있는 경우 1에 상응하는 오류 벡터만이 I R을 찾기 위해 고려되고, 이는 단계 2에서 경우 2를 위한 SS를 수행할 때 초기 반지름으로 사용된다.In step 1, only the error vector corresponding to case 1 in uba is considered to find I R, which is used as the initial radius when performing SS for case 2 in step 2.

단계 5-10에서, uba를 제외한 ASM 모드는 최적 ASM 모드를 결정하기 위해 검사된다. In steps 5-10, the ASM mode, excluding the uba, is checked to determine the optimal ASM mode.

단계 7에서,

Figure pat00099
의 FD는 초기에 I R로 세팅되고, 이는 단계 6에서 발견된다. 그리고 나서 단계 13에 기재된 바와 같이, 더 작은 거리를 가진 오류 벡터가 발견될 때마다 갱신된다.In step 7,
Figure pat00099
FD is initially set to IR, which is found in step 6. And then updated whenever an error vector with a smaller distance is found, as described in step 13.

현재의 FD는 단계 8에서의 SS를 위한 구 반지름으로 이용된다. 단계 11에서, 조기종결은

Figure pat00100
보다 작은 거리를 가진 오류 벡터가 발견될 때 수행된다.The current FD is used as the sphere radius for SS in step 8. In step 11, early termination
Figure pat00100
Is performed when an error vector with a smaller distance is found.

단계 17과 18에서, 최소 FD와 최적 ASM 모드를 갱신하는바, 이는 더 작은 FD를 가진 새로운 ASM 모드가 조기 종결되지 않고 발견되기 때문이다.In steps 17 and 18, the minimum FD and the optimal ASM mode are updated because the new ASM mode with the smaller FD is found without premature termination.

본 발명은 다중입출력(MIMO) 시스템에서 최적 변조 방식을 선택하기 위한 기술로서, 기술적 범위는 상술한 구탐색 적응 공간변조(SS-ASM) 방법을 적용한 다중입출력(MIMO) 시스템을 포함한다. The present invention is a technique for selecting an optimal modulation scheme in a multiple input / output (MIMO) system. The technical scope includes a multiple input / output (MIMO) system applying the SS-ASM method described above.

Claims (4)

다중 안테나 시스템에서 각 송신 안테나별 변조 방식을 채널 상태에 따라 적응적으로 선택하는 적응 공간변조(ASM) 방법에 있어서,
적응 공간 변조의 최적 변조 방식을 찾을 때, 탐색공간이 구(Sphere)내에의 오류 벡터로 감소하는 구탐색(Sphere Search, SS)을 이용해 일부 오류 벡터만을 탐색하는 것을 특징으로 하는 구탐색 적응 공간변조(SS-ASM) 방법.
An adaptive space modulation (ASM) method for adaptively selecting a modulation scheme for each transmission antenna in a multi-antenna system according to a channel state,
Characterized in that when searching for an optimal modulation method of adaptive space modulation, only a certain error vector is searched using a sphere search (SS) in which the search space is reduced to an error vector in a sphere. (SS-ASM) method.
제1항에 있어서,
상기 구탐색은 일반화 공간 변조를 위한 구복호(Sphere decoding) 수신기를 변형하여 적용하는 것을 특징으로 하는 구탐색 적응 공간변조 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the sphere search is modified by applying a sphere decoding receiver for generalized spatial modulation.
제1항에 있어서,
상기 구탐색은 임계값을 설정하여 탐색 조기 종료방식을 적용하는 것을 특징으로 하는 구탐색 적응 공간변조 방법.
The method according to claim 1,
Wherein the sphere search is performed by setting a threshold and applying a search early termination method.
상기 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항의 구탐색 적응 공간변조(SS-ASM) 방법을 적용한 다중입출력(MIMO) 시스템.

A multiple input / output (MIMO) system applying the SS-ASM method of any one of claims 1 to 3.

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