【摘要】：未來(lái)無(wú)線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)推動(dòng)著無(wú)線通信系統(tǒng)的發(fā)展。MIMO(Multiple-input multiple-output)技術(shù)滿足了口益增長(zhǎng)的無(wú)線數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的需求,是未來(lái)無(wú)線通信系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù),尤其是MIMO空分復(fù)用系統(tǒng),因?yàn)槟軌蛟诓辉黾訋挼那闆r下成倍的提高系統(tǒng)容量,所以能夠?qū)崿F(xiàn)較高的頻譜利用率。然而,因?yàn)榻邮諜C(jī)需要把空分復(fù)用的數(shù)據(jù)流分開(kāi),所以高的頻譜利用率也給接收機(jī)帶來(lái)了高的檢測(cè)復(fù)雜度。這就要求MIMO檢測(cè)必須在保證性能的前提下,具有盡可能低的復(fù)雜度。本文對(duì)常用的MIMO空分復(fù)用檢測(cè)算法進(jìn)行了分析和比較,決定以深度優(yōu)先的球形譯碼算法為切入點(diǎn),重點(diǎn)研究LTE(Long Term Evolution)系統(tǒng)軟輸出球形譯碼算法的低復(fù)雜度實(shí)現(xiàn)。本文在詳細(xì)分析了軟輸出球形譯碼算法后,對(duì)涉及的一些基本概念,包括部分歐式距離、SE(Schnorr-Euchner)枚舉、球限、有效遍歷集合、單樹(shù)搜索、對(duì)數(shù)似然比、排序的QR分解進(jìn)行分析和討論。在此基礎(chǔ)上,本文著重提出提高系統(tǒng)性能的方法：對(duì)于球形譯碼吞吐率不固定的問(wèn)題,采用了限制最大搜索點(diǎn)數(shù)的方法,同時(shí)提出了“基于統(tǒng)計(jì)”的方法設(shè)置最大搜索值；對(duì)于最大搜索點(diǎn)數(shù)可能導(dǎo)致的BER(Bit Error Rate)性能降低的問(wèn)題,提出了“基于權(quán)重”、“可調(diào)權(quán)重”、優(yōu)化的“LTE塊處理”等一系列方法。對(duì)于4x464-QAM系統(tǒng),和沒(méi)有設(shè)置權(quán)重的情況相比,三種方法的性能分別提高2db@1e-3、2.2db@1e-3、2.5db@1e-3。結(jié)果證明提出的方法對(duì)于BER性能有明顯的提高作用。本文提出了基于單樹(shù)搜索的軟輸出球形譯碼架構(gòu),同時(shí)在該架構(gòu)的基礎(chǔ)上進(jìn)行了定點(diǎn)分析。本文對(duì)架構(gòu)涉及的時(shí)序、搜索復(fù)雜度、功耗三方面的問(wèn)題提出了低復(fù)雜度的實(shí)現(xiàn)方法：對(duì)于搜索復(fù)雜度問(wèn)題,本文提出了"RIP-SE(Reduce Invalid Point-SE)"的枚舉方法和"LSR(Layer based sphere restriction)”的球限設(shè)置方法,從而有效減少了“無(wú)效點(diǎn)”,在性能降低很少的情況下吞吐率提高了2倍；對(duì)于時(shí)序問(wèn)題,本文對(duì)限制最大搜索點(diǎn)數(shù)情況下的定點(diǎn)進(jìn)行優(yōu)化,同時(shí)提出了球限并行計(jì)算方法,最終面積降低了50%;對(duì)于功耗問(wèn)題,本文采用了“格雷碼編碼”、“流水線結(jié)構(gòu)”、“門控時(shí)鐘”的低功耗設(shè)計(jì)方法,功耗減少了65%。結(jié)果證明以上的方法對(duì)于低復(fù)雜度的實(shí)現(xiàn)有很大的幫助。
[Abstract]:The future wireless data service promotes the development of wireless communication system. MIMO (Multiple-input multiple-output) technology meets the increasing demand of wireless data service. It is the key technology of future wireless communication system, especially the MIMO space division multiplexing system. Because it can increase the system capacity exponentially without increasing the bandwidth, it can achieve high spectral efficiency. However, because the receiver needs to separate the spatial division multiplexed data stream, the high spectral efficiency also brings high detection complexity to the receiver. This requires that MIMO detection must have as low a complexity as possible on the premise of guaranteed performance. Based on the analysis and comparison of the common MIMO space-division multiplexing (SDDM) detection algorithms, it is decided to focus on the low-complexity implementation of the soft-output spherical decoding algorithm in LTE (Long Term Evolution) systems by using the depth-first spherical decoding algorithm as the starting point. After detailed analysis of the soft-output spherical decoding algorithm, some basic concepts, including partial Euclidean distance (, SE (Schnorr-Euchner) enumeration, sphere limit, effective traversal set, single tree search, logarithmic likelihood ratio, are discussed in this paper. The sorted QR decomposition is analyzed and discussed. On this basis, this paper puts forward the methods to improve the system performance: for the problem of the indefinite throughput of spherical decoding, the method of limiting the maximum number of search points is adopted, and the method based on statistics is put forward to set the maximum search value; A series of methods, such as "based on weight", "adjustable weight" and "LTE block processing", are proposed to solve the problem of BER (Bit Error Rate) performance degradation caused by the maximum number of search points. In the case of 4x464-QAM systems, the performance of the three methods is improved by 2DB @ 1e-32.2db1e-3e 2.5db @ 1e-3compared to those without weights. The results show that the proposed method can obviously improve the performance of BER. In this paper, a single tree search based soft-output spherical decoding architecture is proposed, and the fixed-point analysis is carried out on the basis of this architecture. In this paper, a low complexity implementation method is proposed for the time sequence, search complexity and power consumption of the architecture. In this paper, the enumeration method of "RIP-SE (Reduce Invalid Point-SE" and the method of setting the ball limit of "LSR (Layer based sphere restriction)" are proposed, which can effectively reduce the "invalid point", and increase the throughput by 2 times when the performance is very low. For the time series problem, this paper optimizes the fixed points under the condition of limiting the maximum number of search points, and puts forward the parallel calculation method of sphere limit, which reduces the final area by 50%. In this paper, the low power design method of "Graycode coding", "pipelined structure" and "gated clock" is adopted, and the power consumption is reduced by 65%. The results show that the above method is of great help to the implementation of low complexity.
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：2296745