다중 입출력 시스템을 위한 효율적인 최대 우도 검출

Abstract

다중 입출력(MIMO, Multiple-Input Multiple-Output) 시스템에서 최대 우도(ML, Maximum Likelihood) 검출은 최적 검출 방식이지만, 다중 입출력 시스템의 차원이나 변조 차수가 커질수록 계산 복잡도가 지수적으로 증가하여 실제 구현이 불가능한 문제점이 있다. 메트릭 궤환 검출(MFD, Metric Feedback Detection) 은 적응적 임계값을 이용하여 낮은 계산 복잡도로 ML 검출이 가능한 알고리즘이다. 만일, MFD의 임계값 계산 레이어를 채널 송수신 환경에 따라 가변하면 알고리즘의 효율성을 더 높일 수 있다. 본 논문에서는 MFD에 후보군 클리핑과 레이어 가변 기법 두 가지 방식을 적용하여, ML 검출에 준하는 비트 오류율(BER, Bit Error Rate) 성능을 유지하면서 계산 복잡도는 감소시키는 효율적인 방법을 제안하고 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 검증한다. In multiple-input multiple-output (MIMO) systems, maximum likelihood (ML) detection is an optimal detection method. However, there is a problem for actual implementation since the computational complexity increases exponentially as the dimension of the MIMO systems or the modulation order becomes large. Metric Feedback Detection (MFD) is an detection algorithm which can perform ML detection with the low computational complexity through using the adaptive threshold. If the threshold calculation layer in MFD is changed according to the channel environment, the efficiency of the algorithm can be more increased. In this paper, we propose an efficient algorithm, which has the similar error performance to the ML detection, by applying clipping and adaptive layer techniques into the MFD in order to reduce the computational complexity. We verify the algorithm via computer simulation.