Detection and precoding for wireless multi-user MIMO communication systems

Abstract

Eine Schlüsseltechnologie in modernen drahtlosen Netzen ist die Verwendung mehrerer Antennen am Sender und/oder an den Empfängern. Diese Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) Kommunikationssysteme verbessern die Verbindungszuverlässigkeit und erhöhen die Systemkapazität ohne Erhöhung der Bandbreite und Sendeleistung. Allerdings benötigen MIMO-Systeme erhöhte Hardware- und Algorithmenkomplexität im Vergleich zu Einantennensystemen. Deshalb ist die Zielsetzung dieser Dissertation die Entwicklung von Signalverarbeitungsalgorithmen für MIMO-Systeme, die beinahe optimale Leistungsfähigkeit bei zugleich stark reduzierter Komplexität erzielen.<br />Der erste Teil dieser Arbeit betrachtet ein MIMO System mit räumlichem Multiplex, geeignet für die Aufwärts- und die Abwärtsstrecke.<br />Maximum-Likelihood (ML) Detektion erreicht hier die maximale Diversitätsordnung, jedoch bei hoher Komplexität. Im Gegensatz dazu leiden recheneffiziente Alternativen, wie Zero-Forcing (ZF) Entzerrung, unter einem erheblichen Diversitätsverlust. Wir untersuchen die Auswirkungen der Konditionszahl des Kanals auf suboptimale MIMO-Detektion, und schlagen einen neuen Schwellwertempfänger vor, der einen kontinuierlichen Kompromiss zwischen Komplexität und Leistungsfähigkeit ermöglicht. Des Weiteren schlagen wir Sphere Decoding mit Vorentzerrung vor, ein neuartiges Detektionsschema, welches einen kontinuierlichen Abtausch zwischen Diversitätsordnung und Komplexität erlaubt (ML und ZF Detektion sind Spezialfälle). Darüber hinaus präsentieren wir explizite Ausdrücke für die Diversitätsordnung des Schwellwertempfängers und des Sphere Decodings mit Vorentzerrung.<br />Der zweite wesentliche Beitrag dieser Arbeit bezieht sich auf die Abwärtsstrecke eines Mehrbenutzersystems mit mehreren Antennen an der Basisstation. Vorkodierung mit Vektor-Perturbation (VP-Vorkodierung) ist eine vielversprechende Variante der senderseitigen Kanalinversion, welche den Empfängern die Verwendung jeweils einer Antenne und einfacher Daten-Detektion erlaubt. VP-Vorkodierung wurde bisher unter der Annahme entwickelt und analysiert, dass der Sender Zugang zu perfekter Kanalzustandsinformation hat und die Empfänger einen vom Kanal abhängigen Sendeleistungsnormierungsfaktor kennen, und einen unendlichen Dynamikbereich haben. Wir zeigen, dass die Verletzung dieser idealisierenden Annahmen zu einer erheblichen Leistungseinbuße der VP-Vorkodierung führt und in der Regel eine Sättigung Fehlerrate impliziert. Motiviert durch diese Beobachtung, schlagen wir ein neuartiges Sendeschema namens "Transmit Outage Precoding (TOP)" vor, das eine konstante Leistungsnormierung verwendet. Wir zeigen zusätzlich, wie TOP und VP-Vorkodierung für Szenarien mit einem endlichen Dynamikbereich zu modifizieren ist. Für Fälle, in denen zusätzliche Bandbreite für die Übertragung des Sendeleistungsnormierungsfaktors zur Verfügung steht, schlagen wir "Mehrfachschwellen-TOP" vor, welches die Leistungsfähigkeit konventioneller VP-Vorkodierung übertrifft. Für alle behandelten Vorkodierungsschemen präsentieren wir eine theoretische Analyse der Diversitätsordnung, welche auch für unvollständige Kanalzustandsinformation gültig ist.<br />

A key technology in modern wireless communication systems is the use of multiple antennas at the transmitter and/or at the receiver. Such multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems improve link reliability and increase system capacity without extra bandwidth or transmit power. However, MIMO communication systems require increased hardware and algorithm complexity compared to single antenna communication systems. Therefore, we aim in this thesis for signal processing algorithms for communication systems with multiple antennas that achieve almost optimal performance at strongly reduced complexity.<br />The first part of this thesis considers a MIMO spatial multiplexing system used in the uplink or downlink. Here, maximum likelihood (ML) detection achieves maximum diversity but has high computational complexity. In contrast, low-complexity alternatives like zero-forcing (ZF) detection suffer from a significant diversity loss. We study the impact of the channel condition number on suboptimum MIMO detection and propose a novel threshold receiver (TR) that enables a continuous tradeoff between complexity and performance. Furthermore, we introduce pre-equalized sphere decoding (PSD) which is a novel detection scheme that allows to trade diversity and complexity in a continuous manner (ML and ZF detection are special cases). To assess the performance of TR and PSD, we provide explicit expressions for their diversity order. The thesis' second major contribution applies to the downlink of a multi-user system with multiple antennas at the base station. Here, vector perturbation (VP) precoding is a promising variant of transmit-side channel inversion allowing for single-antenna terminals and low-complexity detection. VP precoding has so far been developed and analyzed under the assumption that the receivers know perfectly a channel- and data-dependent transmit power normalization factor, and have an infinite dynamic range, and that the transmitter has access to perfect channel state information. We show that violation of these idealizing assumptions degrades the performance of VP precoding significantly, and typically results in an error floor. Motivated by this observation, we propose a novel scheme referred to as transmit outage precoding (TOP), which uses a fixed power scaling at the transmitter. We further show how to modify TOP and VP precoding in scenarios involving a finite dynamic range. For cases in which extra bandwidth is available for a finite-rate feedforward of the transmit power normalization factor, we propose multi-threshold TOP which outperforms conventional VP precoding. A theoretical analysis of the diversity order, also valid for imperfect channel state information, is provided for all precoding schemes considered.