Lattice reduction schemes with reduced complexity for the detection of multi-user STBC uplink systems

국문 초록 (Abstract)

다중 안테나 (MIMO) 시스템에서 최대우도 (ML) 검출 기법은 최적의 성능을 갖지만, 안테나의 수가 증가하거나 변조 차수 (modulation order) 가 증가할수록 복잡도가 기하급수적으로 증가한다는 문제로 인해 실제 시스템에서의 적용에 한계가 존재한다. 따라서, 그러한 ML 검출 기법과 거의 동일한 성능을 제공해주는 격자 변형 (lattice reduction, LR) 을 이용한 선형 검출 기법이 그 동안 연구되어 왔다. 격자 변형을 이용한 (LR aied, LRA) 선형검출 기법은 낮은 복잡도를 가지면서도 ML 검출 기법과 동일한 다이버시티 차수 (diversity order) 를 제공한다는 것이 기존의 연구를 통해 알려져 있다. 그러나, 기존의 연구에서의 격자변형을 이용한 기법은 무선 채널 환경５０이 시간에 대해 느리게 변하는 경우만을 고려한 것으로써, 만약 채널 환경이 시간에 대해 빠르게 변하는 상황이라면, 채널의 변화에 따라 계속적으로 격자변형 과정을 수행하여야 하며, 이는 전체 시스템의 복잡도가 선형검출 기법과 유사하다는 기존의 가정을 불가능하게 한다. 따라서, 그러한 빠른 변화를 갖는 채널 환경에서도 격자 변형을 이용한 선형 검출 기법이 효과적이기 위해서는 기존의 격자변형 수행과정에서의 복잡도를 보다 효과적으로 줄여야만 하겠다. 본 논문에서는, Alamouti’s 시공간 블록 부호 구조 (STBC)를 갖는 다중 사용자 상향링크에서의 전송심볼에 대한 선형 검출을 위한 낮은 복잡도를 갖는 격자변형 기법을 제안한다. 우선, 격자변형 과정의 입력 기저 벡터들을 크기가 작은 순서대로 정렬한 후 기존의 격자변형 과정을 수행하는 정렬 격자변형 (sorted LR) 이 있다. 이 기법은 격자변형 과정이 모든 입력 기저 벡터들이 미리 정의된 형태의 순서대로 정렬될 때까지 격자변형의 과정이 반복된다는 것을 이용한 것이다. 격자변형 과정을 수행하기 전에 미리 입력 기저 벡터들을 정렬된 형태로 만들어줄 경우 기존의 기법보다 복잡도를 약 50% 정도 줄일 수 있다는 것을 실험 결과를 통해 보였다. 다음으로, 구조적 격자변형 기법을 제안한다. 구조적 격자 변형 기법(structured LR, SLR) 은 입력 채널 행렬이 고려하는 시스템과 같이 STBC 구조와 같은 이미 알고 있는 직교 구조를 가지는 경우 사용될 수 있다. SLR 기법은 상기의 sorted LR을 포함하며, 그 sorted LR을 통해５１얻어진 격자 변형된 기저 벡터들로부터, 이미 알고 있는 STBC 구조를 이용한 나머지 변형된 기저 벡터를 구하기 위한 잔여 기저 벡터 생성 (remaining basis vector generation) 을 포함한다. SLR을 이용하여 기존의 격자변형 과정의 복잡도를 약 1/8 정도로 줄일 수 있게 된다. 마지막으로, 본 논문에서 고려하는 시스템 모델에 적용할 수 있는 SLR의 반복적 수행을 통한 격자 변형 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 입력 채널 행렬의 STBC 구조를 이용하는 SLR 기법을 정해진 조건을 만족할 때까지 반복적으로 수행하게 된다. 제안하는 기법을 통해 기존의 격자변형을 이용한 선형 검출기의 복잡도를 약 95% 정도 낮출 수 있게 된다. STBC 구조를 갖는 다중 사용자 상향 링크에서 제안하는 기법은 기존의 일반적인 격자 변형과 동일한 검출 성능을 가지면서 기존의 기법에서의 복잡도를 획기적으로 줄임으로써, 시간에 대해 빠르게 변하는 채널 환경에서도 격자 변형을 용이하게 적용할 수 있도록 해준다고 하겠다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In this thesis, complexity-reduced lattice reduction schemes for the STBC multi-user uplink MIMO systems are proposed, which can reduce the complexity drastically while keeping as good performance as conventional Lenstra-Lenstra-Lovasz (LLL) based lattice reduction (LR) scheme. The proposed iterative scheme finds the reduced channel matrix by iterative operation of structured lattice reduction (SLR) scheme, which finds the reduced basis vectors by using the known STBC structure in transmitted symbols. LLL based lattice reduction (LR) aided detectors have been studied to achieve the full diversity like maximum likelihood (ML) detector for the multiple input multiple output (MIMO) systems. LLL based LR (LLL-LR) aided detectors have reduced their complexity similar to the level of linear detectors when the channel varies slowly. However, in a fast time varying channel, the complexity of LLL-LR is not trivial, since the lattice reduction procedure should be performed whenever the channel is varied in order to prevent the performance degradation caused by the channel viimismatch due to the channel variation. Therefore, it is important that the complexity should be further reduced to make LR technique more attractive for MIMO detection in practical wireless communication environments. In the case of two co-channel users of which symbols are coded by Alamouti’s STBC, and base station (BS) with two antennas, the proposed iterative scheme shows the same performance as a conventional LLL-LR scheme while saving about 95% computational complexity by using the known STBC structure in transmitted symbols.