QR decomposition algorithms for MIMO systems : impact on computational effort and hardware implementations

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DATA DE PUBLICAÇÃO

2010

RESUMO

Dentre as abordagens para se atingir altas taxas de transmissão em sistemas de comunicação sem fio, uma se destaca como muito promissora: sistemas de múltiplas antenas (ou Multiple Input Multiple Output – MIMO), nos quais a informação é transmitida e recebida por mais de uma antena. Tais sistemas podem atingir altas taxas de transmissão usando, entre outras possibilidades, algoritmos de sphere decoding para decodificar os símbolos MIMO recebidos. Para diversos algoritmos para detecção MIMO, tal como sphere decoding, uma variação do algoritmo de Fincke-Pohst (FINCKE, 1985), é necessário ter um hardware eficiente de decomposição QR, uma vez que esse é utilizado cada vez que a resposta impulsiva do canal modifica-se significativamente. E para obter-se uma implementação eficiente é necessário utilizar uma representação com ponto fixo para as matrizes, tanto por motivos de área quanto de latência. Evidentemente, a perda de precisão resultante do uso de ponto fixo introduz erros nas matrizes calculadas, e é provável que isso leve a um aumento na taxa de erros de quadros (FER). Um dos propósitos deste trabalho é determinar a quantidade mínima de bits necessária para manter esse aumento suficientemente baixo. Este trabalho também avalia a redução no esforço computacional para execução de detecção MIMO por algoritmos baseados em busca em árvore resultante do uso de versões melhoradas do algoritmo de decomposição QR. Mais especificamente, a sorted QR decomposition (SQRD) e a minimum mean-square error SQRD são avaliadas. O outro propósito deste trabalho é projetar arquiteturas de hardware capazes de computar a decomposição QR e suas variações para matrizes pequenas, tipicamente de 2ª e 4ª ordem. Também é importante obter uma descrição em VHDL desse hardware e comparar resultados de área e latência das diferentes versões.

ASSUNTO(S)

microeletronica qr decomposition sqrd vhdl mmse-sqrd sphere decoding

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