М.С. Токарь

Приднестровский государственный университет им. Т.Г. Шевченко (г. Тирасполь, Приднестровская Республика)

Постановка проблемы. Объектом исследования являются методы и алгоритмы декодирования, в том числе используемые в системах многоантенной радиосвязи Multiple Input Multiple Output (MIMO). Технология MIMO позволяет повысить спектральную эффективность систем связи, она рекомендуется Международным союзом электросвязи для непосредственного применения в развертывании сетей мобильной связи 5G (и в перспективе 6G), к которым предъявляются высокие требования по спектральной эффективности, помехоустойчивости и емкости, что приводит к увеличению вычислительного ресурса приемника, величина которого на прямую зависит от используемых алгоритмов декодирования. Увеличение вычислительной сложности приемника влечет за собой повышение его стоимости. Таким образом, поставлена задача разработки алгоритма декодирования, имеющего низкую вычислительную сложность и применимого для систем пространственно-временного блокового кодирования, в том числе дифференциального.

Цель. Разработать матричный алгоритм декодирования для систем MIMO пространственно-временного блокового кодирования, который даст возможность снизить вычислительную сложность приемника.

Результаты. Предложен матричный алгоритм декодирования, отвечающий вышеуказанным требованиям и основанный на использовании разбиения Вороного, согласно которому составляется матрица декодирования, значениями элементов которой являются номера символов используемого сигнального созвездия модуляции. Рассмотрена применимость разработанного алгоритма в системах MIMO в зависимости от отношения сигнал/шум в канале. Показано, что алгоритм также может быть использован в системах SISO, при этом его вычислительная сложность составляет несколько математических операции и не зависит от размера созвездия модуляции, стабильности пропускной способности и отношения сигнал/шум. Проведено моделирование, при котором рассматриваемый алгоритм декодирования был внедрен в декодер с дифференциальным пространственно-временным блоковым кодированием (ДПВБК) для продолжения исследований, посвященных разработке и реализации разработанного автором метода передачи с ДПВБК. 

Практическая значимость. Проведенное моделирования и сравнительный анализ вычислительной сложности типичного метода передачи ДПВБК и разработанного метода ДПВБК с применением алгоритма максимального правдоподобия и матричного алгоритма декодирования демонстрируют уменьшение вычислительной сложности представленного метода ДПВБК, начиная со значений отношения сигнал/шум в канале около 10 дБ. Реализация разработанного метода передачи ДПВБК совместно с алгоритмом матричного декодирования является эффективным решением, направленным на снижение вычислительного ресурса систем передачи.

Токарь М.С. Алгоритм декодирования низкой сложности для систем передачи дифференциального пространственно-временного блокового кодирования // Радиотехника. 2021. Т. 85. № 4. С. 89−98. DOI: https://doi.org/10.18127/j00338486-202104-10

1. Recommendation ITU-R M.2150-0 (02/2021) Detailed specifications of the terrestrial radio interfaces of International Mobile Telecommunications-2020 https://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/m/R-REC-M.2150-0-202102-I!!PDF-E.pdf 
2. Recommendation ITU-R M.2083-0 (09/2015) IMT Vision – Framework and overall objectives of the future development of IMT for 2020 and beyond https://www.itu.int/dms_pubrec/itu-r/rec/m/R-REC-M.2083-0-201509-I!!PDF-E.pdf 
3. Rappaport T.S. et al. Special session on mmWave communications. Proc. ICC. Budapest, Hungary. Jun. 2013.
4. Ghosh A. et al. Millimeter-Wave Enhanced Local Area Systems: A High-Data-Rate Approach for Future Wireless Networks // IEEE J. Select. Areas Commun. 2014. V. 32. № 6. Р. 1152−1163. DOI: 10.1109/JSAC.2014.2328111
5. Saad M., Akkad N., Hijazi H., Chamas A., Bader F., Palicot J. Novel MIMO Technique for Wireless Terabits Systems in sub-THz Band // IEEE Open Journal of Vehicular Technology. 2021. DOI: 10.1109/OJVT.2021.3054737
6. Бакулин М.Г., Крейнделин В.Б. Проблема повышения спектральной эффективности и емкости в перспективных системах связи 6G // T-Comm. 2020. V. 14. № 2. Р. 25−31. DOI: 10.36724/2072-8735-2020-14-2-25-31
7. Yang S., Hanzo L. Fifty Years of MIMO Detection: The Road to Large-Scale MIMOs // IEEE Communications Surveys & Tutorials. 2015. V. 17. № 4. Р. 1941−1988. DOI: 10.1109/COMST.2015.2475242
8. Trotobas B., Nafkha A., Louët Y. A Review to Massive MIMO Detection Algorithms: Theory and Implementation. Radio Frequency Antennas for 5G // IOT and Medical Applications. 2020. DOI: 10.5772/intechopen.93089 
9. Damen M.O., Gamal H.El, Caire G. On maximum-likelihood detection and the search for the closest lattice point // IEEE Transactions on Information Theory. 2003. V. 49. № 10. Р. 2389−2402. DOI: 10.1109/TIT.2003.817444
10. Ranjitha M., Kirthiga S., Jayakumar M., Nirmala Devi M. Quaternion Orthogonal Design based Sphere Decoder for MIMO  Systems // International Conference on Communication and Signal Processing (ICCSP). Chennai, India. 2019. Р. 0621−0625.  doi: 10.1109/ICCSP.2019.8698010
11. Hassibi B., Vikalo H. On the sphere-decoding algorithm I. Expected complexity // IEEE Transactions on Signal Processing. 2005.  V. 53. № 8. Р. 2806−2818. DOI: 10.1109/TSP.2005.850352
12. Vikalo H., Hassibi B. On the sphere-decoding algorithm II. Generalizations, second-order statistics, and applications to communications // IEEE Transactions on Signal Processing. 2005. V. 53. № 8. Р. 2819−2834. DOI: 10.1109/TSP.2005.850350
13. Li Z., Cheng X., Han S., Wen M., Yang L., Jiao B. A Low-Complexity Optimal Sphere Decoder for Differential Spatial Modulation // IEEE               Global     Communications    Conference             (GLOBECOM).      San          Diego,     CA.         USA,       2015. Р. 1−6.         DOI: 10.1109/GLOCOM.2015.7417823
14. Ding Y., Li N., Wang Y., Feng S., Chen H. Widely Linear Sphere Decoder in MIMO Systems by Exploiting the Conjugate Symmetry of Linearly Modulated Signals // IEEE Transactions on Signal Processing. 2016. V. 64. № 24. Р. 6428−6442. DOI: 10.1109/TSP.2016.2598317
15. Jalden J., Elia P. Sphere Decoding Complexity Exponent for Decoding Full-Rate Codes Over the Quasi-Static MIMO Channel // IEEE Transactions on Information Theory. 2012. V. 58. № 9. Р. 5785−5803. DOI: 10.1109/TIT.2012.2203581
16. Xu C., Ng S. X., Hanzo L. Multiple-Symbol Differential Sphere Detection and Decision-Feedback Differential Detection Conceived for Differential QAM // IEEE Transactions on Vehicular Technology. 2016. V. 65. № 10. Р. 8345−8360. DOI: 10.1109/TVT.2015.2512179
17. Jalden J., Ottersten B. On the complexity of sphere decoding in digital communications // IEEE Transactions on Signal Processing. 2005. V. 53. № 4. Р. 1474−1484. DOI: 10.1109/TSP.2005.843746
18. Li Q., Wang Z. An Improved K-Best Sphere Decoding Architecture for MIMO Systems // Fortieth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. Pacific Grove, CA. USA. 2006. Р. 2190−2194. DOI: 10.1109/ACSSC.2006.355157
19. Razavizadeh, S.M., Vakili T.V., Azmi P. A New Modified Viterbo-Boutros Sphere Decoding Algorithm // Iranian Journal of Science and Technology. Transaction B: Engineering. 2006. V. 30. № B2. Р. 285−290. DOI: 10.22099/IJSTE.2006.869
20. Albreem M.A.M., Yusof N.M., Hamzah F.N. Simplified sphere detection algorithm for LTE downlink // International Conference on Space Science and Communication (IconSpace). Langkawi. 2015. Р. 418−423. DOI: 10.1109/IconSpace.2015.7283840
21. Jun X., Diyuan G., Zengye W. Research of Improved Sphere Decoding Algorithm // Chinese Control and Decision Conference (CCDC). Nanchang, China. 2019. Р. 1043−1047. DOI: 10.1109/CCDC.2019.8833103
22. Tokar M.S. Development of a differential block coding method for application in mobile radio communication systems using MIMO systems // Technology audit and production reserves. 2019. V. 4. № 2(48). P. 28–33.
23. Tokar M.S. Development of blind frame synchronization for transfer system with differential space-time block coding // Technology audit and production reserves. 2020. V. 1. № 2(51). P. 30–34.
24. Токарь М.С. Дифференциальный метод блокового кодирования для применения в системах MIMO // Системы синхронизации, формирования и обработки сигналов. 2018. № 1. С. 147−159.
25. Hochwald B.M., Sweldens W. Differential unitary space-time modulation // IEEE Trans. Commun. 2000. V. 48. № 12. Р. 2041– 2052. DOI: 10.1109/26.891215
26. Препарата Ф., Шеймос М. Вычислительная геометрия: Введение: Пер. с англ. М.: Мир. 1989. 478 с.