Performance analysis of maximum likelihood detection for the spatial multiplexing system with multiple antennas

국문 초록 (Abstract)

본 논문에서는 다중안테나를 갖는 공간 다중화 시스템에서 주어진 채널에 대한 maximum likelihood 검출기의 성능을 수식적으로 유도하였다. 벡터 심볼 오차율을 구하기 위해 nearest neighbor의 방향을 나타내는 에러벡터를 정의하였다. 전송 벡터 심볼이 랜덤한 채널에 의해 변환 될 경우 확정적으로 4개의 nearest neighbor를 가짐을 정의된 에러벡터의 특성을 이용해 입증하였다 변형된 구 검출기로부터 획득 가능한 에러벡터와 최소거리 정보를 바탕으로 주어진 랜덤 채널 하에서 벡터 심볼 오차율을 수식적으로 도출하였다. 유도된 벡터 심볼 오차식을 검증하기 위해, 랜덤 채널을 unitary 채널, dense 채널, sparse 채널로 분류한 후 각 채널 상황에서 유도된 결과 식을 모의 실험 결과와 비교하였다. 모의실험 결과로부터 유도된 벡터 심볼 오차식이 다양한 랜덤 MIMO 채널에서 ML 검출기의 성능을 잘 근사하고 있음을 입증하였다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The performance of maximum likelihood(ML) detection for the given channel is analyzed in spatially multiplexed MIMO system. In order to obtain the vector symbol error rate, we define error vectors which represent the geometrical relation between lattice points. The properties of error vectors are analyzed to show that all lattice points in infinite lattice almost surely have four nearest neighbors after random channel transformation. Using this information and minimum distance obtained by the modified sphere decoding algorithm, we formulate the analytical performance of vector symbol error over the given channel. To verify the result, we simulate ML performance over various random channel which are classified into three categories: unitary channel, dense channel, and sparse channel. From the simulation results, it is verified that the derived analytical result gives a good approximation about the performance of ML detector over the all random MIMO channels.