높은 안테나 상관도를 갖는 다중입출력 공간 다중화 시스템을 위한 통계적 프리코딩 기법

Abstract

다중입출력 공간 다중화 시스템은 송수신 안테나 간 상관도가 있는 채널에서 심각한 성능 열화를 겪는다. 본 논문에서는 ML (maximum likelihood) 수신기를 결합한 다중입출력 무선통신 환경을 위해, 송신단에서 채널상관 행렬 정보만을 활용한 새로운 통계적 프리코딩 기법을 소개한다. 우리는 다차원 심볼 성상의 최소 유클리디언 거리를 최대화하는 두 가지 간단한 형식의 (closed-form solution) 프리코더, 회전 변환 및 파워 로딩 기법을 제안한다. 또한, 제안한 기법을 선형 zero-forcing (ZF) 수신기에 확장 적용하여 성능을 향상시키는 방법을 고안한다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법은 ML 수신기 및 ZF 수신기에서 기존의 기법에 비하여 각각 2dB 및 8dB의 비트 에러율 성능 이득을 제공함을 확인할 수 있다. It has been shown that the performance of multiple-input multiple-output (MIMO) spatial multiplexing systems is significantly degraded when spatial correlation exists between transmit and receive antenna pairs. In this paper, we investigate designs of a new statistical precoder for spatial multiplexing systems with maximum likelihood (ML) receiver which requires only correlation statistics at the transmitter. Two kinds of closed-form solution precoders based on rotation and power allocation are proposed by means of maximizing the minimum E tlidean distance of joint symbol constellations. In addition, we extend our results to linear receivers for correlated channels. We provide a method which yields the same profits from the proposed precoders based on a simple zero-forcing (ZF) receiver. The simulation shows that 2dB and 8dB gains are achieved for ML and ZF systems with two transmit antennas, respectively, compared to the conventional systems.