Algorithmes de décodage pour les systèmes multi-antennes à complexité réduite

par Rym Ouertani

Thèse de doctorat en Electronique et communications

Sous la direction de Ghaya Rekaya Ben Othman et de Jean-Claude Belfiore.

Soutenue en 2009

à Paris, Télécom ParisTech .


  • Résumé

    Les systèmes à antennes multiples permettent d’accroitre significativement la capacité. Toutefois, le décodage de tels systèmes présente une grande complexité qui croit en fonction du nombre d'antennes et de la taille de la constellation. Nous proposons un décodeur, appelé SB-Stack basé sur la stratégie de recherche du décodeur séquentiel Stack et la région de recherche du décodeur par sphères. Ce décodeur a une complexité moindre par rapport aux décodeurs existants tout en offrant des performances optimales. Une version paramétrée de ce décodeur est aussi proposée, offrant des performances sous-optimales avec des complexités décroissantes. L’utilisation de codes correcteurs d'erreurs nécessite des sorties souples fournies par le décodeur espace-temps, qui seront utilisées comme entrées par les premiers décodeurs. Nous proposons alors une version modifiée du décodeur SB-Stack délivrant des sorties souples sous forme de taux de vraisemblance logarithmiques. En pratique, il est important d'avoir une complexité faible mais également constante dans certaines applications. Nous proposons alors un décodeur adaptatif qui permet de sélectionner le décodeur le plus adéquat selon la qualité du canal de transmission et la qualité de service souhaitée. Nous présentons une implémentation pratique du décodage adaptatif utilisant le décodeur SB-Stack paramétré. Le décodage des codes espace-temps peut être amélioré en le précédant par une phase de pré-traitement. Nous présentons et nous étudions alors les performances d'une chaine complète de décodage utilisant diverses techniques de pré-traitement combinées avec les décodeurs espace-temps étudiés précédemment.

  • Titre traduit

    Low-complexity decoders for multi-antenna systems


  • Résumé

    MIMO systems offer large capacity. Several decoders of such systems exist in the literature. Unfortunately, their complexity increases drastically with the lattice dimension and the constellation size. Then, we propose a sequential algorithm (SB-Stack) based on the stack decoder search strategy and the sphere decoder search region. The proposed decoder outperforms the existing ones in term of complexity while achieving ML performance. Furthermore, introducing a bias parameter, the SB-Stack gives a range of performances from ML to ZF-DFE with proportional complexities. So, different performance/complexity trade-offs could be obtained. When channel coding is used, soft decoding becomes necessary. The SB-Stack is then extended to support soft-output detection. A straightforward idea was to exploit the nodes stored in the stack at the end of hard decoding process to calculate LLR. The gain of such method is rather large then classical soft decoders. The big variation of the complexity between low and high SNR is an additional problem because of the variable decoding time. We propose an adaptive decoder based on the SB-Stack that switches between several decoders according to the channel realization and the system specifications. This decoder has an almost constant complexity while keeping good performance. Lattice reduction is used to accelerate the decoding of infinite lattice. Using the MMSE-GDFE, it becomes possible to apply lattice reduction when finite constellations are considered. Therefore, interesting results are obtained when considering MIMO schemes combining the lattice reduction, the MMSE-GDFE process and the sequential decoders given previously.

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Informations

  • Détails : 1 vol (xviii-132 p.)
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : 76 réf. bibliogr.

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  • Bibliothèque : Télécom ParisTech. Bibliothèque scientifique et technique.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : 8.43 OUER
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