Sub-optimal detection in MIMO systems

Em sistemas com múltiplas antenas no transmissor e receptor (MIMO -Multiple-input Multiple-output), ocorre a degradação do desempenho no processo de detecção convencional, o qual está baseado apenas no processamento do sinal em um único correlacionador; em seguida, o receptor convencional procede à comparação do sinal à saída do filtro casado com os possíveis símbolos da constelação, determinando assim, a informação transmitida estimada, uma vez que o detector convencional negligencia os demais sinais interferentes presentes no canal MIMO. Esta degradação ocorre devido à combinação dos efeitos da interferência do sinal entre antenas e da possível correlação entre os sinais recebidos com desvanecimento, entre outros. Assim, o receptor convencional torna-se ineficiente em sistemas que demandem alta vazão (throughput) de dados, por exemplo em sistemas MIMO no modo ganho de multiplexação, associado ao atendimento de qualidade de serviço (QoS) mais restritiva. A solução proposta para resolver este impasse é a utilização do detector de máxima verossimilhança (MLD), o qual utiliza informações de todas as antenas de forma a melhorar o processo de detecção. Porém, o detector ótimo é impraticável devido ao fato de sua complexidade aumentar exponencialmente em relação ao número de antenas e a ordem da constelação. Assim, o foco de interesse deste trabalho são os detectores sub-ótimos de busca guiada para sistemas MIMO baseados na função de máxima verossimilhança (ML). Neste trabalho é realizada uma análise comparada do compromisso desempenho × complexidade e da robustez face aos erros de estimativa nos coeficientes de canal de detectores de busca guiada promissores, incluindo o Detector Esférico (SD), o detector baseado na decomposição QR combinado ao algoritmo M (QRD-M) e o Detector de Busca Gulosa (Greedy Search Detector - GSD). Adicionalmente, neste trabalho é proposto um detector híbrido combinando-se as características promissoras do SD e do QRD-M sendo este submetido à mesma análise dos outros detectores. Finalmente, este trabalho propõe de forma inovadora o uso da técnica de Redução Treliça (LR - Lattice Reduction) combinado aos detectores MIMO analisados. A técnica LR realiza uma transformação na matriz de canal, tornando-a mais próxima da ortogonalidade, o que permite a utilização de detectores menos complexos, como por exemplo o QRD-M com baixos valores de M, ou ainda proporciona a redução na complexidade final de detectores que exigem mais recursos de sistema, como o SD.In multiple-input-multiple-output (MIMO) systems, there is a performance degradation using conventional detector (CD), based on the processed signal of only one correlator, that compares the received signal with the possible symbols, determining in this way, an estimated transmitted information, since the CD neglects the other interfering signals present in the MIMO channel. This degradation occurs due to a combination of effects of interference of the signal among antennas and a possible correlation between the faded received signals, and other effects. In this way the CD becomes inefficient in systems that demands high data throughput, associated to a restrictive quality of service (QoS). The proposed solution to this impasse is the use of a maximum likelihood detector (MLD), that utilizes the information of all antennas in a way to improve the individual detection of each one and, thus, combine in an efficient manner the signals of each antenna (spatial diversity), or utilize each antenna to transmit diferent symbols to increase the data throughput (multiplexation gain). However, the optimal detector is impractical due to the fact that its complexity increases exponentially in relation to the number of antennas, therefore the focus of interest in this work are sub-optimal guided search detectors for MIMO systems based in the maximum likelihood function. Promising guided search detectors include the Sphere Detector (SD), the QR decomposition and M algorithm based detector (QRD-M) and the Greedy Search Detector (GSD). In this work a comparative analysis of the trade-off performance × complexity and channel errors estimation robustness for the promising SD, QRD-M and GSD MIMO detectors. Furthermore, in this work a hybrid MIMO detector combining the characteristics of the SD and QRD-M is also proposed, which is subjected to the same analysis of the other detectors. Finally, in this work the Lattice Reduction (LR) technique was combined to MIMO detectors in an innovative way. Indeed, with the LR procedure, the MIMO channel matrix transformation results closer to the orthogonality condition, which allows the use of less complex detectors, such as QRD-M with lower values for the M parameter, or is able to reduce the MIMO detectors complexity that usually demand more system resources, as the SD MIMO detector