Selection based list detection with approximate matrix inversion for large-scale MIMO systems

Large-scale multiple-input multiple-output (LS-MIMO) technology constitutes a foundation for next generation wireless communication system. Selection based list detection is attractive for practical LS-MIMO system because of its massively parallelizable nature. In this paper, we propose an improved high performance selection based list algorithm, which takes into account the channel hardening phenomenon making it suitable for LS-MIMO. First, we propose a low latency approximate matrix inversion scheme, for replacing the time consuming large dimensional complex matrix inversion, that is widely used not only in selection based list detections but also in many other LS-MIMO detection techniques. To assess the performance of the proposed approximate matrix inversion scheme for detection in LS-MIMO we consider its application for a linear detector (LD) and propose a hybrid technique inspired by channel hardening to reduce the error floor induced by this approximation. The proposed approximate matrix inversion scheme can be integrated into selection based list detection for achieving a lower processing latency and deeper parallelism. Thenour analysis of the impact of channel hardening on selection based list detection motivates the use of an improved ordering scheme for the successive interference cancellation (SIC) sub-detector. We compare the improved selection based list algorithm with other two state-of-art high performance low complexity LS-MIMO detection techniques, namely multistage likelihood ascent search (LAS) and message passing detection (MPD). Computer simulation shows that the proposed selection based list detection algorithm performs better than multistage LAS and has just a fraction of dB performance loss compared with MPD. The complexity of the proposed algorithm, multistage-LAS and MPD are in the same order of magnitude and the last two do not have the advantage of being massively parallelizable.La technologie MIMO à grande échelle (LS-MIMO) forme une base pour la prochaine génération de systèmes de communication sans fil. La détection de liste en fonction de sélection est attrayante pour les systèmes LS-MIMO pratiques, dû à leur nature fortement parallélisable. Dans cet article, nous proposons un algorithme amélioré et à haute performance pour la détection de liste en fonction de sélection, qui prend en compte le phénomène de durcissement de canaux, le rendant approprié pour le LS-MIMO. En premier lieu, nous proposons un schème d'inversion matricielle approximative à faible latence, ainsi permettant de sauver du temps par rapport à l'application de l'inversion matricielle complexe à large dimension, couramment utilisée non seulement dans la détection de liste en fonction de sélection, mais aussi dans d'autres techniques de détection de LS-MIMO. Afin d'évaluer la performance de le schème d'inversion matricielle approximative dans la détection de LS-MIMO, on considère son application pour un détecteur linéaire (LD) et on propose une technique hybride inspirée par le durcissement de canaux, visant à réduire le plancher d'erreur induit par cette approximation. Le schème d'inversion matricielle approximative peut être intégrée dans la détection de liste en fonction de sélection afin d'atteindre une plus faible latence dans le traitement et un parallélisme plus profond. Ainsi, notre analyse de l'impact du durcissement des canaux sur la détection de liste en fonction de sélection incite à l'utilisation d'un schème de commande amélioré pour le sub-détecteur successive interference cancellation (SIC). Nous comparons la détection de liste en fonction de sélection avec deux autres techniques modernes de détection LS-MIMO à haute performance faible complexité, notamment le multistage likelihood ascent search (LAS) et le message passing detection (MPD). La simulation informatique démontre que la détection de liste en fonction de sélection proposé performe mieux qu'une détection multiétage LAS, et n'enregistre qu'une faible perte de performance dB par rapport à la détection MPD. La complexité de l'algorithme proposé, les détections multiétage-LAS et MPD se trouvent dans le même ordre de grandeur, les deux derniers ne possédant pas l'avantage d'être fortement parallélisables