Algorytmy dekodowania "rzadkich" sygnałów MIMO

• Autorzy: Dymarski P.

Identyfikatory

DOI

10.15199/59.2016.8-9.76

Warianty tytułu

EN

Algorithms for spearse MIMO signals decoding

• Konferencja: XXXII Krajowe Sympozjum Telekomunikacji i Teleinformatyki (XXXII ; 26-28.09.2016 ; Gliwice, Polska)
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

W referacie przedstawiono algorytmy dekodowania sygnałów MIMO w sytuacji, gdy liczba anten odbiorczych jest mniejsza od liczby anten nadawczych. Założono ograniczoną aktywność nadawców – większość anten nadawczych emituje symbol zerowy. W tych warunkach klasyczne algorytmy dekodowania nie sprawdzają się, należy stosować algorytmy „rzadkiej” aproksymacji. W pracy porównano szereg tego typu algorytmów, opartych na rzutowaniu ortogonalnym na podprzestrzeń i zaproponowano nowe warianty. Przeprowadzone symulacje wykazują zmniejszenie SER przy akceptowalnej złożoności obliczeniowej algorytmu dekodowania.

EN

Algorithms of MIMO signals decoding are analyzed under the following conditions: number of transmit antennas greater than number of receiving ones, low activity of transmitters. Sparse approximation algorithms are used to solve this kind of problems. New variants of such algorithms, based on orthogonal projection on the selected subspace, are proposed. Simulations show decrease of SER at acceptable complexity of decoding algorithm.

Słowa kluczowe

PL

MIMO; koherencja; OMP; aproksymacja rzadka; V-BLAST

EN

coherence; MIMO; OMP; sparse approximation; V-BLAST

• Wydawca: Wydawnictwo SIGMA-NOT
• Czasopismo: Przegląd Telekomunikacyjny + Wiadomości Telekomunikacyjne
• Rocznik: 2016
• Tom: nr 8-9
• Strony: 1138--1144, CD
• Opis fizyczny: Bibliogr. 15 poz., rys.

Twórcy

autor

Dymarski P.

• Politechnika Warszawska, Wydział Elektroniki i Technik Informacyjnych, Instytut Telekomunikacji, 00-665 Warszawa, ul. Nowowiejska 15/19

Bibliografia

• [1] Dai W., Milenkovic O. 2009. “Subspace pursuit for compressive sensing signal reconstruction”, IEEE Transactions on Information Theory, vol.55(5), pp.2230-2249
• [2] Dymarski P., Moreau N, Vigier A. 1990. „Optimal and sub-optimal algorithms for selecting the excitation in linear predictive coders”, Proc. Int. Conf. Acoust., Speech, Signal Processing, pp. 485–488
• [3] Dymarski P., Moreau N., Richard G. 2011. “Greedy sparse decompositions: a comparative study”, EURASIP Journal on Advances in Signal Processing, August
• [4] Dymarski P., Zych P. 2015. “Zmodyfikowane algorytmy dekodowania sfery w technice MIMO”, Przegląd Telekom. i Wiadomości Telekom. 8/9
• [5] Mallat S., Zhang Z. 1993. „Matching pursuits with time-frequency dictionaries”, IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 41, no. 12
• [6] Needell D., Tropp J.A. 2008. “Cosamp: Iterative signal recovery from incomplete and inaccurate samples”, Applied and Computational Harmonic Analysis, vol.26(3), pp.301-321.
• [7] Pati Y., Rezaifar R., Krishnaprasad P. 1993. „Orthogonal matching pursuit: recursive function approximation with applications to wavelet decomposition”, Proc. 27th Asilomar Conf. Signals, Systems Computation
• [8] Rath G. Guillemot C. 2009. “Sparse approximation with an orthogonal complementary matching pursuit algorithm”, Proc. Int. Conf. Acoust.,Speech, Signal Processing, pp. 3325–3328.
• [9] Rebollo-Neira L., Lowe D. 2002. “Optimized orthogonal matching pursuit approach”, IEEE Signal Processing Letters, vol. 9, pp. 137–140.
• [10] Romaniuk R., Dymarski P. 2012. „Algorytmy modelowania sygnału mowy w koderach CELP”, Przegląd Telekomunikacyjny- Wiadomości Telekomunikacyjne, SIGMA NOT, vol. LXXXV, nr 8- 9/2012, ss. 980-989
• [11] Schnass K., Vandergheynst P. 2008. ”Dictionary preconditioning for greedy algorithms”, IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 56, no. 5, pp. 1994–2002, May.
• [12] Sparrer S., Fischer R.F.H. 2013. ”Discrete sparse signals: Compressed sensing by combining OMP and the sphere decoder”. Proceedings of CoRR [arXiv:1310.2456].
• [13] Sparrer S., Fischer R.F.H. 2015. “Soft-feedback OMP for the recovery of discrete-valued sparse signals”, Proc 23rd European Signal Processing Conf EUSIPCO, Nice
• [14] Wolniansky P.W., Foschini G.J., Golden G.D., Valenzuela R.A. 1998 “V-BLAST: An Architecture for Realizing Very High Data Rates Over the Rich- Scattering Wireless Channel”, Proc. ISSSE 98
• [15] Zhu H., Giannakis G.B. 2011., “Exploiting Sparse User Activity in Multiuser Detection”, IEEE Transactions on Communications, pp. 454–465, Feb.