講演名 2022-06-16
ミリ波大規模MIMO検出におけるビーム領域Local LMMSE検出のためのLLR合成手法に関する一検討
吉田 拓実(阪大), 高橋 拓海(阪大), 衣斐 信介(同志社大), 三瓶 政一(阪大),
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抄録(和) ミリ波大規模マルチユーザMIMO (Multi-Input Multi-Output) の上り回線における低演算量なマルチユーザ検出 (MUD: Multi-User Detection) 手法として,少数の受信デジタルビーム上で各ユーザごとに線形フィルタを構成するビーム領域LLMMSE (Local Linear Minimum Mean Square Error) 検出が提案されている.前回の検討では検出精度向上を目的に,各ユーザに対して複数のLLMMSEフィルタを選択し,その出力値から算出される対数尤度比 (LLR: Log Likelihood Ratio) を合成する手法と繰り返し信号検出への拡張手法を提案した.しかし,希望信号情報を最大限獲得できるように選択された複数のLLMMSEフィルタは,通常,ビーム領域の信号空間で重複しており,合成されるLLRは互いに強い相関を有する.その結果,単純な足し合わせによるLLR合成では適切な情報合成を行えないため,特に繰り返し検出への拡張時に検出性能低下が生じる.そこで本稿では,LLR間の相関を考慮した合成手法として,選択されたLLMMSEフィルタの重複部分に対応するLLRを算出し,これを従来の合成LLRから減算する手法を提案する.このとき,シューア補行列を活用することで,追加の演算量は軽微なものとなる.最後に,計算機シミュレーションによりビット誤り率特性および検出演算量を評価し,提案法の有効性を確認する.
抄録(英) As a low-complexity multi-user detector for uplink millimeter-wave (mmWave) large multi-user MIMO (Multi-Input Multi-Output), beam-domain local linear minimum mean square error (LLMMSE) filters, which consist of a linear filter for each user on a small number of receive digital beams, have been proposed. In the previous study, we proposed a method of selecting multiple LLMMSE filters for each user and combining log-likelihood ratios (LLRs) calculated from their output values to improve detection accuracy, and an extension to iterative detection. However, multiple LLMMSE filters selected to maximize the desired signal information overlap on the signal space in the beam domain, and the combined LLRs are strongly correlated to each other. Consequently, simple addition of LLRs cannot properly combine the information, resulting in performance degradation, especially when extended to the iterative detection scheme. To tackle this problem, this paper proposes a method of combining LLRs that takes into account the correlation between LLRs by calculating the LLRs corresponding to the overlapped portions of selected LLMMSE filters and subtracting them from the typical combined LLRs. In addition, by utilizing the Schur complement matrix, the amount of additional operations becomes negligibly small. Finally, we evaluate the bit error rate (BER) performance and the amount of detection operations via computer simulations to confirm the efficacy of the proposed method.
キーワード(和) ミリ波大規模MIMO検出 / デジタルビームフォーミング / LLMMSEフィルタ / 繰り返し検出
キーワード(英) Millimeter-wave large MIMO detection / Digital beamforming / Local LMMSE filter / Iterative detection
資料番号 RCS2022-51
発行日 2022-06-08 (RCS)

研究会情報
研究会 RCS
開催期間 2022/6/15(から3日開催)
開催地(和) 琉球大学 千原キャンパス+オンライン開催
開催地(英) University of the Ryukyus, Senbaru Campus and online
テーマ(和) 初めての研究会,リソース制御,スケジューリング,無線通信一般
テーマ(英) First Presentation in IEICE Technical Committee, Resource Control, Scheduling, Wireless Communications, etc.
委員長氏名(和) 樋口 健一(東京理科大)
委員長氏名(英) Kenichi Higuchi(Tokyo Univ. of Science))
副委員長氏名(和) 旦代 智哉(東芝) / 児島 史秀(NICT) / 牟田 修(九大)
副委員長氏名(英) Tomoya Tandai(Toshiba) / Fumihide Kojima(NICT) / Osamu Muta(Kyushu Univ.)
幹事氏名(和) 山本 哲矢(パナソニック) / 安達 宏一(電通大) / 中村 理(シャープ)
幹事氏名(英) Tetsuya Yamamoto(Panasonic) / Koichi Adachi(Univ. of Electro-Commun.) / Osamu Nakamura(Sharp)
幹事補佐氏名(和) 酒井 学(三菱電機) / 岩渕 匡史(NTT) / 奥山 達樹(NTTドコモ) / 菅野 一生(KDDI総合研究所) / 張 裕淵(東工大)
幹事補佐氏名(英) Manabu Sakai(Mitsubishi Electric) / Masashi Iwabuchi(NTT) / Tatsuki Okuyama(NTT DOCOMO) / Issei Kanno(KDDI Research) / Yuyuan Chang(Tokyo Inst. of Tech)

講演論文情報詳細
申込み研究会 Technical Committee on Radio Communication Systems
本文の言語 JPN
タイトル(和) ミリ波大規模MIMO検出におけるビーム領域Local LMMSE検出のためのLLR合成手法に関する一検討
サブタイトル(和)
タイトル(英) A study on LLR Synthesis Method for Beam-Domain Local LMMSE Detection in mmWave Large MIMO
サブタイトル(和)
キーワード(1)(和/英) ミリ波大規模MIMO検出 / Millimeter-wave large MIMO detection
キーワード(2)(和/英) デジタルビームフォーミング / Digital beamforming
キーワード(3)(和/英) LLMMSEフィルタ / Local LMMSE filter
キーワード(4)(和/英) 繰り返し検出 / Iterative detection
第 1 著者 氏名(和/英) 吉田 拓実 / Takumi Yoshida
第 1 著者 所属(和/英) 大阪大学(略称:阪大)
Osaka University(略称:Osaka Univ.)
第 2 著者 氏名(和/英) 高橋 拓海 / Takumi Takahashi
第 2 著者 所属(和/英) 大阪大学(略称:阪大)
Osaka University(略称:Osaka Univ.)
第 3 著者 氏名(和/英) 衣斐 信介 / Shinsuke Ibi
第 3 著者 所属(和/英) 同志社大学(略称:同志社大)
Doshisha University(略称:Doshisha Univ.)
第 4 著者 氏名(和/英) 三瓶 政一 / Seiichi Sampei
第 4 著者 所属(和/英) 大阪大学(略称:阪大)
Osaka University(略称:Osaka Univ.)
発表年月日 2022-06-16
資料番号 RCS2022-51
巻番号(vol) vol.122
号番号(no) RCS-73
ページ範囲 pp.162-167(RCS),
ページ数 6
発行日 2022-06-08 (RCS)