Abstract-I detta papper föreslår vi beräkningseffektiva men nära optimal soft-output detektionsmetoder för kodade millimeter-våg (mmWave) multi-input-multiple-output (MIMO) system med låg precision analog-till-digital omformare (ADC). Den underliggande idén med de föreslagna metoderna är att konstruera en extremt sparsam inter-symbol-interference kanal modell genom att gemensamt utnyttja delay-domain sparsity i mmWave kanaler och en hög kvantisering buller som orsakas av lågprecision ADC. Sedan utnyttjar vi denna glesa kanalmodell för att skapa ett spaljédiagram med ett reducerat antal tillstånd och en faktorgraf med mycket glesa kantanslutningar, som används för beräkningseffektiva soft-output detektionsmetoder. Med hjälp av det reducerade Trellis-diagrammet presenterar vi en soft-output-detektionsmetod som beräknar log-likelihood-förhållanden (LLR) för kodade bitar genom att optimalt kombinera de kvantiserade mottagna signalerna från flera mottagningsantenner med hjälp av en framåt-och-bakåt-algoritm. För att ytterligare minska beräkningskomplexiteten presenterar vi också en metod för att upptäcka lågkomplexitet med hjälp av den glesa faktorgrafen för att beräkna LLR:erna på ett iterativt sätt baserat på en trosförökningsalgoritm. Simuleringsresultat visar att de föreslagna soft-output detektionsmetoderna ger betydande frame-terror-hastighetsvinster jämfört med de befintliga frekvens-domänutjämningsmetoderna i ett kodat mmWave MIMO-system med en eller två bitars ADC. Index Terms-Millimeter wave communication, multiplein-multiple-output (MIMO), low-precision analog-todigital converter (ADC), soft-output detektion, time-domain utjämning.
Nyligen föreslogs en optimal soft-output detektionsmetod för frekvensselektiva kanaler i REF, genom att använda den framåt-bakåt algoritmen baserat på en trellis diagram.
Soft-Output Detection Methods for Sparse Millimeter-Wave MIMO Systems With Low-Precision ADCs
{'venue': 'IEEE Transactions on Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Communications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}