[pt] Os sistemas de múltiplas entradas e múltiplas saídas (MIMO) empregam
um número crescente de antenas, o que leva a relevantes consumo de energia
e custo de hardware dos front-ends correspondentes. Nesse contexto,
o uso de conversores analógico-digitais (ADCs) de baixa resolução é promovido
como uma solução promissora para este problema. Neste estudo
consideramos um receptor MIMO de baixa resolução que implica que os
sinais recebidos são processados simultaneamente pelos 1-bit ADCs e pela
rede comparadora. Os sinais de entrada da rede comparadora podem vir
de antenas diferentes, de modo que a extensão da rede comparadora pode
ser interpretada como canais virtuais com saídas binárias. Com base nesses
receptores MIMO de baixa resolução, desenvolvemos um estimador de canal
e detector lineares de baixa resolução baseados no critério de mínimo erro
médio quadrático (LRA-LMMSE) de acordo com o teorema de Bussgang.
Duas redes de comparação são propostas, nomeadas, redes total e parcialmente
conectadas. Também desenvolvemos uma rede parcialmente conectada
baseada em busca gananciosa que usa muito menos comparadores para
obter um desempenho bem próximo ao da rede totalmente conectada. Os
resultados numéricos mostram que adicionar canais virtuais pode ser melhor
do que adicionar canais físicos extras que correspondem a antenas de
recepção adicionais em termos de taxa de erro de bit (BER). Além disso,
ao empregar o estimador de canal proposto e seu erro de estimativa correspondente,
construímos um limite inferior na taxa de soma ergódica para o
receptor LRA-MMSE. Os resultados de simulação mostram que os sistemas
com a proposta sistemas MIMO auxiliados por rede com quantização de
1-bit no receptor superam o convencional sistema MIMO de 1-bit em termos
de desempenho de BER e erro quadrático médio (MSE). Além disso,
as simulações numéricas confirmam uma vantagem significativa em termos
de taxa de soma para o sistema proposto. / [en] Multiple-input multiple-output (MIMO) systems employs an increasing
number of antennas, which leads to relevant energy consumption and hardware
cost of the corresponding front ends. In this context, the use of lowresolution
analog to digital converters (ADCs) is promoted as a promising
solution to this problem. In this study we consider a low-resolution MIMO
receiver which implies that the received signals simultaneously are processed
by the 1-bit ADCs and the comparator network. The input signals for the
comparator network can come from different antennas, such that the comparator
network extension can be interpreted as virtual channels with binary
outputs. Based on such low-resolution MIMO receivers, we develop
low-resolution aware linear minimum mean-squared error (LRA-LMMSE)
channel estimator and detector according to the Bussgang theorem. Two
comparator networks are proposed, namely, fully and partially connected
networks. We also devise a greedy search-based partially connected network
that can use much less comparators to approach the performance of the
fully connected network. Numerical results shows that adding virtual channels
can be better than adding extra physical channels which corresponds
to additional receive antennas in terms of bit error rate (BER). Furthermore,
by employing the proposed channel estimator and its corresponding
estimation error, we build up a lower bound on the ergodic sum rate for
the LRA-LMMSE receiver. Simulation results show that the systems with
the proposed network-aided MIMO systems with 1-bit quantization at the
receiver outperforms the conventional 1-bit MIMO system in terms of BER
and mean-square error (MSE) performances. Moreover, numerical simulations
confirm a significant advantage in terms of sum rate for the proposed
system.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:puc-rio.br/oai:MAXWELL.puc-rio.br:54121 |
| Date | 09 August 2021 |
| Creators | ANA BEATRIZ LOUREIRO B FERNANDES |
| Contributors | LUKAS TOBIAS NEPOMUK LANDAU, LUKAS TOBIAS NEPOMUK LANDAU |
| Publisher | MAXWELL |
| Source Sets | PUC Rio |
| Language | English |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | TEXTO |
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