Soft-Output Finite Alphabet Equalization for mmWave Massive MIMO
Soft-Output Finite Alphabet Equalization for mmWave Massive MIMO
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毫米波大规模 MIMO 的软输出有限字母均衡
DOI：
10.1109/icassp40776.2020.9053097
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Studer, Christoph
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Castaneda, Oscar;Jacobsson, Sven;Durisi, Giuseppe;Goldstein, Tom;Studer, Christoph
期望第N代无线系统将联合收割机毫米波（mmWave）和大规模多用户多输入多输出（MU-MIMO）技术相结合以提供高数据速率。这些技术要求基站（BS）以极高的速率处理高维数据，从而导致高功耗和系统成本。最近已经提出了字母表均衡，以通过粗略量化均衡矩阵来减少BS处的上行链路空间均衡电路的功耗和硅面积。在这项工作中，我们通过对编码系统进行无偏估计和软输出计算来改进有限字母表均衡。通过模拟使用正交频分复用和每用户卷积编码的大规模MU-MIMO系统，我们表明，软输出有限字母表均衡提供了有竞争力的错误率性能，即使对于具有挑战性的毫米波信道，每个条目的均衡矩阵仅使用1至3位。
Nxt-generation wireless systems are expected to combine millimeter-wave (mmWave) and massive multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) technologies to deliver high data-rates. These technologies require the basestations (BSs) to process high-dimensional data at extreme rates, which results in high power dissipation and system costs. Finite-alphabet equalization has been proposed recently to reduce the power consumption and silicon area of uplink spatial equalization circuitry at the BS by coarsely quantizing the equalization matrix. In this work, we improve upon finite-alphabet equalization by performing unbiased estimation and soft-output computation for coded systems. By simulating a massive MU-MIMO system that uses orthogonal frequency-division multiplexing and per-user convolutional coding, we show that soft-output finite-alphabet equalization delivers competitive error-rate performance using only 1 to 3 bits per entry of the equalization matrix, even for challenging mmWave channels.
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