格子基底縮小を用いた符号化MIMO-OFDMの演算量削減と特性評価

摘要

Lattice reduction is known as a method improving detection performance for multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The Lenstra, Lenstra, and Lovasz (LLL) algorithm, which is most-typically used for lattice reduction, has a problem that the maximum computational load is not a constant due to existence of exchanged steps. On the other hand, in coded MIMO systems, lattice reduction based detection requires reproduction of log-likelihood ratio (LLR) values for missing bits. In the paper, we discuss the computational complexity reduction and LLR estimation methods and evaluate the detection performance for various parameters for those methods.%MIMO信号検出において格子基底縮小（Lattice Reduction)を用いる手法が知られている.格子基底縮小を行う代表的なアルゴリズムであるLLL (Lenstra, Lenstra, Lovasz)アルゴリズムは，交換ステップがあるため演算量の最大値が一定にならない.また，符号化に用いるLLR (Log-Likelihood Ratio)を，格子基底縮小を応用して生成したレプリカ信号から求める場合，レプリカ信号から得ることのできないビットの軟判定値を推定する必要がある.本報告では，格子基底縮小の演算量制限法及びLLR生成法について述べ，種々のパラメータにおいて演算量と特性の評価を行う.