MLSTBCシステムにおいてSegment LLLを利用したLattice-Reduction aided SIC検出

摘要

Multi-Layered Space-Time Coding（MLSTC）アーキテクキヤにおいて格子基底縮小アルゴリズrnムであるLenstra，Lenstra and Lovasz（LLL）を用いたLR aided Successive Interference Cancellation（LR rnaided SIC）検出方式は優れた誤り率特性を示す一方で，格子基底縮小アルゴリズムの浮動小数点演算量が多いとrnいう問題点があった．そこで本論文では，MLSTCアーキテクキヤにおいて演算量の低減と誤り率特性のトレーrnドオフを実現可能とする新しい格子基底縮小アルゴリズムを用いたLR aided SIC検出方式を提案する．提案方rn式では，格子基底縮小アルゴリズムに基底行列をセグメント化して基底縮小操作を行うSegment LLLを用いてrn演算量を低減する．Segment LLLアルゴリズムによって基底行列がセグメント化され直交化操作に制約が加わrnるため基底縮小行列は劣化するものの，演算量を低減することができる．このため，セグメントサイズを変化さrnせることで演算量と基底縮小効果のトレードオフが実現可能である．計算機シミュレーションにより特性評価をrn行った結果，提案方式は，MLSTBCシステムにおいて従来のLR aided SICと比較し，わずかなBER特性の劣化で基底縮小アルゴリズムの演算量を低減可能であることを示す．