| Journal: | Gerencia tecnológica informática |
| Database: | PERIÓDICA |
| System number: | 000356091 |
| ISSN: | 1657-8236 |
| Authors: | Muñoz, Catalina1 Muñoz, Tito1 Hernández, Claudia M1 |
| Institutions: | 1Universidad del Cauca, Facultad de Ingeniería Electrónica y Telecomunicaciones, Popayán, Cauca. Colombia |
| Year: | 2012 |
| Season: | May-Ago |
| Volumen: | 11 |
| Number: | 30 |
| Pages: | 25-36 |
| Country: | Colombia |
| Language: | Español |
| Document type: | Artículo |
| Approach: | Experimental, aplicado |
| Spanish abstract | Los sistemas de comunicaciones de Múltiples Entradas y Múltiples Salidas (MIMO, Multiple-Input Multiple-Output) son uno de los pilares de las altas capacidades de transmisión de datos, ofrecidas por los sistemas de comunicación de tercera y cuarta generación. Una de sus etapas más críticas es el proceso de detección, por ello este artículo presenta un análisis comparativo del desempeño de los algoritmos Decodificador Esférico de Complejidad Fija (FSD, Fixed-complexity Sphere Decoder) y Descomposición QR con M-algoritmos (QRD-M, QR Decomposition-M), empleados en la detección en sistemas MIMO. Para ello se realiza un estudio detallado de las generalidades del sistema MIMO, y se sigue una metodología que permite abordar el problema de la detección, desde una concepción analítica para después modelarlo en un sistema computacional. Los sistemas MIMO cuentan con múltiples antenas de transmisión y recepción, estos emplean esquemas de multiplexación para mejorar la comunicación, con el inconveniente de que los símbolos se interfieren en el receptor, por lo que se requieren algoritmos de detección de señales que permitan detectar los símbolos enviados, entre los cuales se encuentran los algoritmos FSD y QRD-M, estos son analizados y simulados en Matlab para comparar su desempeño, con el fin de determinar el algoritmo adecuado a implementar en un sistema MIMO determinado. En la metodología para el desarrollo de la simulación, se definen los parámetros de los algoritmos, el diagrama de bloques del sistema y los escenarios de simulación, para así realizar el análisis de desempeño. En el análisis de los resultados, los algoritmos FSD y QRD-M se comparan con el algoritmo Máxima Verosimilitud (ML, Maximum Likelihood), el desempeño se determina mediante la comparación de las curvas de Tasa de Error de Bit (BER, Bit Error Rate) vs. Relación Señal a Ruido (SNR, Signal to Noise Ratio) y la complejidad computacional de cada algoritmo |
| English abstract | The Multiple Input Multiple Output (MIMO) communications systems are one of the mainstay of the high capacities data transmission, offered by third and fourth generation communication systems, one of their most critical stages is the detection process, therefore this article present a comparative performance analysis of the Fixed-complexity Sphere Decoder (FSD) and QR Decomposition-M (QRD-M) algorithms, employed in the MIMO system detection. For this is performed a detailed study of the MIMO system generalities, and following a methodology that allows tackle the detection problem, from an analitical conception for model it after in a computacional system. The MIMO systems have multiple transmision and reception antennas , these employ multiplexing schemes to enhance the communication, with the drawback that the symbols are interfered at the receptor, so that is require signal detection algorithms that allows detect the sent symbols, among wich are the FSD and QRD-M algorithms, which are analized and simulated in Matlab to compare their performance, to determine the appropriated algoritm to implement in a determined MIMO system. In the methodology to the development of the simulation, is defined the algorithms parameters, the system block diagram and the simulation scenarios, to do the performance analisys. In the results analysis, the FSD and QRD-M algorithms are compared with the Maximum Likelihood (ML) optimal algorithm, the performance is determined through the Bit Error Rate (BER) vs Signal to Noise Ratio (SNR) curve comparation and computacional complexity of each algorithm |
| Disciplines: | Ciencias de la computación |
| Keyword: | Programación, Sistemas de comunicación, Algoritmos de detección, Complejidad computacional, Desempeño |
| Keyword: | Computer science, Programming, Communication systems, Detection algorithms, Computational complexity, Performance |
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