Este artigo analisa o desempenho de detectores com múltiplas antenas transmissoras e múltiplas antenas receptoras (MIMO -multiple-input multiple-output) em canais com desvanecimento correlacionados. Dois esquemas de detecção MIMO denominados erro quadrático médio mínimo (MMSE -minimum mean squared error) -com ou sem a etapa de cancelamento de interferência sucessiva ordenado (OSIC -ordered successive interference cancellation) -e técnica de redução treliça (LR -lattice reduction) são analisados e comparados com o limite de detecção de máxima verossimilhança (ML -maximum likelihood) em cenários específicos de interesse: (a) com incremento da eficiência espectral através do aumento do número de antenas. (b) quando há aumento nos índices de correlação de desvanecimento do canal. Neste contexto, o desempenho do detector ótimo ML-MIMO é utilizado como referência visando caracterizar o comportamento da taxa de erro de bit (BER) destes detectores MIMO e quão próximo esses estão do desempenho ML-MIMO.
ResumoThis contribution analyses the performance of multiple-input multiple-output (MIMO) detectors under correlated fading channels. Two MIMO detection principles, namely minimum mean squared error (MMSE) detector -with and without ordered successive interference cancellation (OSIC) procedure -and the lattice reduction (LR) technique, are analyzed and compared with the maximum likelihood (ML) limit under specific scenarios of interest, namely (a) increasing spectral efficiency configuration, by increasing number of antennas; (b) increasing correlated fading channel scenarios. In this context, the ML-MIMO detector performance is used as reference in order to compare how the bit-error-rate (BER) of those sub-optimal low complexity MIMO detectors are close to the optimum performance.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.