1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
1.1 1
1.2 Multiple Terminal Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
1.3 Multiple-Access Channel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.4 Degrees of Coordination . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4.1 Transmitter and Receiver Cooperation . . . . . . . . . . . . . . . 7
1.4.2 Synchronization . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.4.3 Fixed Allocation Schemes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
1.5 Network vs. Signal Processing Complexity . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
1.6 Future Directions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
2 Linear Multiple-Access . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
2.1 Continuous Time Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2.2 Discrete Time Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 17
2.3 Matrix-Algebraic Representation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18
2.4 Symbol Synchronous Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21
2.5 Principles of Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
2.5.1 Sufficient Statistics and Matched Filters . . . . . . . . . . . . . . 24
2.5.2 The Correlation Matrix . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
2.5.3 Single-User Matched Filter Detector . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
2.5.4 Optimal Detection. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 29
2.5.5 Individually Optimal Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2.6 Access Strategies . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
2.6.1 Time and Frequency Division Multiple-Access . . . . . . . . . 31
2.6.2 Direct-Sequence Code Division Multiple Access . . . . . . . 32
2.6.3 Narrow Band Multiple-Access . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36
2.6.4 Multiple Antenna Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 37
2.6.5 Cellular Networks . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 39
2.6.6 Satellite Spot-Beams Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 41
2.7 Sequence Design. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
2.7.1 Orthogonal and Unitary Sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42
List of Tables . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
Preface . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . xi
xix
xvii
The Dawn of Digital Communications . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
List of Figures
VIII Contents
2.7.2 Hadamard Sequences . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43
3 Multiuser Information Theory . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 45
3.2 The Multiple-Access Channel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2.1 Probabilistic Channel Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 46
3.2.2 The Capacity Region . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 48
3.3 Binary-Input Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.3.1 Binary Adder Channel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 54
3.3.2 Binary Multiplier Channel . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.4 Gaussian Multiple-Access Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 59
3.4.1 Scalar Gaussian Multiple-Access Channel . . . . . . . . . . . . . 59
3.4.2 Code-Division Multiple-Access . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 63
3.5 Multiple-Access Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 73
3.5.1 Block Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 75
3.5.2 Convolutional and Trellis Codes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
3.6 Superposition and Layering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 81
3.7 Feedback . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 84
3.8 Asynchronous Channels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 90
4 Multiuser Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 97
4.2 Optimal Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.2.1 Jointly Optimal Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 100
4.2.2 Individually Optimal Detection: APP Detection . . . . . . . 107
4.2.3 Performance Bounds – The Minimum Distance . . . . . . . . 109
4.3 Sub-Exponential Complexity Signature Sequences . . . . . . . . . . . 112
4.4 Signal Layering . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 115
4.4.1 Correlation Detection – Matched Filtering . . . . . . . . . . . . 118
4.4.2 Decorrelation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 119
4.4.3 Error Probabilities and Geometry . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 120
4.4.4 The Decorrelator with Random Spreading Codes . . . . . . 122
4.4.5 Minimum-Mean Square Error (MMSE) Filter . . . . . . . . . 124
4.4.6 Error Performance of the MMSE . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 126
4.4.7 The MMSE Receiver with Random Spreading Codes . . . 127
4.4.8 Whitening Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 128
4.4.9 Whitening Filter for the Asynchronous Channel . . . . . . . 132
4.5 Different Received Power Levels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
4.5.1 The Matched Filter Detector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 134
4.5.2 The MMSE Filter Detector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 135
Contents IX
5 Implementation of Multiuser Detectors . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
5.1 Iterative Filter Implementation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
5.1.1 Multistage Receivers . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 139
5.1.2 Iterative Matrix Solution Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 142
5.1.3 Jacobi Iteration and Parallel Cancellation Methods . . . . 143
5.1.4 Stationary Iterative Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 147
5.1.5 Successive Relaxation and Serial Cancellation Methods . 148
5.1.6 Performance of Iterative Multistage Filters . . . . . . . . . . . 151
5.2 Approximate Maximum Likelihood . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 158
5.2.1 Monotonic Metrics via the QR-Decomposition . . . . . . . . 159
5.2.2 Tree-Search Methods . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 161
5.2.3 Lattice Methods. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 164
5.3 Approximate APP Computation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 170
5.4 List Sphere Detector . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 171
5.4.1 Modified Geometry List Sphere Detector . . . . . . . . . . . . . 172
5.4.2 Other Approaches . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 172
6 Joint Multiuser Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
6.1 Introduction . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 175
6.2 Single-User Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
6.2.1 The Projection Receiver (PR) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 179
6.2.2 PR Receiver Geometry and Metric Generation . . . . . . . . 182
6.2.3 Performance of the Projection Receiver . . . . . . . . . . . . . . 185
6.3 Iterative Decoding . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 192
6.3.1 Signal Cancellation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 194
6.3.2 Convergence – Variance Transfer Analysis . . . . . . . . . . . . 195
6.3.3 Simple FEC Codes – Good Codeword Estimators. . . . . . 202
6.4 Filters in the Loop . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209
6.4.1 Per-User MMSE Filters . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 209
6.4.2 Low-Complexity Iterative Loop Filters . . . . . . . . . . . . . . . 214
6.4.3 Examples and Comparisons . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 217
6.5 Asymmetric Operating Conditions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 219
6.5.1 Unequal Received Power Levels . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 220
6.5.2 Optimal Power Profiles. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 222
6.5.3 Unequal Rate Distributions . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 228
6.5.4 Finite Numbers of Power Groups . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 232
6.6 Proof of Lemma 6.7. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 234
A Estimation and Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
A.1 Bayesian Estimation and Detection . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 237
A.2 Sufficiency . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 239
A.3 Linear Cost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 241
A.4 Quadratic Cost. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242
A.4.1 Minimum Mean Squared Error . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 242
A.4.2 Cram´er-Rao Inequality . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 243
X Contents
A.4.3 Jointly Gaussian Model . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 244
A.4.4 Linear MMSE Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
A.5 Hamming Cost . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 245
A.5.1 Minimum probability of Error. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
A.5.2 Relation to the MMSE Estimator . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
A.5.3 Maximum Likelihood Estimation . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 246
References . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 249
Author Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 261
Subject Index . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 265