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Several application-specific processor design approaches have been proposed and investigated to cope with the emerging flexibility requirements jointly associated with the maximum performance efficiency and minimum implementation area and power consumption. Dynamic scheduling of a set of instructions generally leads to an overhead related to instruction decoding. To mitigate this overhead, other approaches have been proposed using static scheduling of datapath control signals. In this context, No-Instruction-Set-Computer (NISC) concept have been introduced considering that a dedicated processor to a specific application does not need an instruction set especially when it is programmed by its designers and not by its users. In this paper, the hardware architecture design of flexible NISC-based architecture design dedicated for minimum mean-squared error (MMSE) linear detection is presented. The devised design, which is used in iterative turbo-receiver, fulfills the performance requirements of emergent wireless communication standards with throughput reaching that of LTE-Advanced. FPGA hardware implementation of the detector architecture achieves a maximum throughput of 115.8 Mega symbols per second for [Formula: see text] and 6.4 Mega symbols per second for [Formula: see text] MIMO systems for an operating clock frequency of 202.67[Formula: see text]MHz.

International audience; The mitigation of 2-D intersymbol interference (ISI) has recently emerged as an important problem in the field of storage technology and wireless communications. Several solutions based on message passing have been proposed to perform equalization on 2-D channels with ISI. We present an algorithm based on Gaussian belief propagation (GaBP). We show that the proposed algorithm has interesting features compared with the corresponding message passing solutions available in the literature. First, the complexity of the proposed equalizer is independent of the size of the constellation used for modulation. Second, since the complexity is not exponential in the size of the state space, the computational burden is reduced for channels with long memory. As an application, we consider decentralized intercell interference mitigation in uplink cellular networks, where base stations communicate with their neighbors to recover their own users' signals.

This thesis deals with iterative processing for linear precoding and its application to OFDM and multi-antenna systems. The purpose of linear precoding is to exploit time, frequency or space diversity. Nevertheless, optimal detectors have a complexity increasing exponentially with the system parameters. Iterative algorithms recently derived from the "turbo" principle allow the detector to benet from the a priori information provided by the error correcting code. The main detectors that can be applied to linear precoding are then studied and an iterative algorithm is adapted from the MMSE-IC-LE receiver for the turbo-equalization.; Cette thèse présente l'étude des systèmes itératifs pour le traitement du précodage linéaire et son application à l'OFDM et aux systèmes à antennes multiples.Le précodage linéaire est une méthode permettant de profiter de la diversité temporelle, fréquentielle ou spatiale du canal. Cependant, le détecteur optimal pour ce type de dispositif à une complexite qui croît de manière exponentielle avec les dimensions du système.Les algorithmes itératifs récemment dérivés du principe "turbo" permettent au détecteur de bénéficier d'une information a priori fournie par un code correcteur d'erreurs. Les principaux détecteurs applicables au précodage linéaire sont ainsi étudiés et une méthode de traitement itératif est adaptée du récepteur MMSE-IC-LE pour la turbo-égalisation.Le traitement proposé ainsi que les autres détecteurs étudiés offrent un gain en diversité potentiellement identique quel que soit le critère de détection choisi, MAP ou MMSE. Les performances théoriques sont déterminées en considérant une information a priori parfaite en entrée du détecteur. Sur un canal de Rayleigh, l'ordre de diversité est ainsi égal au produit de la diversité du code par la taille de la matrice de précodage. D'autre part, nous observons l'influence du traitement et des paramètres du système sur la convergence à l'aide de diagrammes EXIT. La méthode proposée offre un bon compromis entre performance et complexité, même si le seuil de convergence est retardé lorsque l'efficacité spectrale (modulation, rendement de code) et la taille du précodage linéaire augmentent.Le précodage linéaire avec un traitement itératif en réception est alors appliqué à deux cas réalistes. La modulation multi-porteuses du standard 802.11a est tout d'abord considérée.Dans un contexte de diversité limitée en temps et en fréquence, le précodage linéaire est capable d'apporter un gain significatif avec un traitement de faible complexité. Enfin, le précodage linéaire est associé à un système multi-antennes. La forme générale utilisée pour décrire les architectures étudiées permet d'effectuer un traitement itératif conjoint du précodage linéaire et du multiplexage spatial. L'ordre de diversité obtenu précédemment est alors multiplié par le nombre d'antennes de réception. L'étude de la convergence du traitement itératif proposé montre que l'utilisation du précodage linéaire améliore les performances à fort rapport signal à bruit au prix d'une dégradation de la convergence.

This thesis deals with iterative processing for linear precoding and its application to OFDM and multi-antenna systems. The purpose of linear precoding is to exploit time, frequency or space diversity. Nevertheless, optimal detectors have a complexity increasing exponentially with the system parameters. Iterative algorithms recently derived from the "turbo" principle allow the detector to benet from the a priori information provided by the error correcting code. The main detectors that can be applied to linear precoding are then studied and an iterative algorithm is adapted from the MMSE-IC-LE receiver for the turbo-equalization.; Cette thèse présente l'étude des systèmes itératifs pour le traitement du précodage linéaire et son application à l'OFDM et aux systèmes à antennes multiples.Le précodage linéaire est une méthode permettant de profiter de la diversité temporelle, fréquentielle ou spatiale du canal. Cependant, le détecteur optimal pour ce type de dispositif à une complexite qui croît de manière exponentielle avec les dimensions du système.Les algorithmes itératifs récemment dérivés du principe "turbo" permettent au détecteur de bénéficier d'une information a priori fournie par un code correcteur d'erreurs. Les principaux détecteurs applicables au précodage linéaire sont ainsi étudiés et une méthode de traitement itératif est adaptée du récepteur MMSE-IC-LE pour la turbo-égalisation.Le traitement proposé ainsi que les autres détecteurs étudiés offrent un gain en diversité potentiellement identique quel que soit le critère de détection choisi, MAP ou MMSE. Les performances théoriques sont déterminées en considérant une information a priori parfaite en entrée du détecteur. Sur un canal de Rayleigh, l'ordre de diversité est ainsi égal au produit de la diversité du code par la taille de la matrice de précodage. D'autre part, nous observons l'influence du traitement et des paramètres du système sur la convergence à l'aide de diagrammes EXIT. La méthode proposée offre un bon compromis entre performance et complexité, même si le seuil de convergence est retardé lorsque l'efficacité spectrale (modulation, rendement de code) et la taille du précodage linéaire augmentent.Le précodage linéaire avec un traitement itératif en réception est alors appliqué à deux cas réalistes. La modulation multi-porteuses du standard 802.11a est tout d'abord considérée.Dans un contexte de diversité limitée en temps et en fréquence, le précodage linéaire est capable d'apporter un gain significatif avec un traitement de faible complexité. Enfin, le précodage linéaire est associé à un système multi-antennes. La forme générale utilisée pour décrire les architectures étudiées permet d'effectuer un traitement itératif conjoint du précodage linéaire et du multiplexage spatial. L'ordre de diversité obtenu précédemment est alors multiplié par le nombre d'antennes de réception. L'étude de la convergence du traitement itératif proposé montre que l'utilisation du précodage linéaire améliore les performances à fort rapport signal à bruit au prix d'une dégradation de la convergence.