A reduced complexity parallel least mean square algorithm for adaptive beamforming - Archive ouverte HAL Access content directly
Theses Year : 2020

A reduced complexity parallel least mean square algorithm for adaptive beamforming

Un algorithme des moindres carrés parallèle à complexité réduite pour la formation de faisceaux adaptative

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Ghattas Akkad
  • Function : Author

Abstract

Ever since its inception, adaptive beamforming has become an inevitable feature in smart antenna array to improve the spectrum efficiency. However, modern embedded wireless communication systems have imposed challenging constraints on adaptive algorithms when targeting a parallel and pipelined implementation on limited resource devices, like field programmable gate array (FPGA). Such constraints include reduced complexity, parallelism, accelerated convergence and low residual error. Several variants of classical adaptive beamformers were proposed to accelerate the convergence while maintaining a low error floor. Other suggestions focused on a parallel, pipeline architecture. The resulting beamforming algorithms either presented an improved convergence profile, at the cost of an increase of complexity or presented a pipeline hardware architecture without any significant improvement. To present a unified solution with superior convergence profile while maintaining a low complexity parallel pipeline architecture, we propose a two-stages algorithm, called parallel least mean square structure (pLMS). pLMS is further simplified to obtain the reduced complexity pLMS design (RC-pLMS). In order to design a pipelined hardware architecture, we applied the delay and sum relaxation technique (DRCpLMS). A study on the behavior and the performance of different hardware design tools and processor architectures is conducted. Computer simulations demonstrated the outstanding performance of RC-pLMS. The DRC-pLMS can operate at a maximum frequency of 208.33 MHz with a minor increase in resource usage compared to LMS.
Pour améliorer l’efficacité du spectre, la formation adaptative de faisceaux devient une caractéristique inévitable pour les antennes intelligentes. Les systèmes embarqués de communication sans fil imposent des contraintes difficiles liées à l’implémentation en parallèle et en pipeline avec des ressources limitées. Certaines variantes des algorithmes accélèrent la convergence tout en maintenant une faible erreur résiduelle. D’autres présentent des architectures de pipeline parallèle. Donc, les algorithmes actuels profitent d’une convergence améliorée, au prix d’une augmentation de la complexité, ou bien une architecture matérielle de pipeline sans aucune amélioration significative. Pour présenter une solution unifiée, nous proposons un algorithme en deux étapes, appelée structure parallèle des moindres carrés moyens (pLMS). Une conception de pLMS à complexité réduite (RCpLMS) a été aussi développée. Afin de concevoir une architecture matérielle en pipeline, nous avons appliqué la technique de relaxation de de somme en retard (DRCpLMS). Une étude des performances sur différents plateformes et architectures a été menée. Les simulations démontrent les performances exceptionnelles du RC-pLMS. DRCpLMS fonctionne à une fréquence maximale de 208,33 MHz avec une légère augmentation des ressources par rapport à LMS.
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Dates and versions

tel-03368386 , version 1 (06-10-2021)

Identifiers

  • HAL Id : tel-03368386 , version 1

Cite

Ghattas Akkad. A reduced complexity parallel least mean square algorithm for adaptive beamforming. Electronics. ENSTA Bretagne - École nationale supérieure de techniques avancées Bretagne, 2020. English. ⟨NNT : 2020ENTA0005⟩. ⟨tel-03368386⟩
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