[en] The demand for high-speed communications required by cutting-edge applications has put a strain on the already saturated wireless spectrum. The incorporation of antenna arrays at both ends of the communication link has provided improved spectral efficiency and link reliability to the inherently complex wireless environment, thus allowing for the thriving of high data-rate applications without the cost of extra bandwidth consumption. As a consequence to this, multiple-input multiple-output (MIMO) systems have become the key technology for wideband communication standards both in single-user and multi-user setups. The main difficulty in single-user MIMO systems stems from the signal detection stage at the receiver, whereas multi-user downlink systems struggle with the challenge of enabling non-cooperative signal acquisition at the user terminals. In this respect, precoding techniques perform a pre-equalization stage at the base station so that the signal at each receiver can be interpreted independently and without the knowledge of the overall channel state. Vector precoding (VP) has been recently proposed for non-cooperative signal acquisition in the multi-user broadcast channel. The performance advantage with respect to the more straightforward linear precoding algorithms is the result of an added perturbation vector which enhances the properties of the precoded signal. Nevertheless, the computation of the perturbation signal entails a search for the closest point in an in nite lattice, which is known to be in the class of non-deterministic polynomial-time hard (NP-hard) problems. This thesis addresses the difficulties that stem from the perturbation process in VP systems from both theoretical and practical perspectives. On one hand, the asymptotic performance of VP is analyzed assuming optimal decoding. Since the perturbation process hinders the analytical assessment of the VP performance, lower and upper bounds on the expected data rate are reviewed and proposed. Based on these bounds, VP is compared to linear precoding with respect to the performance after a weighted sum rate optimization, the power resulting from a quality of service (QoS) formulation, and the performance when balancing the user rates. On the other hand, the intricacies of performing an efficient computation of the perturbation vector are analyzed. This study is focused on tree-search techniques that, by means of an strategic node pruning policy, reduce the complexity derived from an exhaustive search and yield a close-to-optimum performance. To that respect, three tree-search algorithms are proposed. The xed-sphere encoder (FSE) features a constant data path and a non-iterative architecture that enable the parallel processing of the set of vector hypotheses and thus, allow for high-data processing rates. The sequential best-node expansion (SBE) algorithm applies a distance control policy to reduce the amount of metric computations performed during the tree traversal. Finally, the low-complexity SBE (LC-SBE) aims at reducing the complexity and latency of the aforementioned algorithm by combining an approximate distance computation model and a novel approach of variable run-time constraints. Furthermore, the hardware implementation of non-recursive tree-search algorithms for the precoding scenario is also addressed in this thesis. More specifically, the hardware architecture design and resource occupation of the FSE and K-Best xed-complexity treesearch techniques are presented. The determination of the ordered sequence of complexvalued nodes, also known as the Schnorr-Euchner enumeration, is required in order to select the nodes to be evaluated during the tree traversal. With the aim of minimizing the hardware resource demand of such a computationally-expensive task, a novel non-sequential and lowcomplexity enumeration algorithm is presented, which enables the independent selection of the nodes within the ordered sequence. The incorporation of the proposed enumeration technique along with a fully-pipelined architecture of the FSE and K-Best approaches, allow for data processing throughputs of up to 5 Gbps in a 4x4 antenna setup.

[es] La demanda de comunicaciones de alta velocidad requeridas por las aplicaciones más vanguardistas ha impuesto una presión sobre el actualmente saturado espectro inalámbrico. La incorporación de arrays de antenas en ambos extremos del enlace de comunicación ha proporcionado una mayor e ciencia espectral y abilidad al inherentemente complejo entorno inalámbrico, permitiendo así el desarrollo de aplicaciones de alta velocidad de transmisión sin un consumo adicional de ancho de banda. Consecuentemente, los sistemas multiple-input multiple output (MIMO) se han convertido en la tecnología clave para los estándares de comunicación de banda ancha, tanto en las con guraciones de usuario único como en los entornos multiusuario. La principal di cultad presente en los sistemas MIMO de usuario único reside en la etapa de detección de la señal en el extremo receptor, mientras que los sistemas multiusuario en el canal de bajada se enfrentan al reto de habilitar la adquisición de datos no cooperativa en los terminales receptores. A tal efecto, las técnicas de precodi cación realizan una etapa de pre-ecualización en la estación base de tal manera que la señal en cada receptor se pueda interpretar independientemente y sin el conocimiento del estado general del canal. La precodifi cación vectorial (VP, del inglés vector precoding) se ha propuesto recientemente para la adquisición no cooperativa de la señal en el canal de difusión multiusuario. La principal ventaja de la incorporación de un vector de perturbación es una considerable mejora en el rendimiento con respecto a los métodos de precodi cación lineales. Sin embargo, la adquisición de la señal de perturbación implica la búsqueda del punto más cercano en un reticulado in nito. Este problema se considera de complejidad no determinística en tiempo polinomial o NP-complejo. Esta tesis aborda las di cultades que se derivan del proceso de perturbación en sistemas VP desde una perspectiva tanto teórica como práctica. Por un lado, se analiza el rendimiento de VP asumiendo una decodi cación óptima en escenarios de alta relación señal a ruido. Debido a que el proceso de perturbación di culta la evaluación analítica del rendimiento de los sistemas de VP, se proponen y revisan diversas cotas superiores e inferiores en la tasa esperada de transmisión de estos sistemas. En base a estas cotas, se realiza una comparación de VP con respecto a la precodi cación lineal en el ámbito de la capacidad suma ponderada, la potencia resultante de una formulación de calidad de servicio y el rendimiento obtenido al equilibrar las tasas de transmisión de los usuarios. Por otro lado, se han propuesto nuevos procedimientos para un cómputo e ciente del vector de perturbación. Estos métodos se basan en técnicas de búsqueda en árbol que, por medio de diferentes políticas de podado, reducen la complejidad derivada de una búsqueda exhaustiva y obtienen un rendimiento cercano al óptimo. A este respecto, se proponen tres algoritmos de búsqueda en árbol. El xed-sphere encoder (FSE) cuenta con una complejidad constante y una arquitectura no iterativa, lo que permite el procesamiento paralelo de varios vectores candidatos, lo que a su vez deriva en grandes velocidades de procesamiento de datos. El algoritmo iterativo denominado sequential best-node expansion (SBE) aplica una política de control de distancias para reducir la cantidad de cómputo de métricas realizadas durante la búsqueda en árbol. Por último, el low-complexity SBE (LC-SBE) tiene por objetivo reducir la complejidad y latencia del algoritmo anterior mediante la combinación de un modelo de cálculo aproximado de distancias y una estrategia novedosa de restricción variable del tiempo de ejecución. Adicionalmente, se analiza la implementación en hardware de algoritmos de búsqueda en árbol no iterativos para los escenarios de precodi cación. Más especí camente, se presentan el diseño de la arquitectura y la ocupación de recursos de hardware de las técnicas de complejidad ja FSE y K-Best. La determinación de la secuencia ordenada de nodos de naturaleza compleja, también conocida como la enumeración de Schnorr-Euchner, es vital para seleccionar los nodos evaluados durante la búsqueda en árbol. Con la intención de reducir al mínimo la demanda de recursos de hardware de esta tarea de alta carga computacional, se presenta un novedoso algoritmo no secuencial de baja complejidad que permite la selección independiente de los nodos dentro de la secuencia ordenada. La incorporación de la técnica de enumeración no secuencial junto con la arquitectura fully-pipeline de los algoritmos FSE y K-Best, permite alcanzar velocidades de procesamiento de datos de hasta 5 Gbps para un sistema de 4 antenas receptoras.