The Optimal Subchannel and Bit Allocation for Multiuser OFDM System: A Dual-Decomposition Approach

다중 사용자 OFDM 시스템의 최적 부채널 및 비트 할당: Dual-Decomposition 방법

  • 박태형 (숭실대학교 산업정보시스템 공학과 네트워크 연구실) ;
  • 임성빈 (숭실대학교 정보통신공학과 전송보상 연구실) ;
  • 서만중 (숭실대학교 정보통신공학과 전송보상 연구실)
  • Published : 2009.01.31

Abstract

The advantages of the orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) are high spectral efficiency, resiliency to RF interference, and lower multi-path distortion. To further utilize vast channel capacity of the multiuser OFDM, one has to find the efficient adaptive subchannel and bit allocation among users. In this paper, we propose an 0-1 integer programming model formulating the optimal subchannel and bit allocation problem of the multiuser OFDM. We employ a dual-decomposition method that provides a tight linear programming (LP) relaxation bound. Simulation results are provided to show the effectiveness of the 0-1 integer programming model. MATLAB simulation on a system employing M-ary quardarature amplitude modulation (MQAM) assuming a frequency-selective channel consisting of three independent Rayleigh multi-paths are carried with the optimal subchannel and bit allocation solution generated by 0-1 integer programming model.

OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 전송방식의 장점은 높은 주파수 효율, RF간섭에 대한 강인성, 낮은 다중 경로 왜곡 등을 들 수 있다. 다중 사용자 OFDM의 채널용량을 확대하기 위해서는 사용자간의 부채널과 비트 할당의 효율적인 알고리즘을 개발하여야 한다. 본 연구에서는 다중 사용자의 전송요구량을 만족하는 최적 부채널 및 비트 할당 문제를 0-1 정수계획법 모형으로 형성하고, 원래 문제의 선형계획법 완화 (linear programming relaxation)문제를 dual-decomposition과 subgradient 알고리즘을 사용하여 해를 구하는 효과적인 알고리즘을 제시한다. 또한 dual-decomposition으로 구한 목적함수값은 원래 문제의 선형계획법 완화문제의 최적목적함수 간과 동일함을 증명하였다 모의실험을 통하여 다수의 문제에 대하여 원래 문제의 최적 목적항수값에 대한 dual-decomposition으로 구한 하한의 성능을 제시하였다. MQAM (M-ary Quadrature Amplitude Modulation)을 사용하고 3개의 독립적인 Rayleigh 다중 경로로 구성된 주파수 선택적 채널을 가정한 경우 MATLAB을 사용한 모의실험에서 0-1 정수계획 법으로 구한 최적해의 성능을 실험하였다.

Keywords

References

  1. A. Aggarwal, and T. H. Meng, "A convex interior-point method for optimal OFDM PAR reduction," Proc. IEEE International Conference on Communications, Vol.3, pp.1985-1990, 2005
  2. I. Kim, H. L. Lee, B. Kim, and Y. H. Lee, "On the use of linear programming for dynamic subchannel and bit allocation in multiuser OFDM," Proc. IEEE Global Communications Conf., Vol.6, pp.3648-3652, 2001
  3. W. Rhee and J. M. Cioffi, "Increasing in capacity of multiuser OFDM system using dynamic subchannel allocation," Proc. IEEE Int. Vehicular Tech. Conf., Vol.2. pp.1085-1089, 2000
  4. Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, "Optimal power allocation in multiuser OFD Msystems," Proc. IEEE Global Communications Conf., Vol.1, pp.337-341, 2003
  5. C. Y. Wong, R. S. Cheng, K. B. Letaief, andR. D. Murch, "Multiuser OFDM with adaptivesubcarrier, bit, and power allocation," IEEEJournal on Selected Areas in Communications,Vol.17, pp.1747-1758, 1999 https://doi.org/10.1109/49.793310
  6. D. S. Hochbaum, and J. G. Shanthikumar, "Convex separable optimization is not much harder than linear optimization," Journal of the ACM, Vol.37, pp.843-862, 1990 https://doi.org/10.1145/96559.96597
  7. E. L. Johnson, and M. W. Padberg, "A note on the knapsack problem with special ordered sets," Operations Research Letters, Vol.1,pp.18-22, 1981 https://doi.org/10.1016/0167-6377(81)90019-5
  8. S. Boyd, and L. Vandenberghe, Convex Optimization, Cambridge University Press,2004
  9. Nemhauser, G. L, and L. A. Wolsey, Integer and Combinatorial Optimization, Wiley, 1996
  10. H. D. Sherali, G. Choi, and C. H. Tuncbilek, "A variable target value method for nondifferentiable optimization," Operations Research Letters, Vol.26, pp.1-8, 2000 https://doi.org/10.1016/S0167-6377(99)00063-2