MSE-Based Power Saving Method for Relay Systems

중계 시스템을 위한 MSE-기반 송신 전력 감소 기법

  • 정진곤 (캘리포니아주립대(LA) 적응시스템 연구실)
  • Published : 2009.07.31

Abstract

In this paper, two-hop beamforming relay system, with source, relay, and destination nodes, is considered and the transmit- and receive-beamforming vectors and the relay processing matrix are designed for minimizing a mean square error (MMSE) between the transmit and receive signals. Here, to reduce the transmit power of the source or the relay, two local inequality constraints are involved with MMSE problem. By adopting the Lagrange method, closed formed Karush-Kuhn-Tucker (KKT) conditions (equalities) are derived and an iterative algorithm is developed to solve the entangled KKT equalities. Due to the inequality power constraints, the source or the relay can reduce its transmit power when the received signal-to-noise ratios (SNRs) of the first- and the second-hop are different. Meanwhile, the destination can achieve almost identical bit-error-rate performance compared to an optimal beamforming system maximizing the received SNR. This claim is supported by a computer simulation.

본 논문에서는 여러 송수신 안테나를 갖는 송신기(source node), 중계기(relay node), 수신기(destination node)로 구성된 두 홉(two-hop) 빔포밍(beamforming) 중계 시스템을 고려한다. 송수신 심벌간 평균제곱오차(mean square error: MSE)를 최소화하는 송수신기 빔포밍 벡터와 중계기 가중치 행렬을 설계한다. 이때, 송신기 또는 중계기에 송신 전력을 줄이기 위하여, 국소(local)부동식전력제약(inequality power constraint)을 사용한다. 제약식이 있는 평균제곱오차 최소화 문제는 라그랑즈(Lagrange) 방법을 써 제약식이 없는 최적화 문제로 바꿀 수 있고, Karush-Kuhn-Tucker (KKT) 조건으로부터 그 해를 얻을 수 있다. 제안한 중계 시스템에 송신기와 중계기 송신전력을 각각 국소부동식으로 제약하여, 그 결과 두 홉에 채널 상태가 다를 경우, 최대 신호대잡음비(signal-to-noise ratio: SNR)를 얻는 기존 방식과 대등한 성능을 내며, 동시에 송신기 또는 중계기 송신 전력을 줄일 수 있다. 이를 모의실험을 통해 확인하였다.

Keywords

References

  1. B. Rankov and A. Wittneben, 'Spectral efficient protocol for half-duplex fading relay channels,' IEEE Trans. J. Select. Areas Commmun., Vol. 25, pp. 379-389, Feb., 2007 https://doi.org/10.1109/JSAC.2007.070213
  2. O. Munoz-Medina, J. Vidal, and A. Agustin, 'Linear transceiver design in nonregenerative relays with channel state information,' IEEE Tans. Signal Processing, Vol. 55, pp. 2593-2604, Jun., 2007 https://doi.org/10.1109/TSP.2006.890913
  3. W. Guan and H. Luo, 'Joint MMSE transceiver design in non-regenerative MIMO relay systems,' IEEE Commun, Lett., Vol. 12, pp. 517-519, Jul., 2008 https://doi.org/10.1109/LCOMM.2008.080339
  4. B. Khoshnevis, W. Yu, and R. Adve, 'Grassmannian beamforming for MIMO amplify-and-forward relaying,' IEEE J. Sel. Areas Commun., pp. 1397-1407, Oct., 2008
  5. S. Boyd and L. Vandenberghe, Convex Optimization. Cambridge, U.K.: Cambridge Univ. Press, 1985
  6. R. A. Horn and C. R. Johnson, Matrix Analysis. 1st ed., Cambridge, MA: Cambridge Univ. Press, 1985
  7. G. H. Golub and C. F. Van Loan, Matrix Computation, 3rd ed. Baltimore, MD: The Johons Hopkins Univ. Press, 1996
  8. J. Joung and Y. H. Lee, 'Regularized channel diagonalization for multiuser MIMO downlink using a modified MMSE criterion,' IEEE Trans. Signal Processing, Vol.55, pp.1573-1579, Apr., 2007 https://doi.org/10.1109/TSP.2006.890825