Adaptive User Selection in Downlink Multi-User MIMO Networks

Multiple antenna technique is attracting attention as a core technology for next-generation mobile communication systems to accommodate explosively increasing mobile data traffic. Especially, recent researches focus on multi-user multiple input multiple output (MU-MIMO) system where base stations are equipped with several tens of transmit antennas and transmit data to multiple terminals (users) simultaneously. To enhance the performance of MU-MIMO systems, we, in this paper, propose an adaptive user selection algorithm which adaptively selects a user set according to varying channel states. According to Monte-Carlo based computer simulations, the performance of proposed scheme is significantly improved compared to the conventional scheme without user selection and approaches that of exhaustive search-based optimal scheme. On the other hand, the proposed scheme can reduce the computational complexity to $K/(2^K-1)$ compared to the optimal scheme where K denotes the number of total users.

다중 사용자 및 다중 안테나 하향링크 네트워크에서 적응적 사용자 선택 기법

향후 폭발적인 증가가 예상되는 모바일 데이터 트래픽을 효과적으로 수용하기 위해서 다중 안테나 기술이 차세대 이동통신 시스템의 핵심 기술로 주목을 받고 있다. 특히, 기지국에 수십 개의 안테나를 탑재하여 동시에 복수의 단말에게 데이터를 동시에 전송하는 다중 사용자 기반 다중 안테나 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는, 이러한 다중 사용자 기반 다중 안테나 통신 시스템에서 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 채널 상태에 따라서 적응적으로 데이터를 전송할 단말 조합을 선택할 수 있는 알고리즘을 제안한다. Monte-Carlo 기반 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과 제안 방식은 단말 선택 기법을 적용하지 않는 기존 방식 대비 우수한 성능을 나타내며 Exhaustive Search 기반 최적 방식에 근접하는 성능을 보여준다. 반면에, 시스템 내 단말의 수를 K라고 할 때 제안 방식은 최적 방식 대비 계산양을 $K/(2^K-1)$로 줄일 수 있다.