• 제목/요약/키워드: 다중 안테나&사용자 네트워크

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다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크에서 안테나 선택 기법의 에너지 효율 분석 (Energy Efficiency Analysis of Antenna Selection Scheme in a Multi-User Massive MIMO Network)

  • 정무웅;반태원;정방철
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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    • pp.57-60
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    • 2015
  • 최근, 폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽을 효과적으로 서비스하기 위한 기술 중 하나로 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크가 많은 관심을 받고 있다. 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크는 기지국에 거대한 수의 안테나를 탑재하여 여러 사용자들에게 고속의 데이터를 동시에 전송함으로써 네트워크 용량을 획기적으로 개선할 수 있다. 이러한 거대 다중 안테나 시스템에서는 기지국에서의 계산 복잡도와 비용을 낮추기 위하여 전송 안테나 선택 기법이 활용된다. 본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중안테나 네트워크에서 안테나 선택 기법의 에너지 효율성을 분석하고, 에너지 효율성을 최대화할 수 있는 안테나 선택 개수를 분석한다.

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다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크에서의 사용자 및 안테나 선택 기법 (User and Antenna Joint Selection Scheme in Multiple User Massive MIMO Networks)

  • 반태원;정무웅;정방철
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권1호
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    • pp.77-82
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    • 2015
  • 최근 폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽를 효과적으로 서비스하기 위한 기술 중의 하나로 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크가 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크는 기지국에 복잡한 하드웨어 구성이 필요할 뿐만 아니라 최적의 사용자 조합을 선택하기 위하여 많은 계산량을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어 복잡도와 사용자 선택 알고리즘의 계산량을 동시에 획기적으로 감소시킬 수 있는 안테나와 사용자 선택 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식은 $O((N-S_a+1){\times}min(S_a,K))$의 계산 복잡도를 가지며, 이는 Brute-Force 탐색 기반의 최적 방식의 계산 복잡도 $$O\left({_N}C_S_a\sum_{i=1}^{min(S_a,K)}_KC_i\right)$$보다 획기적으로 감소된 것이다. 여기서 N은 모든 전송안테나의 수, $S_a$은 선택된 안테나 수, K는 사용자의 수를 나타낸다.

다중 사용자 및 다중 안테나 하향링크 네트워크에서 적응적 사용자 선택 기법 (Adaptive User Selection in Downlink Multi-User MIMO Networks)

  • 반태원;정방철
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.1597-1601
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    • 2013
  • 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.

다중안테나 다중셀 네트워크에서 간섭인지 기반 전력제어 기술을 이용한 사용자 스케쥴링 (A User Scheduling with Interference-Aware Power Control for Multi-Cell MIMO Networks)

  • 조문제;반태원;정방철
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제19권5호
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    • pp.1063-1070
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    • 2015
  • 본 논문은 다중 셀 기반의 다중 안테나 상향링크 네트워크에서 사용자가 인접 셀 기지국에 미치는 간섭의 양을 기반으로 송신 전력을 제어하고 사용자를 분산적으로 스케쥴링 방식을 제안한다. 시분할 시스템의 상호 호환성 특성을 이용하여 각 사용자는 인접 기지국으로부터 받은 파일럿 신호를 통하여 간섭 채널을 습득하고 데이터 전송 시 인접 셀 기지국들에 미칠 간섭을 각자 계산할 수 있다고 가정한다. 각 사용자는 특이값 분해를 통해서 송신 빔포밍 벡터를 생성하고 인접 셀 기지국으로 미칠 간섭의 양을 계산하여 미리 결정된 임계값보다 클 경우 자신의 송신 전력을 낮춘다. 각 기지국에서는 사용자들 중 전력 제어된 채널 이득 값이 가장 큰 사용자를 선택한다. 제안된 기법의 상향링크 데이터 전송률은 기존의 사용자 스케쥴링 알고리즘들에 비하여 월등히 좋은 성능을 보인다.

셀프리 다중안테나 네트워크에서 하위 성능 사용자를 위한 전력 재할당 기법 (Power Re-Allocation for Low-Performance User in Cell-free MIMO Network)

  • 류종열;반태원;이웅섭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권9호
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    • pp.1367-1373
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    • 2022
  • 본 논문에서는 셀프리 다중안테나 네트워크에서 하위 성능 사용자의 주파수 효율을 증대시키기 위한 전력 재할당 기법을 고려한다. AP(Access Point)는 사용자의 대규모 페이딩(large-scale fading) 채널 정보를 이용해 채널 세기에 비례하여 전력을 할당하여 전체 네트워크의 전력효율을 극대화한다. 다음으로 AP는 하위 성능 사용자의 주파수 효율을 증가시키기 위해 할당전력 중 임계비율 이상의 전력을 할당받은 사용자의 전력을 임계비율과 같아지도록 줄이고, 회수한 전력을 채널이 가장 나쁜 사용자에게 추가로 할당한다. 시뮬레이션을 통해 전력 재할당 기법을 통해 증가시킬 수 있는 하위 성능 사용자의 주파수 효율을 정량적으로 검증한다.

셀프리 다중안테나 네트워크를 위한 임계값 기반 사용자 중심 클러스터링 (Threshold based User-centric Clustering for Cell-free MIMO Network)

  • 류종열;이웅섭;반태원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제26권1호
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    • pp.114-121
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    • 2022
  • 본 논문에서는 셀프리 다중안테나 환경에서 네트워크 전체 사용자의 성능을 보장하기 위한 사용자 중심의 클러스터링 기법을 고려한다. 사용자 중심 클러스터링 기법에서 각 사용자는 자신과 연결된 AP(Access Point)들 사이의 대규모 페이딩(large-scale fading) 채널 정보를 이용해 페이딩 계수가 가장 큰 AP와 페이딩 계수의 상대적 크기가 임계값 이상의 값을 갖는 AP들로 클러스터를 구성한다. 사용자 중심으로 구성된 클러스터를 바탕으로 AP들은 분산적인 기법으로 빔형성과 전력할당을 설계하고 이를 이용해 사용자들의 데이터를 협력 전송한다. 시뮬레이션을 통해 주파수 효율 관점에서 사용자 중심 클러스터링의 성능을 검증하고 주어진 환경에서 최적의 성능을 나타내는 임계값을 찾는다.

다중 사용자 다중 안테나 네트워크를 위한 심화 학습기반 사용자 스케쥴링 (Deep Learning Based User Scheduling For Multi-User and Multi-Antenna Networks)

  • 반태원;이웅섭
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제23권8호
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    • pp.975-980
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    • 2019
  • 본 논문에서는 차세대 이동통신 시스템의 핵심 요소 기술 중의 하나로 각광 받고 있는 다중 사용자 다중 안테나 네트워크에서 사용자 선택을 위한 심화 학습 기반 스케쥴링 기법을 제안한다. 제안된 신경망을 학습시키기 위하여 기존의 최적 방식을 통해서 90,000 데이터 샘플을 확보하였으며, 추가적인 10,000 데이터 샘플을 이용하여 최종 학습된 신경망의 과최적화 여부를 확인하였다. 제안된 신경망 기반의 스케쥴링 알고리즘은 초기 학습 시에는 상당한 복잡도와 학습 시간이 필요하지만, 일단 학습이 완료된 이후에는 추가적인 복잡도가 유발되지 않는 장점이 있다. 반면에, 기존의 최적 방식은 매 스케쥴링마다 동일한 복잡도의 계산이 지속적으로 요구된다. 다양한 컴퓨터 시뮬레이션 결과에 따르면, 제안된 심화 학습 기반의 스케쥴링 기법은 10dB 보다 낮은 SNR에서는 기존 최적 알고리즘의 약 88~96%에 이르는 평균 전송 속도의 합을 얻을 수 있으며, 10dB 이상의 SNR에서는 최적의 평균 전송 속도의 합을 얻을 수 있다.

거대 다중 안테나 시스템의 복잡도와 피드백 오버헤드 감소를 위한 심화 강화학습 기반 안테나 선택 기법 (Deep Reinforcement Learning based Antenna Selection Scheme For Reducing Complexity and Feedback Overhead of Massive Antenna Systems)

  • 김륜우;정무웅;반태원
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제25권11호
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    • pp.1559-1565
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    • 2021
  • 본 논문에서는 다중 사용자 거대 다중 안테나 시스템에서 안테나 선택 기법을 제안한다. 제안된 안테나 선택 기법은 심화 강화학습 네트워크를 활용함으로써 피드백 오버헤드를 획기적으로 낮추면서 기존 방식과 거의 같은 성능을 얻을 수 있다. 각 사용자는 기지국의 거대 안테나들과 형성된 채널의 이득 값을 L번째 큰 채널 이득과 비교하여 대소관계에 따라서 단일 비트의 이진수로 변환하여 피드백함으로써 기존 피드백 방식보다 오버헤드를 낮출 수 있다. 제안 방식에서는 감소한 피드백 정보로 인한 성능 저하를 방지하기 위해서 심화 강화학습 네트워크를 활용하였다. 제안 방식의 성능을 분석하기 위하여 다양한 환경에서 시뮬레이션을 수행하였으며, 제안 방식이 최적 방식에 가까운 기존 방식과 유사한 평균 전송률을 얻을 수 있음을 확인하였다.

다중 셀 다중 안테나 하향링크 채널에서의 간섭 정렬 송수신기 설계 (Design on the Interference Alignment Transceiver for Multi-Cell MIMO Downlink Channels)

  • 이현호;고영채
    • 한국통신학회논문지
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    • 제37B권10호
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    • pp.921-928
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    • 2012
  • 본 논문에서는 임의의 셀 수 혹은 셀 당 임의의 사용자 수를 가지는 다중 셀 다중 안테나 하향링크 채널에 적용 가능한 간섭 정렬 기반 송수신기 설계를 제안한다. 타 셀로부터 오는 간섭 신호를 유효 타 셀 간섭 채널로 정렬시키는 수신 빔포머를 설계한 후, 해당 기지국으로부터 야기되는 모든 간섭 신호를 제거할 수 있는 송신 프리코더를 설계한다. 제안된 송수신기 설계는 사용자 당 전송하는 데이터 스트림 수 만큼의 자유도를 획득할 수 있고 이를 위한 안테나 조건을 구한다. 모의 실험 결과를 통하여 기지국과 사용자의 안테나 수가 동일한 조건 하에서 제안된 송수신기 설계가 기존의 기법보다 높은 자유도를 얻음을 확인한다.

Design of User-Cooperation Scheme with Cyclic Coding in Wireless Network

  • 공형윤;설동원
    • 정보와 통신
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    • 제24권5호
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    • pp.98-106
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    • 2007
  • 전송다이버시티 는 일반적으로 송신기에서 하나이상의 안테나를 필요로 한다. 그러나 많은 무선기기들은 크기나 하드웨어의 복잡도로 인해 다수의 안테나를 사용하는데 많은 제약을 가지고 있었다. 최근 들어 해외에서 활발히 연구되고 있는 협력통신이라는 전송방식은 단일 안테나를 사용하는 다수의 사용자가 있는 환경에서, 사용자간의 안테나를 공유하여 가상의 다중 안테나를 가진 송, 수신기의 성능을 제공하여 높은 전송 다이버시티를 획득 할 수 있는 기술이다. 이와 관련된 연구로 저전력 무선 센서 네트워크를 위한 순환부호를 이용한 부호화 협력통신을 소개한다.