Ad-hoc 네트워크에서는 전력을 제어할 기지국의 부재로 시스템의 성능을 최적화 시키는 중앙 전력 제어가 불가능하여, 각 노드들은 독립적이고 자동적인 방식으로 분산형 전력 제어 알고리즘을 수행해야 한다. 기존의 분산형 전력 제어 알고리즘은 수신 신호의 SINR (signal to interference and noise ratio)에 따라 MCS (modulation and coding scheme) 레벨을 변화 시키는 adaptive bit loading operation을 고려하지 않기 때문에, 전체 throughput 향상에 제한이 있다. 본 논문에서는 Ad-hoc 환경에서 전체 throughput 을 향상시키고, outage 확률을 낮추기 위해 MCS 레벨에 따라 adaptive bit loading operation을 고려한 분산형 전력 제어 알고리즘을 제안한다. 컴퓨터 모의실험 결과 매우 큰 throughput 향상과 outage 확률 감소의 성능 향상을 확인할 수 있다.
이 논문에서는 BICM-OFDM(Bit Interleaved Coded modulation-Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 시스템을 위한 비트 할당 기법에 대하여 연구한다. 부채널의 상태에 따라 부반송파의 전송 매개 변수를 조절하면 OFDM 시스템의 성능을 크게 개선시킬 수 있다. 여기서는 BICM-OFDM 시스템을 위한 적응 전송 기법으로 데이터 전송률을 일정하게 유지하면서 비트 오류율이 최소가 되도록 부반송파에 비트를 할당한다. 또한, 할당하는 비트 수가 정수인 제한 조건 하에서 최적의 해를 얻기 위해 이산 라그랑지 승수 방법을 사용한다. 모의실험을 통해 제안한 비트 할당 기법의 계산량이 크지 않으며, BICM-OFDM 시스템에 제안한 기법을 사용하면 약 $2\~3$ dB의 신호대 잡음비의 이득을 얻을 수 있음을 보인다.
An adaptive modulation scheme is presented for multiuser orthogonal frequency-division multiplexing systems. The aim of the scheme is to minimize the total transmit power with a constraint on the transmission rate for users, assuming knowledge of the instantaneous channel gains for all users using a combined bit-loading and subcarrier allocation algorithm. The subcarrier allocation algorithm identifies the appropriate assignment of subcarriers to the users, while the bit-loading algorithm determines the number of bits given to each subcarrier. The proposed bit-loading algorithm is derived from the geometric progression of the additional transmission power required by the subcarriers and the arithmetic-geometric means inequality. This algorithm has a simple procedure and low computational complexity. A heuristic approach is also used for the subcarrier allocation algorithm, providing a trade-off between complexity and performance. Numerical results demonstrate that the proposed algorithms provide comparable performance with existing algorithms with low computational cost.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권11호
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pp.1959-1975
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2011
Adaptive Bit Loading (ABL) in Multiple-Input Multiple-Output Orthogonal Frequency-Division Multiplexing (MIMO-OFDM) is often used to achieve the desired Bit Error Rate (BER) performance in wireless systems. In this paper, we discuss some of the bit loading algorithms, compare them in terms of the BER performance, and present an effective and concise Adaptive Grouped Loading (AGL) algorithm. Furthermore, we propose a "weight factor" for loading algorithm to converge rapidly to the final solution for various data rate with variable Signal to Noise Ratio (SNR) gaps. In particular, we consider the bit loading in near optimal Singular Value Decomposition (SVD) based MIMO-OFDM system. While using SVD based system, the system requires perfect Channel State Information (CSI) of channel transfer function at the transmitter. This scenario of SVD based system is taken as an ideal case for the comparison of loading algorithms and to show the actual enhancement achievable by our AGL algorithm. Irrespective of the CSI requirement imposed by the mode of the system itself, ABL demands high level of feedback. Grouped Loading (GL) would reduce the feedback requirement depending upon the group size. However, this also leads to considerable degradation in BER performance. In our AGL algorithm, groups are formed with a number of consecutive sub-channels belonging to the same transmit antenna, with individual gains satisfying predefined criteria. Simulation results show that the proposed "weight factor" leads a loading algorithm to rapid convergence for various data rates with variable SNR gap values and AGL requires much lesser CSI compared to GL for the same BER performance.
송신단에서 채널 상태 정보를 알 수 있는 경우, 적응 알고리즘을 통한 전송 및 다중사용자 스케줄링을 통해 시스템 전송률을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서는 비트 인터리버와 결합한 부호화된 직교 주파수 다중 분할 (BIC-OFDM; Bit-Interleaved Coded Orthogonal frequency Division Multiplexing) 기법을 기반으로 하는 다중안테나 (MIMO; Multiple-Input Multiple Output) 시스템을 고려한다. 먼저 Levin-Campello 알고리즘을 개선한 비트 로딩 (bit-loading) 기법을 제안하고, 이를 다중안테나 시스템으로 확장하여 한정된 개수의 신호 성상을 사용하는 데 따르는 잔여 파워 문제를 극복하는 알고리즘을 제시한다. 실험 결과는 제안하는 기법이 시스템 성능을 개선시키며 특히 높은 신호 대 잡음비 (SNR; Signal-to-Noise Ratio) 영역에서 기존의 기법에 비하여 큰 성능 이득을 제공함을 보여준다.
Multiuser communication has been an important research area of underwater acoustic communications and networking. This paper studies the use of adaptive orthogonal frequency-division multiple access (OFDMA) in a downlink scenario, where a central node sends data to multiple distributed nodes simultaneously. In practical implementations, the instantaneous channel state information (CSI) cannot be perfectly known by the central node in time-varying underwater acoustic (UWA) channels, due to the long propagation delays resulting from the low sound speed. In this paper, we explore the CSI feedback for resource allocation. An adaptive power-bit loading algorithm is presented, which assigns subcarriers to different users and allocates power and bits to each subcarrier, aiming to minimize the bit error rate (BER) under power and throughput constraints. Simulation results show considerable performance gains due to adaptive subcarrier allocation and further improvement through power and bit loading, as compared to the non-adaptive interleave subcarrier allocation scheme. In a lake experiment, channel feedback reduction is implemented through subcarrier clustering and uniform quantization. Although the performance gains are not as large as expected, experiment results confirm that adaptive subcarrier allocation schemes based on delayed channel feedback or long term statistics outperform the interleave subcarrier allocation scheme.
In this study, we present the exact methods of transforming the continuous solutions into the discrete ones for two types of bit-loading problem, marginal adaptive (MA) and rate adaptive (RA) problem, in multicarrier communication systems. While the computational complexity of existing solution methods for discrete optimal solutions depends on the number of bits to be assigned (R), the proposed method determined by the number of subcarriers (N), making ours be more efficient in most cases where R is much larger than N. Furthermore our methods have some strength of their simpler form to make a practical use.
본 논문에서는 전력선 통신 (PLC: Power Line Communication) 시스템의 네트워크 데이터 처리량 (throughput)을 구내 (In-building) 환경에서 연구하였다. 전력선 채널은 주파수 선택적 페이딩 주파수 응답을 가지므로 감쇠 및 잡음의 영향을 최소화하기 위해서 adaptive bit loading 방식을 적용한 OFDM (Orthogonal Frequency Division Multiplexing) 변조 방식을 사용하였다. 구내 네트워크의 게이트웨이/CPE (Customer Premise Equipment) 전력선 통신 모뎀 사이의 전력선 통신 구간에서 처리할 수 있는 최대 데이터 처리량을 측정하기 위해 iperf 네트워크 성능 측정 툴을 이용하였고, TCP (Transmission Control Protocol) 윈도우 사이즈별 throughput을 분석하였다.
This paper will focus on improving the performance of orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) in Rayleigh fading environments. The proposed technique will use a previously published method that has been shown to improve OFDM performance in independent fading, based on ordered sub-carrier selection. Then, a simple non-iterative method for finding the optimal bit-loading allocation was proposed. It was also based on ordered sub-carrier selection. We compared both of these algorithms to an optimal bit-loading solution to determine their effectiveness in a correlated fading environment. The correlated fading was simulated using the JTC channel models. Our intent was not to create an optimal solution, but to create a low complexity solution that can be used in a wireless environment in which the channel conditions change rapidly and that require a simple algorithm for fast bit loading.
직교 주파수 분할 다중(OFDM) 기법은 현재 무선 통신에서 가장 중요한 전송 기술 중 하나로 여겨지고 있다. OFDM은 장애가 심한 무선 환경에서 적응 능력이 뛰어나기 때문에 애드 혹(Ad Hoc), 메시(Mesh) 및 센서 네트워크 환경에 이용되기 적합하다. 그러나, OFDM에서 비트 할당과 관련된 기존 연구는 센서 네트워크에서 요구되는 에너지 효율성 및 낮은 계산 복잡도가 충분히 고려되지 않았다. 본 논문은 주파수 선택적 페이딩 채널(Frequency Selective Fading Channel) 환경 하에서 에너지 제한을 고려하며, 낮은 계산 복잡도를 가지는 비트 할당 기법을 제시한다. 이 기법은 피드백 채널을 이용해 수집한 채널 상태 정보를 이용하여 에너지 제한에 맞는 비트 할당 방법을 찾는 적응적(Adaptive) 방법이다. 시뮬레이션을 통하여 성능을 분석한 결과, 본 기법은 매우 낮은 계산 복잡도를 가지지만 계산 복잡도가 높은 최적화 기법과 성능 차이가 거의 없다는 점을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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