• 제목/요약/키워드: Downlink MU-MIMO

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다중 사용자 다중 안테나 시스템에서 단말 간 간섭 제어를 위한 하향 링크 전력 할당 기법 (Downlink Power Allocation Technique for Inter-User Interference Management in Multi-User Multiple-Input Multiple-Output System)

  • 권구형;나현종;김진민;이충용
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권10호
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    • pp.41-44
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    • 2014
  • 전이중 무선 통신 시스템은 반이중 통신 시스템에 비해 향상된 대역폭 효율을 얻을 수 있다. 전이중 방식의 다중 사용자 다중 안테나 시스템에서는 단말 간 간섭에 의한 성능 열화 문제가 발생한다. 본 논문에서는 단말 간 간섭 채널의 통계적 정보만을 이용하여 시스템의 대역폭 효율을 최대화하는 하향 링크 전력 할당 기법을 제안한다.

다중 사용자 다중 안테나 하향링크 채널에서 GTD 기반의 적응적인 자원 할당 기법 (Adaptive Resource Allocation Algorithm with GTD in Downlink MU-MIMO Channel)

  • 최승규;이충용
    • 대한전자공학회논문지TC
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    • 제48권11호
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    • pp.53-59
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    • 2011
  • 본 논문에서는 다중 사용자 다중 안테나 하향링크 채널에서 실제 사용하는 BPSK, QPSK, 16QAM, 64QAM 변조방식을 적용하였을 때 얻을 수 있는 데이터 전송량을 최대화하기 위하여 generalized triangular decomposition (GTD) 기반의 적응적 자원할당 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 자원 할당 시 데이터 전송량 뿐 아니라 부가적으로 에러확률을 고려하여 시스템의 에러확률 성능도 향상 시킨다. 모의실험을 통해 제안하는 기법은 이론적인 채널 전송량 대비 2bit 정도 차이까지 도달할 수 있고, 에러확률은 모든 신호 대 잡음비에서 singular-value decomposition (SVD) 기반 자원 할당 기법에 비해 우수함을 확인한다.

User Selection Algorithms for MU-MIMO Systems with Coordinated Beamforming

  • Maciel-Barboza, Fermin Marcelo;Soriano-Equigua, Leonel;Sanchez-Garcia, Jaime;Castillo-Soria, Francisco Ruben;Topete, Victor Hugo Castillo
    • ETRI Journal
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    • 제38권1호
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    • pp.62-69
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    • 2016
  • In this paper, we propose two novel user selection algorithms for multiuser multiple-input and multiple-output downlink wireless systems, in which both a base station (BS) and mobile stations (MSs) are equipped with multiple antennas. Linear transmit beamforming at the BS and receive combining at the MSs are used to avoid interference between users and find a better sum-rate capacity performance. An optimal technique for selecting users would entail an exhaustive search, which in practice becomes computationally complex for a realistic number of users. Suboptimal algorithms with low complexity are proposed for a coordinated beamforming scheme. Simulation results show that the performance of the proposed algorithms is better than that provided by previous algorithms and is very close to an optimal approach with reduced complexity.