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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권4호
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pp.1042-1058
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2024
Terahertz (THz) communication is becoming a key technology for future 6G wireless networks because of its ultra-wide band. However, the implementation of THz communication systems confronts formidable challenges, notably beam splitting effects and high computational complexity associated with them. Our primary objective is to design a hybrid precoder that minimizes the Euclidean distance from the fully digital precoder. The analog precoding part adopts the delay-phase alternating minimization (DP-AltMin) algorithm, which divides the analog precoder into phase shifters and time delayers. This effectively addresses the beam splitting effects within THz communication by incorporating time delays. The traditional digital precoding solution, however, needs matrix inversion in THz massive multiple-input multiple-output (MIMO) communication systems, resulting in significant computational complexity and complicating the design of the analog precoder. To address this issue, we exploit the characteristics of THz massive MIMO communication systems and construct the digital precoder as a product of scale factors and semi-unitary matrices. We utilize Schatten norm and Hölder's inequality to create semi-unitary matrices after initializing the scale factors depending on the power allocation. Finally, the analog precoder and digital precoder are alternately optimized to obtain the ultimate hybrid precoding scheme. Extensive numerical simulations have demonstrated that our proposed algorithm outperforms existing methods in mitigating the beam splitting issue, improving system performance, and exhibiting lower complexity. Furthermore, our approach exhibits a more favorable alignment with practical application requirements, underlying its practicality and efficiency.
차세대 이동통신시스템에서 RF 체인의 개수를 증가시키지 않으면서 달성 가능 데이터 전송률을 크게 증가시킬 수 있는 방법은 하이브리드 대용량 MIMO 기법을 사용하는 것이다. 최근에 하이브리드 프리코더에 대한 계산량을 줄이기 위하여 SIC 기반의 설계 방식이 제안되었다. 그러나 기저대역 프리코딩을 위해 단순히 대각 행렬을 사용함으로써 동시에 전송되는 스트림 간에 존재하는 간섭 문제를 해결할 수 없고, 아날로그 프리코딩을 위해서는 1개의 위상변환기를 사용함으로써 데이터 전송률 성능 향상에 한계가 있었다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여, 본 논문에서는 유효 채널에 대한 SVD 기반의 디지털 프리코딩을 적용하고 두 개의 위상 변환기를 사용하는 아날로그 프리코딩 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여 제안하는 기법이 기존 기법보다 더 높은 달성 가능 데이터 전송률 성능과 SINR 성능을 갖는다는 것을 보인다.
Distributed massive MIMO systems, which have high bandwidth efficiency and can accommodate a tremendous amount of traffic using algorithms such as zero-forcing beam forming (ZFBF), may be deployed in large public venues with the antennas mounted under-floor. In this case the channel gain matrix H can be modeled as a multi-banded matrix, in which off-diagonal entries decay both exponentially due to heavy human penetration loss and polynomially due to free space propagation loss. To enable practical implementation of such systems, we present a multi-banded matrix inversion algorithm that substantially reduces the complexity of ZFBF by keeping the most significant entries in H and the precoding matrix W. We introduce a parameter p to control the sparsity of H and W and thus achieve the tradeoff between the computational complexity and the system throughput. The proposed algorithm includes dense and sparse precoding versions, providing quadratic and linear complexity, respectively, relative to the number of antennas. We present analysis and numerical evaluations to show that the signal-to-interference ratio (SIR) increases linearly with p in dense precoding. In sparse precoding, we demonstrate the necessity of using directional antennas by both analysis and simulations. When the directional antenna gain increases, the resulting SIR increment in sparse precoding increases linearly with p, while the SIR of dense precoding is much less sensitive to changes in p.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.185-201
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2023
Grant-free random access (GFRA) can reduce the access delay and signaling cost, and satisfy the short transmission packet and strict delay constraints requirement in internet of things (IoT). IoT is a major trend in the future, which is characterized by the variety of applications and devices. However, most existing studies on GFRA only consider a single type of device and omit the effect of access delay. In this paper, we study GFRA in multicell massive multipleinput multiple-output (MIMO) systems where different types of devices with various configurations and requirements co-exist. By introducing the backoff mechanism, each device is randomly activated according to the backoff parameter, and active devices randomly select an orthogonal pilot sequence from a predefined pilot pool. An analytical approximation of the average spectral efficiency for each type of device is derived. Based on it, we obtain the optimal backoff parameter for each type of devices under their delay constraints. It is found that the optimal backoff parameters are closely related to the device number and delay constraint. In general, devices that have larger quantity should have more backoff time before they are allowed to access. However, as the delay constraint become stricter, the required backoff time reduces gradually, and the device with larger quantity may have less backoff time than that with smaller quantity when its delay constraint is extremely strict. When the pilot length is short, the effect of delay constraints mentioned above works more obviously.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제17권1호
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pp.261-279
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2023
In this article, the uplink achievable rate is investigated for massive multiple-input multiple-output (MIMO) under correlated Ricean fading channel, where each base station (BS) and user are both deployed multiple antennas. Considering the availability of prior knowledge at BS, two different channel estimation approaches are adopted with and without prior knowledge. Based on these channel estimations, a two-layer decoding scheme is adopted with maximum ratio precoding as the first layer decoder and optimal second layer precoding in the second layer. Based on two aforementioned channel estimations and two-layer decoding scheme, the exact closed form expressions for uplink achievable rates are computed with and without prior knowledge, respectively. These derived expressions enable us to analyze the impacts of line-of-sight (LoS) component, two-layer decoding, data transmit power, pilot contamination, and spatially correlated Ricean fading. Then, numerical results illustrate that the system with spatially correlated Ricean fading channel is superior in terms of uplink achievable rate. Besides, it reveals that compared with the single-layer decoding, the two-layer decoding scheme can significantly improve the uplink achievable rate performance.
This paper proposes a direction-of-arrival (DOA)-based beamforming approach for multi-cell massive multiple-input multiple-output systems with uniform rectangular arrays (URAs). The proposed approach utilizes the steering vectors of the URA to form a basis of the spatial space and selects the partial space for beamforming according to the DOA information. As a result, the proposed approach is of lower computational complexity than the existing methods which utilize the channel covariance matrices. Moreover, the analysis demonstrates that the proposed approach can eliminate the interference in the limit of infinite number of the URA antennas. Since the proposed approach utilizes the multipaths to enhance the signal rather than discarding them, the proposed approach is of better performance than the existing low-complexity method, which is verified by the simulation results.
We consider a hybrid combiner design for downlink massive multiple-input multiple-output systems when there is residual inter-user interference and each user is equipped with a limited number of radio frequency (RF) chains (less than the number of receive antennas). We propose a hybrid combiner that minimizes the mean-squared error (MSE) between the information symbols and the ones estimated with a constant amplitude constraint on the RF combiner. In the proposed scheme, an iterative alternating optimization method is utilized. At each iteration, one of the analog RF and digital baseband combining matrices is updated to minimize the MSE by fixing the other matrix without considering the constant amplitude constraint. Then, the other matrix is updated by changing the roles of the two matrices. Each element in the RF combining matrix is obtained from the phase component of the solution matrix of the optimization problem for the RF combining matrix. Simulation results show that the proposed scheme performs better than conventional matrix-decomposition schemes.
The paper analyzes the sum spectral efficiency (SE) for a heterogeneous cellular network (HetNet) which has the backhaul, provided with wireless full-duplex massive multiple-input multiple-out (MIMO) with hardware distortions. We derive approximate expressions to obtain the uplink/downlink sum SE of the backhaul. The analytic results have been shown to be exact when compared to Monte Carlo simulations. From the analysis, it is shown that the desired signal and the hardware distortion noise have the same order. The sum SE generally improves when the number of receive antennas increases but degrades when the hardware quality reduces. A sum SE performance ceiling is introduced by the hardware quality level.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권7호
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pp.2047-2066
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2024
In order to improve the coverage and achieve massive spectrum access, non-orthogonal multiple access (NOMA) technology is applied in millimeter wave massive multiple-input multiple-output (mMIMO) communication network. However, the power assumption of active sensors greatly limits its wide applications. Recently, Intelligent Reconfigurable Surface (IRS) technology has received wide attention due to its ability to reduce power consumption and achieve passive transmission. In this paper, spectral efficiency maximum problem in the millimeter wave mMIMO-NOMA system with IRS is considered. The sparse RF chain antenna structure is designed at the base station based on continuous phase modulation. Furthermore, a joint optimization problem for power allocation, power splitting, analog precoding and IRS reconfigurable matrices are constructed, which aim to achieve the maximum spectral efficiency of the system under the constraints of user's quality of service, minimum energy harvesting and total transmit power. A three-stage iterative algorithm is proposed to solve the above mentioned non-convex optimization problems. We obtain the local optimal solution by fixing some optimization parameters firstly, then introduce the relaxation variables to realize the global optimal solution. Simulation results show that the spectral efficiency of the proposed scheme is superior compared to the conventional system with phase shifter modulation. It is also demonstrated that IRS can effectively assist mmWave communication and improve the system spectral efficiency.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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