This paper investigates the use of the inverse-free sparse Bayesian learning (SBL) approach for peak-to-average power ratio (PAPR) reduction in orthogonal frequency-division multiplexing (OFDM)-based multiuser massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems. The Bayesian inference method employs a truncated Gaussian mixture prior for the sought-after low-PAPR signal. To learn the prior signal, associated hyperparameters and underlying statistical parameters, we use the variational expectation-maximization (EM) iterative algorithm. The matrix inversion involved in the expectation step (E-step) is averted by invoking a relaxed evidence lower bound (relaxed-ELBO). The resulting inverse-free SBL algorithm has a much lower complexity than the standard SBL algorithm. Numerical experiments confirm the substantial improvement over existing methods in terms of PAPR reduction for different MIMO configurations.
The optimal number of users achieving the maximum sum throughput is analyzed in zero-forcing (ZF) based multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) systems with a large number of base station (BS) antennas. By utilizing deterministic ergodic sum rates for the ZF-beam forming (ZF-BF) and ZF-receiver (ZF-R) with a large number of BS antennas [1], [2], we can obtain the ergodic sum throughputs for the ZF-BF and ZF-R for the uplink and downlink frame structures, respectively. Then, we can also formulate and solve the optimization problems maximizing the ergodic sum throughputs with respect to the number of users. This paper shows that the approximate downlink sum throughput for the ZF-BF is a concave function and the approximate uplink sum throughput for the ZF-R is also a concave function in a feasible range with respect to the number of users. The simulation results verify the analyses and show that the derived numbers of users provide the maximum sum throughputs for the ZF-BF as well as ZF-R in multiuser MIMO systems with a large number of BS antennas.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.8
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pp.724-732
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2013
In this paper, we analyze a performance of multiuser massive multiple-input and multiple-output (MIMO) system. We derive the ergodic cell capacity based on a downlink frame structure and analyze the ergodic cell capacity with respect to the number of base station (BS) antennas and the number of users. This paper shows that the ergodic cell capacity is a concave function with respect to the number of BS antennas and the number of users, and also derives the optimal numbers of BS antennas and users for the maximum cell capacity. The simulation results verify the derived analyses and show that the derived numbers of BS antennas and users provide the maximum cell capacity.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.38A
no.8
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pp.712-723
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2013
Recent exploration of smart-phone user is fueling the deployment of long term evolution (LTE) service that offers higher data rates service over 3G HSPA networks. In particular, Korea, mobile powerhouse, recently launched the service of LTE-Advanced (LTE-A) which is the latest release in LTE standard. Multiple-input-multiple-output (MIMO) technology is the one of key enablers for LTE and LTE-A for achieving high data rate. MIMO technology has received much attention since it is possible to achieve channel capacity in proportion to the number of antennas without increasing frequency and power. In this paper, we overview of the theoretical background of MIMO technology regarding from single-user MIMO, multiuser MIMO, and massive MIMO and design considerations to implement the communication system.
Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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2006.11a
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pp.201-204
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2006
In this paper, we propose efficient scheduling strategy for Multi-user MIMO systems that find advantageous trade off solution between multiuser diversity and spatial diversity, spatial multiplexing technique. Specifically, we suggest P-SFS(Pseudo-SNR Fair scheduling) algorithm that consider throughput and fairness problem. also we propose channel aware Antenna deployment that decide how to use assigned multiple antennas by the information of each user's channel condition.
Recent works on multiuser transmission techniques have shown that the linear growth of capacity in single user MIMO system can be translated to the multiuser MIMO scenario as well. In this paper, we propose a method pursuing performance gain of vector perturbation in multiuser downlink systems. Instead of employing maximum number of mobile users for communication, we use small part of them as virtual users for improving reliability of users participating communication. By controlling parameters of virtual users including information and perturbation vector, we obtain considerable improvement in the effective SNR, resulting in large gain in bit error rate performance. Simulation results on the realistic multiuser downlink systems show that the proposed method brings substantial performance gain over the standard vector perturbation with marginal overhead in computations.
Journal of information and communication convergence engineering
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v.20
no.2
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pp.73-78
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2022
Based on experimental measurements conducted on many different practical wireless communication systems, ambient noise has been shown to be decidedly non-Gaussian owing to impulsive phenomena. However, most multiuser detection techniques proposed thus far have considered Gaussian noise only. They may therefore suffer from a considerable performance loss in the presence of impulsive ambient noise. In this paper, we consider a large-scale multiuser multiple-input multiple-output system in the presence of non-Gaussian noise and propose a genetic algorithm (GA) based detector for large-dimensional multiuser signal detection. The proposed algorithm is more robust than linear multi-user detectors for non-Gaussian noise because it uses a multi-directional search to manipulate and maintain a population of potential solutions. Meanwhile, the proposed GA-based algorithm has a comparable complexity because it does not require any complicated computations (e.g., a matrix inverse or derivation). The simulation results show that the GA offers a performance gain over the linear minimum mean square error algorithm for both non-Gaussian and Gaussian noise.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2013.05a
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pp.433-436
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2013
Massive MIMO communication system with huge antennas has been attracting intensive attention as one of key technologies to increase the spectral efficiency. Many previous studies investigated single user Massive MIMO scheme in cellular downlink. Recently, however, intensive researches on multiuser-based Massive MIMO are performed to overcome the problem caused by the limited number of antennas in mobile stations. Although the Massive MIMO scheme based on huge number of antennas inevitably causes hardware and computational complexity in baseband and radio frequency (RF) elements, the problem can be mitigated without serious performance degradation by limiting the number of baseband and RF elements below the number of transmit antennas of base station and opportunistically selecting transmit antennas according to channel states, where the number of selected antennas corresponds to the number of baseband and RF elements in base station. Accordingly, this paper proposes a simple antenna selection scheme for multiuser-based Massive MIMO systems. Our simulation results indicate that the proposed antenna selection scheme can achieve comparable performance to the conventional scheme without antenna selection.
In this paper, we assume the uplink multiuser MIMO system based on FDD. Considering the implementation of practical system, Antenna selection and Transmit Beamforming scheme are suggested. System model of both two schemes are introduced and the scheduling algorithm which approaches the optimal performance with affordable computational complexity is proposed for each transmission scheme. Simulation results show that the sum-rate of the proposed low complexity scheduler approaches the performance of brute-force scheduler which is believed to be the optimal scheme.
Park, Jin Soo;Kim, Inseon;Song, Hong-Yeop;Han, Sung Woo
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.39A
no.9
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pp.528-534
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2014
In this paper, we propose an iterative detection and decoding scheme for the LDPC coded multiuser uplink massive-MIMO systems. We consider the simple maximal ratio combining (MRC) detector and LDPC decoder. We formulate the soft output of MRC detector and the relation between the extrinsic informations of the detector and decoder. The performance improvement of the proposed iterative detection and decoding scheme is shown by computer simulation.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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