다중사용자 다중안테나 시스템은 단일사용자 다중안테나 시스템보다 더 좋은 성능을 가진다는 것이 알려져 있다. 그러나 다중사용자 다중안테나 시스템은 선택된 사용자들 간의 신호 간섭이 발생하기 때문에 그것을 제거해야 된다. 간섭 신호를 제거하는 기법 중에 가장 널리 쓰이는 방법으로서 zero-forcing beamforming (ZFBF) 방법이 있다. 하지만 이 방법은 상당히 정확한 채널 정보를 송신단이 알아야 되기 때문에 실제 시스템에서 사용되기 위해서는 많은 양의 피드백 비트수가 필요하게 된다. ZFBF의 단점을 보완하기 위해 Random Beamforming (RBF) 시스템이 제안되었다[1]. RBF는 미리 정해진 코드북에 가장 최적의 성능을 보이는 사용자들에게 데이터를 보내는 방법으로서, 각 수신단은 코드북 내의 최적의 성능을 가지는 코드워드의 인텍스와 CQI 정보를 피드백 한다. 그러나 [l]에서는 송신단이 각 수신단의 CQI 정보를 완벽히 안다고 가정을 하였는데 실제 시스템에서는 CQI 정보도 양자화 되어야 한다. 따라서 이번 논문에서는 CQI 정보를 효율적으로 양자화하는 방법을 제안한다.
본 논문에서는 다중 사용자(multiuser)가 다수의 기지국 안테나(MIMO, Multiple-Input and Multiple-Output)를 동시에 사용하는 다중 사용자 massive MIMO 시스템 환경을 고려한다. 다중 사용자를 동시에 지원하기 위해 기지국에서는 ZFBF(Zero-Forcing Beamforming) 기법을 고려하고 수신 신호 검출을 위해 파일럿 신호를 고려한 하향 링크 프레임 구조를 적용하여 평균 셀 용량을 도출한다. 평균 셀 용량은 기지국 안테나 수 및 사용자 수에 대해 오목 함수 (concave function)임을 수식적으로 증명하고, 오목 함수 특징을 통해 최적의 기지국 안테나 수 및 사용자 수를 도출한다. 실험 결과를 통해 수식적으로 도출한 최적 값을 검증하고, 최적값 기반의 평균 셀 용량은 송신 SNR(Signal to Noise Ratio)에 비례하여 증가함을 확인할 수 있다.
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.
본 논문에서는 다중 사용자 다중 안테나 하향링크 채널에서 에너지 효율을 향상시키기 위하여 zero-forcing beamforming (ZFBF) 전처리 필터 기반의 기지국 활성 안테나 수 최적화 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 최적의 안테나 수를 찾는 연산과정의 복잡도를 줄이기 위하여 사용자의 순시 채널 이득 대신 ZFBF의 평균 채널 이득을 사용한다. 그리고 분수함수 형태의 목적함수를 차를 이용한 목적함수로 변환하여 최적의 안테나 수와 최대 에너지 효율을 찾는 과정을 반복 수행하여 문제를 해결한다. 모의실험을 통해 제안하는 기법의 에너지 효율은 exhaustive search 방법으로 찾은 최대 에너지 효율과 거의 동일함을 확인한다.
본 논문에서는 제로포싱 빔형성 (ZFBF)을 이용한 Multiuser MIMO-OFDM 시스템에서 각 사용자의 주어진 요구정보량을 만족시키면서 총송신전력을 최소화하기 위한 부반송파 할당방법을 제안한다. 최적 방법의 복잡도는 부반송파의 수에 지수적으로 비례하여 증가하기 때문에 복잡도를 줄이기 위한 부최적 방법을 제안한다. 부최적 방법에서는 사용자 그룹의 채널간 직교도가 클수록 유효채널이득이 증가하는 특성을 이용하여 채널간 직교도가 큰 사용자 그룹을 할당함으로써 송신전력을 최소화한다. 모의실험 결과에서 제안한 부최적 방법이 복잡도를 현저히 감소시키면서 총 송신전력의 측면에서는 최적화된 방법과 유사한 성능을 가진다는 것을 보인다.
본 논문은 다중 사용자 MIMO(Multi-User Multiple-Input Multiple-Output) 하향링크 채널 환경에서 시스템 용량을 향상시키기 위한 피드백 방법에 대해 연구하였다. 기존의 피드백 방법인 CVQ (Channel Vector Quantization)는 채널 용량을 증가시키기 위하여 피드백 부하를 증가시킬 뿐만 아니라 양자화 비트 수도 증가시킨다. CVQ는 각각의 사용자가 채널을 미리 정의된 N개의 코드북 벡터 중에서 하나로 양자화하여 그 벡터의 인덱스 값을 피드백한다. 본 논문에서는 피드백 부하의 증가없이 채널 상태 정보를 피드백 해줌으로써 시스템 용량을 향상시키는 새로운 피드백 방법을 제안하였다. 제안한 방법은 컴퓨터 시뮬레이션을 통하여 기존 방법인 CVQ와 성능을 분석하였다. 송신 안테나 수가 두 개인 경우, 제안 방법은 3비트 피드백으로 기존 CVQ 방법 6비트와 동일한 시스템 용량을 얻는 것을 확인 할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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