• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권6호
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• pp.2893-2907
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• 2019

Wireless mobile communication systems in subway tunnels have been widely researched these years, due to increased demand for the communication applications. As a result, an accurate model is essential to effectively evaluate the communication system performance. Thus, a neoteric three-dimensional (3D) geometry-based stochastic model (GBSM) is proposed for the massive multiple-input multiple-output (MIMO) fading channels in tunnel environment. Furthermore, the statistical properties of the channel such as space-time correlation, amplitude and phase probability density are analyzed and compared with those of the traditional two-dimensional (2D) model by numerical simulations. Finally, the ergodic capacity is investigated based on the proposed model. Numerical results show that the proposed model can describe the channel in tunnels more practically.

• ETRI Journal
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• 제41권4호
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• pp.426-436
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• 2019

In time division duplex (TDD)-based multiuser massive multiple input multiple output (MIMO) systems, the uplink channel is estimated and the results are used in downlink for signal detection. Owing to noisy uplink channel estimation, the downlink channel should also be estimated for accurate signal detection. Therefore, recently, a blind method was developed, which assumes the use of a linear high-power amplifier (HPA) in the base station (BS). In this study, we extend this method to a scenario with a nonlinear HPA in the BS, where the Bussgang decomposition is used for HPA modeling. In the proposed method, the average power of the received signal for each user is a function of channel gain, large-scale fading, and nonlinear distortion variance. Therefore, the channel gain is estimated, which is required for signal detection. The performance of the proposed method is analyzed theoretically. The simulation results show superior performance of the proposed method compared to that of the other methods in the literature.

• 한국통신학회논문지
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• 제39C권9호
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• pp.861-869
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• 2014

본 논문은 long term evolution (LTE) 기반 macro 기지국 platform 구조 연구에 관한 것으로, codeword별 기저 대역 신호 (baseband signal)와 중간 주파수 (intermediate frequency; IF)에 대한 인터페이스 구조를 제안한다. 제안한 구조를 이용하여 massive multiple input multiple output (MIMO) 기술과 같이, 많은 수의 안테나를 사용하는 기지국에 있어서, 안테나수와 상관없이 대용량의 데이터를 원활히 송수신 할 수 있다. 본 논문에서는 LTE 표준 기술 발전 및 그에 따른 시스템의 개발 동향을 분석하고, 종래의 일반적인 구조와 본 논문에서 제안하는 구조에 대하여 비교하여, 데이터 인터페이스 전송량 측면에서 제안 구조가 훨씬 더 좋은 구조임을 확인하였다. 이러한 구조를 제시함으로서 massive MIMO, carrier aggregation (CA), coordinated multi point (CoMP) 기술과 같이 발전하고 있는 LTE 기반 기지국의 플랫폼 (platform) 설계 및 구현에 대하여 새로운 기반을 제공하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.274-279
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• 2021

일반적인 대용량 안테나 시스템은 RF 체인의 개수가 매우 많기 때문에, 구현 비용 및 복잡도가 크게 증가하는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 하이브리드 프리코더 설계 기법들이 제안되었으나, RF 체인이 모든 안테나에 연결되기 때문에, 여전히 구현 비용과 복잡도가 너무 높은 상태이다. 본 논문에서는 부분 중첩 안테나 구조를 갖는 대용량 MIMO 시스템을 고려하고 하이브리드 프리코더 설계 방법을 제안한다. 부분 중첩 구조에서는 RF 대역 아날로그 프리코딩 행렬의 많은 원소들이 0의 값을 갖는 듬성 행렬 형태를 갖는다. 이러한 듬성 행렬의 특성을 이용하여, GTP 기반의 RF 대역 아날로그 프리코딩 행렬 및 기저대역 디지털 프리코딩 행렬을 설계하는 방법을 제안한다. 모의실험을 통하여, 제안 기술이 일반적인 완전 연결 구조를 갖는 경우와 비교해서 20~30% 정도의 구현 복잡도를 가지고도, 완전 연결 구조의 85% 이상의 주파수 효율 성능을 갖는다는 것을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제39A권7호
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• pp.431-436
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• 2014

본 논문에서는 높은 공간 상관도(spatial correlation)를 가지는 massive MIMO(multiple-input multiple-output) 시스템에서 Compressive Sensing 기반의 제한적 피드백 알고리즘을 제안한다. 현실적으로 많은 안테나를 설치하기 위해 기지국에서는 조밀한 uniform square array를 가정하였다. 또한 다중 사용자를 지원하기 위해 기지국에서는 영점강제(zero-forcing) 프리코더를 사용하였다. 시뮬레이션 결과, 제안한 피드백 알고리즘이 기존의 random vector quantization 코드북 보다 더 좋은 성능을 보이고 피드백 오버헤드와 코드북 인덱스를 찾는 계산량이 감소함을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권7호
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• pp.2998-3017
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• 2018

Massive (large-scale) MIMO (multiple-input multiple-output) is one of the key technologies in next-generation wireless communication systems. This paper proposes a high-performance low-complexity turbo receiver for SC-FDMA (single-carrier frequency-division multiple access) based MMIMO (massive MIMO) systems. Because SC-FDMA technology has the desirable characteristics of OFDMA (orthogonal frequency division multiple access) and the low PAPR (peak-to-average power ratio) of SC transmission schemes, the 3GPP LTE (long-term evolution) has adopted it as the uplink transmission to meet the demand high data rate and low error rate performance. The complexity of computing will be increased greatly in base station with massive MIMO (MMIMO) system. In this paper, a low-complexity adaptive turbo equalization receiver based on normalized minimal symbol-error-rate for MMIMO SC-FDMA system is proposed. The proposed receiver is with low complexity than that of the conventional turbo MMSE (minimum mean square error) equalizer and is also with better bit error rate (BER) performance than that of the conventional adaptive turbo MMSE equalizer. Simulation results confirm the effectiveness of the proposed scheme.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권8호
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• pp.704-711
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• 2013

주파수 분할 하향링크 다중 안테나 시스템에서 사용되는 코드북 기반의 채널 정보 피드백 기법을 거대 다중 안테나 시스템에 그대로 적용할 경우 다음의 두 가지 문제가 생기게 된다. 먼저, 코드북 형성에 필요한 자원이 안테나 수에 지수적으로 필요하기 때문에 안테나 수가 매우 많은 거대 다중 안테나 시스템에서는 코드북 형성이 어려워진다. 뿐만 아니라, 사용자의 코드북 검색 시간이 안테나 수에 비례하기 때문에 채널 정보를 피드백 하는데 긴 시간이 필요하게 된다. 본 논문에서는 DFT 코드북의 계수를 안테나 별로 찾음으로써 코드북 형성에 필요한 자원을 안테나 수에 선형적으로 만드는 코드북 형성 기법을 제안한다. 그리고 일정 조건 하에 코드북 검색을 도중에 멈춤으로써 검색 시간을 감소시키는 기법을 제안한다. 실험 결과들은 제안 기법들이 기존 기법에 가까운 성능을 갖고 있음에도 코드북 형성 및 검색에 필요한 자원을 대폭 감소시킬 수 있음을 보여준다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권2호
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• pp.58-67
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• 2020

In this paper, we propose a data-driven-based beam selection scheme for massive multiple-input and multiple-output (MIMO) systems in ultra-dense networks (UDN), which is capable of addressing the problem of high computational cost of conventional coordinated beamforming approaches. We consider highly dense small-cell scenarios with more small cells than mobile stations, in the millimetre-wave band. The analog beam selection for hybrid beamforming is a key issue in realizing millimetre-wave UDN MIMO systems. To reduce the computation complexity for the analog beam selection, in this paper, two deep neural network models are used. The channel samples, channel gains, and radio frequency beamforming vectors between the access points and mobile stations are collected at the central/cloud unit that is connected to all the small-cell access points, and are used to train the networks. The proposed machine-learning-based scheme provides an approach for the effective implementation of massive MIMO system in UDN environment.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.160-162
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• 2014

네트워크 급속발전 때문에 기지국 용량이 부족하다는 문제가 커지고 있다. 일반 기지국은 기지국에서 신호처리를 하지만 클라우드 기지국은 신호를 전부 클라우드 컴퓨팅 플랫폼(Cloud Computing Platform)에 전송해서 집중처리한다. 이러한 기술을 통해 에너지 절약과 원가 절약하고 컴퓨팅의 효율을 최대화한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권3호
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• pp.469-477
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• 2015

본 논문에서는 고밀집 환경에서 대용량 MIMO가 장착된 무선랜 시스템의 효율을 높이기 위한 방식으로 결합공간 분할 및 재사용 기법을 제안한다. 제안한 기법은 다중 안테나로 생성할 수 있는 공간 자원을 간섭을 미리 억제하는데 사용하는 공간 자원과 캐리어 센싱 및 전송을 하는데 이용하는 공간 자원으로 분리한다. 분리된 공간자원의 양에 따라 다른 캐리어 센싱 한계값을 할당하여, 해당 공간 자원으로의 전송 여부를 결정한다. 이 방식은 공간 분할 (spatial division) 최적화 문제와 공간 재사용 (spatial reuse) 최적화 문제를 동시에 고려해 네트워크의 전송 용량을 최대화한다. 시뮬레이션을 통해 제안한 기법이 IEEE 802.11에서 정의된 캐리어 센싱 기법보다 네트워크의 용량을 133% 증가시키므로 차세대 무선랜 시스템에 적용하여 사용자에게 우수한 전송 품질을 제공해 줄 수 있음을 보인다.