• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.293-300
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• 2015

우수한 성능의 OFDM 전송을 위하여, 각 사용자에게 유리한 채널을 할당하는 다중 사용자 다이버시티(MUD) 방식이 최근 사용되고 있다. 또한 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 STBC 안테나 다이버시티 방식이 현재 사용되고 있다. 파일럿 심볼을 이용하여 전송 채널을 추정하는 현 시스템에서는 채널 추정 오차로 인하여 시스템의 성능이 열화 된다. 그러므로 본 논문에서 채널 추정 오차의 영향을 고려하여 MUD STBC OFDM 전송 시스템의 비트 오류율 성능을 분석한다. 분석 결과, MUD를 사용한 시스템에서는 같은 비트 오류율에 대하여 사용자 수가 32인 경우에 5 dB 정도의 다이버시티 전력 이득을 얻는다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권3호
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• pp.945-964
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• 2014

In this paper, we investigate the performance of Signal to Leakage and Noise Radio (SLNR) based user scheduling in uplink of multi-cell with large-scale antenna system. Large antenna array is desired to improve the performance in future system by providing better beamforming capability. However, some studies have found that the signal channel is 'hardened' (becomes invariant) when the antenna number goes extremely large, which implies that the signal channel aware user scheduling may have no gain at all. With the mathematic tool of order statistics, we analyzed the signal and interference terms of SLNR in a homogeneous multicell network. The derived distribution function of signal and interference shows that the leakage channel's variance is much more influential than the signal channel's variance in large-scale antenna regime. So even though the signal channel is hardened, the SLNR-based scheduling can achieve remarkable multiuser diversity (MUD) gain due to the fluctuation of the uplink leakage channel. By providing the final SINR distribution, we verify that the SLNR-based scheduling can leverage MUD in a better way than the signal channel based scheduling. The Monte Carlo simulations show that the throughput gain of SLNR-based scheduling over signal channel based scheduling is significant.

• 한국통신학회논문지
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• 제37B권10호
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• pp.929-937
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• 2012

본 논문에서는 시불변 채널 계수를 가지는 다중 셀 상향링크 네트워크에서 세 가지 종류의 기회적 간섭 관리 기술을 소개한다. 첫째, 각 기지국에서 다른 기지국에게 최소한의 간섭을 발생시키는 사용자 집합을 기회적으로 선택하는 두 가지 기회적 간섭 관리 완화 기술을 제안하고, 자유도 측면에서 성능을 분석한다. 둘째, 각 기지국에서 두 개의 임계값을 기반으로 설계된 스케줄러로 사용자를 기회적으로 선택하는 분산 기회적 스케줄링을 제안하고, 용량 스케일링 측면에서 성능을 분석한다. 마지막으로, 모의실험을 통해 제안하는 기술을 검증한다.