Recently, there are many user selection algorithms in multi user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. One of well-known user selection methods is Semi orthogonal user selection (SUS). It is an algorithm maximizing channel capacity. However, it is applicable only when user's antenna is one. We propose a generalized user selection algorithm regardless of the number of user's antennas. In the proposed scheme, Base station (Bs) selects the first user who has the highest determinant of channel and generates a user group that correlation with first user's channel is less than allowance of correlation. Then, each determinant of channels made up of first user's channel and a user's channel in the generated group is calculated and BS selects the next user who has the highest determinant of that. BS selects following users by repeating above procedure. In this paper, we get better performance because of selecting users who have the highest determinant of channel as well as allowance of correlation optimally calculated through matrix operations.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제5권6호
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pp.1101-1112
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2011
The Multiuser Eigenmode Transmission (MET) has generated significant interests in literature due to its optimal performance in linear precoding systems. The MET can simultaneously transmit several spatial multiplexing eigenmodes to multiple users which significantly enhance the system performance. The maximum number of users that can be served simultaneously is limited due to the constraints on the number antennas, and thus an appropriate user selection is critical to the MET system. Various algorithms have been developed in previous works such as the enumerative search algorithm. However, the high complexities of these algorithms impede their applications in practice. In this paper, motivated by the necessity of an efficient and effective user selection algorithm, a low complexity recursive user selection algorithm is proposed for the MET system. In addition, the fairness of the MET system is improved by using the combination of the proposed user selection algorithm and the adaptive Proportional Fair Scheduling (PFS) algorithm. Extensive simulations are implemented to verify the efficiency and effectiveness of the proposed algorithm.
Multi-User Multiple-Input Multiple-Output (MU-MIMO) is the core technology for improving the channel capacity compared to Single-User MIMO (SU-MIMO) by using multiuser gain and spatial diversity. Key problem for the MU-MIMO is the user selection which is the grouping the users optimally. To solve this problem, we adopt Extreme Value Theory (EVT) at the beginning of the proposed algorithm, which defines a primary user set instead of a single user that has maximum channel power according to a predetermined threshold. Each user in the primary set is then paired with all of the users in the system to define user groups. By comparing these user groups, the group that produces a maximum sum rate can be determined. Through computer simulations, we have found that the proposed method outperforms the conventional technique yielding a sum rate that is 0.81 bps/Hz higher when the transmit signal to noise ratio (SNR) is 30 dB and the total number of users is 100.
한국방송공학회 1996년도 Proceedings International Workshop on New Video Media Technology
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pp.134-139
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1996
This paper discusses the user interface for content selection with a video-on-demand system. We suggest two modes for the selection process: active and passive. This paper analyses various video intensive user interfaces using logs of user operation to understand how users behave in each mode.
다수의 이종 무선망들 중에서 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스에 적합한 망을 선택하는 경우, 기존에는 망 품질만을 고려하였다. 그러나 사용자 중심의 체감품질을 고려하지 않고 망 선택을 함에 따라 서비스에 대한 체감 만족이 낮아지는 문제가 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스를 위해 망의 품질뿐만 아니라 일반 사용자, 가격민감 사용자, 품질민감 사용자로 사용자의 소비성향을 구분하고 비디오 품질열화에 대한 서비스 가격 만족도 등을 고려한 체감품질기반의 망 선택 알고리즘을 제안한다. 실험결과 일반 사용자보다 가격민감 사용자와 품질민감 사용자는 각각 36%, 9% 정도 체감만족 향상을 갖는 망을 선택할 수 있었다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제11권9호
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pp.4398-4417
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2017
Multi-user Multiple-Input and Multiple-Output (MU-MIMO) has potential for prominently enhancing the capacity of wireless network by simultaneously transmitting to multiple users. User selection is an unavoidable problem which bottlenecks the gain of MU-MIMO to a great extent. Major state-of-the-art works are focusing on improving network throughput by using Channel State Information (CSI), however, the overhead of CSI feedback becomes unacceptable when the number of users is large. Some work does well in balancing tradeoff between complexity and achievable throughput but is lack of consideration of fairness. Current works universally ignore the rational utilizing of time resources, which may lead the improvements of network throughput to a standstill. In this paper, we propose TOUSE, a scalable and fair user selection scheme for MU-MIMO. The core design is dynamic-time-warping-based user selection mechanism for downlink MU-MIMO, which could make full use of concurrent transmitting time. TOUSE also presents a novel data-rate estimation method without any CSI feedback, providing supports for user selections. Simulation result shows that TOUSE significantly outperforms traditional contention-based user selection schemes in both throughput and fairness in an indoor condition.
본 논문에서는 하향링크 다중 사용자 Multiple Input Multiple Output (MIMO)채널 환경에서 셀 용량을 증가시키기 위한 Zero Forcing 기반의 효율적 사용자 선택 기법을 제안한다. 이 기법에서는 채널 전력이 미리 결정된 한계점을 초과하는 사용자들을 주요 그룹으로 구성한다. 100명의 사용자와 4개의 기지국 안테나를 가정한 컴퓨터 모의실험을 통해서 제안된 기법이 기존 기법보다 0.33 bps/Hz 만큼 젤 용량을 추가로 제공할 수 있음이 밝혀졌다.
In this paper, we investigate the problem of minimizing the average transmission power of users while guaranteeing the average delay constraints in time-varying uplink channels. We design a scheduler that selects a user for transmission and determines the transmission rate of the selected user based on the channel and backlog information of users. Since it requires prohibitively high computation complexity to determine an optimal scheduler for multi-user systems, we propose a low-complexity scheduling scheme that can achieve near-optimal performance. In this scheme, we reduce the complexity by decomposing the multiuser problem into multiple individual user problems. We arrange the probability of selecting each user such that it can be determined only by the information of the corresponding user and then optimize the transmission rate of each user independently. We solve the user problem by using a dynamic programming approach and analyze the upper and lower bounds of average transmission power and average delay, respectively. In addition, we investigate the effects of the user selection algorithm on the performance for different channel models. We show that a channel-adaptive user selection algorithm can improve the energy efficiency under uncorrelated channels but the gain is obtainable only for loose delay requirements in the case of correlated channels. Based on this, we propose a user selection algorithm that adapts itself to both the channel condition and the backlog level, which turns out to be energy-efficient over wide range of delay requirement regardless of the channel model.
When the number of users is finite, the performance improvement of the orthogonal random beamforming (ORBF) scheme is limited in high signal-to-noise ratio regions. In this paper, to improve the performance of the ORBF scheme, the user set and transmit power allocation are jointly determined to maximize sum rate under the total transmit power constraint. First, the transmit power allocation problem is expressed as a function of a given user set. Based on this expression, the optimal user set with the maximum sum rate is determined. The suboptimal procedure is also presented to reduce the computational complexity, which separates the user set selection procedure and transmit power allocation procedure.
본 논문에서는 하향링크 다중 사용자 Multiple Input Multiple Output (MIMO) 채널 환경에서 시스템 용량을 최대화시키기 위한 효과적인 사용자 선택 기법에 대해서 논의한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 사용자 채널 파워와 채널 간의 각도를 이용하여 최적의 사용자 집단을 선택하는 새로운 방법이다. 이 방법은 SUS 방법에 비해 허용 상관도 값을 별도로 생각하지 않아도 되기 때문에 간단한 방법이며, 시스템 성능을 최대화시키는 사용자들을 찾는 방법이기 때문에 향상된 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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