Abstract
Assuming perfect channel state information (CSI), the conventional interference alignment (IA) algorithm in the uplink cellular system suppresses inter-cell interference (ICI) by aligning ICI to a randomly selected reference vector. However, IA in practice relies on limited feedback between base stations and users, resulting in residual ICI. In this paper, we propose the optimization of the reference vector that minimizes the upper-bound of residual ICI power. Secondly, the iterative IA that designs the direction of transmit and receive filter is proposed to minimize the residual ICI as well as maximize the desired signals. Moreover, we propose the user scheduling method combined with proposed IA schemes which provides the multiuser diversity gain in multi-cell environments. Finally, the performance gain of the proposed IA algorithms compared with the existing IA are analyzed and demonstrated by simulation results.
기지국이 사용자 간의 채널 상태 정보를 완벽하게 알고 있는 가정 하에서, 기존의 상향링크 셀룰러 시스템에서의 간섭 정렬 (IA) 방식은 인접 셀 간섭 채널을 임의로 설정된 참조 벡터로 모두 정렬시킴으로써 셀 간 간섭 (ICI) 을 완벽히 제거할 수 있다. 하지만, 현실적으로 사용자와 기지국 간의 채널 상태 정보의 교환은 제한된 궤환 채널에 의해 이루어지고 그 결과 궤환 오류에 의한 잔여 ICI 의 발생은 시스템 성능 저하에 큰 영향을 미친다. 본 논문에서는 이러한 잔여 ICI 를 최소화 할 수 있는 IA을 위한 최적화된 참조 벡터의 설계를 제안하고자 한다. 다음으로, 잔여 ICI의 최소화 뿐 만 아니라 기지국과 사용자 간의 요구 신호 (Desired signal) 세기의 최대화도 동시에 고려하는 반복적 연산 구조의 IA 기반 송수신기 설계 기법을 제안한다. 또한, 제안된 IA 알고리즘들과 연동된 사용자 스케줄링 기법을 제시함으로써 ICI를 효율적으로 제거함과 동시에 다중사용자 다양성 이득을 획득할 수 있도록 한다. 마지막으로, 이론적 분석 및 실험 결과를 통하여 기존의 IA 방식과 비교하여 제안된 IA 방식이 간섭 제한 영역에서 높은 성능을 나타냄을 확인할 수 있다.
