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심층신경망 기반의 프리코딩 시스템을 활용한 다중사용자 스케줄링 기법에 관한 연구

MU-MIMO Scheduling using DNN-based Precoder with Limited Feedback

  • 공경보 (부경대학교 미디어커뮤니케이션학부 휴먼ICT융합전공) ;
  • 민문식 (경북대학교 IT대학 전자공학부)
  • Kyeongbo Kong (Division of Media School, Pukyong National University) ;
  • Moonsik Min (School of Electronics Engineering, Kyungpook National University)
  • 투고 : 2022.10.14
  • 심사 : 2022.12.02
  • 발행 : 2023.01.30

초록

최근에 심층신경망(DNN)을 활용하여 채널 추정, 채널 양자화, 피드백, 프리코딩 과정을 통합하여 모델링하는 연구가 진행되었다. 해당연구는 기존에 이론적으로 어렵던 통합 최적화를 deep learning (DL)을 기반으로 수행하여 기존의 실제 codebook을 활용하는 프리코딩기법에 비해 높은 잠재력이 있음을 보였다. 하지만 기존의 기법은 랜덤하게 정해진 소수의 사용자만을 대상으로하며, 기존의 기법과 다르게 스케줄링이 포함된 환경에는 적응이 어렵다. 따라서 본 연구에서는 심층신경망기반의 프리코딩기법이 활용가능한 스케줄링 방식을 연구하여 기존의 결과와 비교한다.

Recently, a joint channel estimation, channel quantization, feedback, and precoding system based on deep-neural network (DNN) was proposed. The corresponding system achieved a joint optimization based on deep learning such that it achieved a higher sum rate than the existing codebook-based precoding systems. However, this DNN-based procoding system is not directly applicable for the environments with many users such that a specific user selection can potentially increase the sum rate of the system. Thus, in this letter, we study an appropriate user selection method suitable for DNN-based precoding.

키워드

과제정보

이 논문은 2021학년도 부경대학교의 지원을 받아 수행된 연구임(202126890001). 이 성과는 정부(과학기술정보통신부)의 재원으로 한국연구재단의 지원을 받아 수행된 연구임(No. 2020R1F1A1071649)

참고문헌

  1. M. Min, "On Regularization Parameter for Block Diagonalization with Limited Feedback," The Journal of KCIS., vol. 46, no. 7, pp. 1156-1159, July 2021. doi: https://doi.org/10.7840/kics.2021.46.7.1156
  2. K. Kong, W. J. Song, M. Min, "Knowledge Distillation-Aided End-to-End Learning for Linear Precoding in Multiuser MIMO Downlink Systems With Finite-Rate Feedback," IEEE Trans. on Vehicular Tech., vol. 70, no. 10, pp. 11095-11100, Oct. 2021. doi: https://doi.org/10.1109/TVT.2021.3110608
  3. M. Min, D. Kim, H. M. Kim, and G. H. Im, "Opportunistic two-stage feedback and scheduling for MIMO downlink systems," IEEE Trans. on Commun., vol. 61, no. 1, pp. 312-324, Jan. 2013. doi: https://doi.org/10.1109/TCOMM.2012.092612.120024