본 논문에서는 블록 대각화 프리코딩 기법을 사용하는 다중 사용자 MIMO-OFDM 하향링크 시스템에서 전체시스템의 복잡도와 계산양을 감소시키기 위한 선형 보간법 기반 블록 대각화 프리코딩 근사화 기법을 제안한다. 일반적인 블록 대각화 프리코팅 기법을 다중 사용자 MIMO-OFDM 시스템에 그대로 적용할 경우 계산양이 부반송파의 수에 비례하여 증가하는 단점이 존재한다. 제안하는 선형 보간법 기반 블록 대각화 프리코딩 근사화 기법은 시스템의 복잡도와 계산양을 감소시키기 위하여 선형 보간법을 프리코딩 행렬의 근사화에 사용하여 성능을 최대한 유지하면서 계산양을 매우 크게 감소시킬 수 있다. 본 논문에서 제안된 선형 보간법 기반 블록 다각화 프리코딩 근사화 기법을 이용하여 시스템의 계산양을 매우 감소시킬 수 있음을 모의실험을 통해 증명했다.
본 논문에서는 다중사용자 multiple-input-multiple output(MIMO) 하향링크 채널 환경에서 시스템 용량을 향상시키기 위한 프리코딩(preceding) 기법에 관해 논의한다. 다중사용자 MIMO 시스템에서는 시스템 용량을 향상시키기 위한 다양한 프리코딩 기법들이 연구되어 왔다. 블록 대각화(Block Diagonalization) 프리코딩 기법은 다중사용자 MIMO broadcast 채널 환경에서 만들어진 여러 가지 프리코딩 기법 중 하나로 특이값 분해를 이용하여 제로-포싱(zero-forcing)을 하는 간단한 방법으로 구성되어 있다. 그러나 블록 대각화 기법은 복잡도가 낮아진 만큼 시스템 용량이 저하되는 단점을 갖고 있으며, 이러한 현상은 시스템 용량의 저하는 안테나들 사이에 상관도가 높을 때 더 심각해진다. 따라서 본 논문에서는 블록 대각화 기법을 수정하여 시스템 용량을 향상시킬 수 있는 프리코딩 기법을 제안한다. 실험 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 기존의 블록 대각화 기법에 비해 높은 시스템 용량 성능을 보임을 확인할 수 있다.
본 연구에서는 통행배정 모형이 갖는 여러 가지 가정 중 대칭적 통행비용 함수를 갖는 가정을 극복할 수 있는 방법에 대해 살펴보았다. 통행배정 문제에 있어서 대칭적 비용함수 가정이라는 것은 링크의 통행비용은 다른 링크의 교통량에 전혀 영향을 받지 않는 않으면서, 동시에 해당 링크를 통과하는 단하나의 수단에 의해서만 결정된다는 의미이다. 본 연구에서는 이러한 가정을 극복할 수 있는 비대칭 통행배정모형의 특성을 살펴보고, 그 해석 모형에 대해 고찰하였다. 이 때 대표적 비대칭 통행배정 문제인 다수단 통행배정 모형을 중심으로 문제를 정의하여 검토하였다. 대각화(Diagonalized) 알고리즘과 Column Generation에 기반한 heuristic 모형을 다수단 통행배정 모형에 적용하여 그 결과를 분석하였다. 그 과정을 통해 대각화 알고리즘은 초기해의 수단과 수렴기준 수단에 따라 서로다른 해를 갖는 복수의 평형해(Equilibria)특성을 가지고 있었다. 그에 비해 Column Generation에 기반한 heuristic 모형은 Euclidean Norm을 이용한 부분최적화를 통해 복수의 평형해(Equilibria)에 관한 문제점을 개선할 수 있었다.
본 논문에서는 증폭 후 재전송 프로토콜 기반의 다중 안테나 다중 중계 시스템에서 저 복잡도의 전력 할당 기법을 제안한다. 기존의 다중 안테나 전처리 기법이 복소수로 구성 된 꽉 찬 행렬을 전처리 필터로 사용하였다면, 제안 하는 기법은 각 중계 노드에서 안테나 별 전력으로 구성 된 실수 대각 행렬을 전처리 필터로 사용한다고 볼 수 있다. 추가적으로 복소수 꽉 찬행렬로 유효 채널을 대각화 하지 못함에서 발생하는 오차를 감소시키기 위해 가중치 벡터를 각 스트림에 적용시켜 안테나 수와 상관없이 낮은 복잡도로 최적 성능에 근접한 성능을 얻을 수 있다. 마지막으로 모의실험을 통해 제안하는 기법이 상호정보량 측면에서 기존의 기법들보다 우수함을 보인다.
2차원 상호작용하는 페르미온 계에 대한 혼돈 대각화 계산의 컴퓨터 계산 시간이, 대칭성 연산과 같은 여러 가지 방법을 이용함으로써 감소되었다. 첫째로, 각각의 격자를 업스핀(${\uparrow}$) 격자와 다운스핀(${\downarrow}$) 격자로 나누어서 2부분 격자가 가능케 했다. 이에 따라, 유효한 바탕 상태는 업스핀 배열에 다운스핀 배열을 겹침으로써 얻어진다. 결과적으로, 시험 바탕 상태를 저장하는데 사용되는 메모리 공간이 현저하게 감소되었다. 두 번째로, 바탕 상태 집합을 구성할 때, 해밀토니안 행렬의 원소들을 순람표에 기록하였다. 그럼으로써, 혼돈 대각화 과정에서 해밀토니안 행렬의 원소들을 반복적으로 계산하는 것을 피했다. 세 번째로, 바탕 상태 집합에 대칭성 연산을 적용함으로써 원 바탕 상태 집합이 대칭성 연산의 고유벡터들로 구성된 새로운 바탕 상태 집합으로 변환되었다. 기저 상태 파동함수는 대칭적인 바탕상태 (결합상태) 집합으로부터 구성되었다. 결과로서, 대칭성 연산을 이용함으로써, 혼돈 대각화 계산에 쓰이는 바탕상태의 총 개수가 50%까지 감소되었다.
국부 선형 임베딩(Locally Linear Embedding, LLE) [1]는 다양체 학습(manifold learning) 알고리즘 중 하나로 고차원 공간에 있는 데이터들 사이의 내적 값을 기반으로 임베딩하는 방법이다. LLE를 이용하여 임베딩 한 결과는 독특한 성질이 있는데, 고차원 공간 상에서 같은 평면에 있는 데이터들은 내적 값이 크기 때문에 저차원 공간에서도 가깝게 위치하도록 임베딩 되는 반면 수직으로 위치한 평면에있는 데이터들은 내적 값이 0이 되기 때문에 서로 떨어진 위치에 임베딩된다. 한편, 한 사람의 얼굴에 다양한 각도에서 조명을 비추면서 촬영한 이미지들은 저차원의 선형 부분공간을 구성한다는 사실이 잘 알려져 있다 [2]. 이에 본 논문에서는 다른 평면에 위치하는 데이터들을 자연스럽게 분류하여 임베딩하는 LLE 알고리즘을 얼굴 이미지에 사용하여 효과적으로 얼굴 인식 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 LLE에 연립 대각화(Simultaneous Diagonalization, SD)를 적용한 방법으로, S연립 대각화를 적용하면 데이터들이 형성하는 평면이 수직이 되도록 바꿀 수 있기 때문에 LLE의 성질을 극대화 할 수 있다. 실험 결과, 연립 대각화를 적용하고 LLE를 적용하면 서로 다른 사람의 얼굴 이미지들이 겹치지 않고 뚜렷하게 구분되는 효과가 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 블록 대각화 프리코딩 기법을 사용하는 다중 사용자 MIMO 하향링크 시스템에서 전체 채널 용량을 최대화하기 위한 데이터 스트림 할당 기법을 제안한다. 기존의 블록 대각화 프리코딩 기법은 모든 사용자에게 동일한 수의 데이터 스트림을 할당하고 water-filling에 의한 전력제어 만으로 전체 채널 용량을 최대화함으로써 데이터 스트림의 수의 차이에 의한 채널 용량의 이득을 스스로 제한했다. 제안하는 블록 대각화 프리코딩의 데이터 스트림 할당 기법은 시스템의 전체 채널 용량을 최대화하기 위하여 평균 채널이득, 순시 채널 이득의 크기를 비교하여 채널 이득이 좋은 사용자에게 많은 수의 데이터 스트림을 할당하고 water-filling을 통한 전력 제어를 하는 방법으로 채널 이득에 대한 채널 용량을 최대화 시킨다. 본 논문에서 제안된 데이터 스트림 할당 기법을 이용하여 시스템의 성능을 향상시킬 수 있음을 모의실험을 통해 증명했다.
본 연구에서는 불확실 단일 입력 시스템의 경우에 대하여 Utkin 정리의 증명을 제시한다. 소위 두가지의 대각화 방법(Diagonalization Method)이라 불리는 Utkin 정리의 두 변환 방법에 대한 불변 정리를 비교적으로 분명히 증명한다. 슬라이딩모드의 수식 즉 슬라이딩 면은 두가지 대각화 변환에 대하여 변화 없고 두 인가된 제어입력은 같은 이득을 갖는다. 두가지 대각화 방법에 의하여 같은 결과를 얻는다. 설계 예와 시뮬레이션 연구를 통하여 제안된 결과의 효용성을 입증한다.
K-means나 퍼지 군집화와 같은 전통적인 군집화 기법들이 원형(prototype)을 기반으로 하고 볼록한 형태의 집단들에 적합한 반면, 스펙트럼 군집화(spectral clustering)는 국부적인 유사성을 기반으로 전역적인 집단을 찾아내는 기법으로 오목한 형태의 집단들에도 적용할 수 있어 커널을 기반으로 하는 SVM과 더불어 각광을 받고 있다. 하지만 SVM이 그러하듯이 스펙트럼 군집화에서도 커널의 폭은 성능에 지대한 영향을 끼치는 요인으로, 이를 결정하기 위한 다양한 방법이 시도되었지만 여전히 휴리스틱에 의존하는 실정이다. 이 논문에서는 유사도 행렬이 보다 명백한 블록 대각 형태를 가지도록 하기 위해 국부적인 커널의 폭을 거리 히스토그램을 바탕으로 적응적으로 결정하는 방법을 제시한다. 제안한 방법은 스펙트럼 군집화에 사용되는 유사도 행렬(affinity matrix)이 블록 형태의 대각 행렬을 이룰 때 이상적인 결과를 낸다는 사실에 기반하고 있으며, 이를 위해서 전통적인 유클리디안 거리와 무작위 행보 거리(random walk distance)를 함께 사용한다. 제안한 방법은 기존의 방법들에서 사용하는 유사도 행렬에 비해 명확한 블록 대각 행렬을 나타내고 있음을 실험 결과를 통해 확인할 수 있다.
본 논문에서는 다중 사용자 증폭재전송(amplify-and-forward) MIMO 중계 시스템을 위한 프리코딩(precoding) 기법을 제안한다. 제안된 프리코딩 기법에서는 블록 대각화(block diagonalization)를 통해 사용자간 간섭(inter-user interfereence)을 제거하고 기지국과 중계기에서의 전송전력(transmit power) 제한을 만족하면서 사용자 데이터 전송률(data rate)의 합이 최대화 되도록 한다. 모의실험결과를 통해 제안된 기법이 기존 기법에 비해 더 높은 사용자 데이터 전송률의 합을 달성함을 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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