본 논문에서는 다중 안테나를 갖는 릴레이 (relay)의 양방향 (full-duplex) 동작을 위한 프리코딩(precoding) 기법을 제안한다. 양방향 릴레이는 기존의 반이중 (half-duplex) 릴레이와 달리 같은 주파수 대역에서 동일한 시간에 송수신을 수행하기 때문에, 릴레이의 송신 안테나로부터 수신 안테나로 유입되는 자기 간섭 (self interference)이 발생한다. 제안한 프리코딩 기법은 이러한 자기 간섭을 블록 대각화 (block diagonalization) 기법을 통해 제거하여 릴레이의 양방향 동작이 가능하도록 한다. 또한, 모의 실험을 통해 양방향 릴레이가 기존의 반이중 릴레이에 비해 향상된 채널 용량을 가짐을 증명한다.
In this paper, we study precoding techniques for co-channel interference suppression in multiuser MIMO systems. DPC is optimal techniques to achieve the system capacity of multiuser MIMO downlink channels. DPC is not proper in practical wireless systems because complexity is very high. So block diagonal precoding for multiuser MIMO downlink channel is studied. The block diagonal precoding is used to suppress co-channel interference between multiuser. Block diagonal precoding method, whose complexity is reduced by modified null space operation, change multiuser MIMO channel to multiple single-user MIMO channel. We also use V-BLAST decoder in receiver. V-BLAST decoder can achieve increased system capacity in proportion to the number of users. We show improved system performance by using computer simulation.
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.
A femtocell is a small cellular base station, typically designed for use in a home or small business. The random deployment of a femtocell has a critical effect on the performance of a macrocell network due to co-channel interference. Utilizing the advantage of a multiple-input multiple-output system, each femto base station (FBS) is able to form a cluster and generates a precoding matrix, which is a modified version of conventional single-cell block diagonalization, in a cooperative manner. Since interference from clustered-FBSs located at the nearby macro user equipment (MUE) is the dominant interference contributor to the coexisting networks, each cluster generates a precoding matrix considering the effects of interference on nearby MUEs. Through simulation, we verify that the proposed algorithm shows better performance respective to both MUE and femto user equipment, in terms of capacity.
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.
다중 안테나는 송신부가 채널상태정보(CSI : channel state information)를 알고 있으면 높은 채널용량을 제공할 수 있다. 프리코딩(precoding)이란 송신부 측에서 CSI를 이용하는 기술이다. 본 논문에서는 HMP (hybrid multiple-input multiple-output precoding)라 부르는 적응적인 프리코딩 방법을 제시한다. HMP 는 선형과 비선형 프리코딩을 조합한 기술이다. 기존 안테나 선정방법은 4개 이하의 안테나를 사용하나 HMP 방법은 5개 이상의 안테나를 사용한다. 채널 용량을 극대화시키기 위해 주어진 채널 중에서 반드시 선택 되어야하는 채널을 좋은 채널 (good channel)이라 하며, 나쁜 채널 (bad channel) 은 나머지 채널을 의미한다. HMP 방법에서는 좋은 채널에 비선형 프리코딩을 사용하고, 나쁜 채널에 선형 프리코딩을 사용한다. 비선형 프리코딩으로서 고려되고 있는 것은 널리 알려진 THP(Tomlinson-Harashima precoding)이다. 기존 방법인 BD(block diagonalization), antenna selection 및 THP와 제안한 HMP 방법의 성능을 비교하기 위해 이 시스템이 달성할 수 있는 throughput MSE (minimum square error)를 제시하였다.
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.
Recently, there has been an increasing demand of high data rates services, where several multiuser multiple-input multiple-output (MU-MIMO) techniques were introduced to meet these demands. Among these techniques, vector perturbation combined with linear precoding techniques, such as zero-forcing and minimum mean-square error, have been proven to be efficient in reducing the transmit power and hence, perform close to the optimum algorithm. In this paper, we review several fixed-complexity vector perturbation techniques and investigate their performance under both perfect and imperfect channel knowledge at the transmitter. Also, we investigate the combination of block diagonalization with vector perturbation outline its merits.
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.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권3호
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pp.1156-1173
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2021
In this paper, we propose a new joint precoder and postcoder design strategy to support multiple streams per user in multiuser multiple-input multiple-output (MIMO) systems. We propose two step precoding strategies using equal channel gain decomposition and block diagonalization at the transmitter. With the proposed precoder, the multiuser MIMO channel can be decomposed into multiple parallel channels with equal channel gain per user. After applying receive postcoder which is generated and sent by the transmitter, we can use ML based decoder per stream to achieve full receive diversity. Achievable sum rate bound and diversity performance of the proposed algorithm are presented with feedback signaling design and quantitative complexity analysis. Simulation results show that the proposed algorithm asymptotically approaches to the sum rate capacity of the MIMO broadcast channel while maintaining full diversity order.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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