KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제10권8호
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pp.3498-3511
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2016
We investigate the channel state information (CSI) in multi-input multi-output (MIMO) cooperative networks that employ the amplify-and-forward transmission scheme. Least squares and expectation conditional maximization have been proposed in the system. However, neither of these two approaches takes advantage of channel sparsity, and they cause estimation performance loss. Unlike linear channel estimation methods, several compressed channel estimation methods are proposed in this study to exploit the sparsity of the MIMO cooperative channels based on the theory of compressed sensing. First, the channel estimation problem is formulated as a compressed sensing problem by using sparse decomposition theory. Second, the lower bound is derived for the estimation, and the MIMO relay channel is reconstructed via compressive sampling matching pursuit algorithms. Finally, based on this model, we propose a novel algorithm so called sparsity adaptive expectation maximization (SAEM) by using Kalman filter and expectation maximization algorithm so that it can exploit channel sparsity alternatively and also track the true support set of time-varying channel. Kalman filter is used to provide soft information of transmitted signals to the EM-based algorithm. Various numerical simulation results indicate that the proposed sparse channel estimation technique outperforms the previous estimation schemes.
In wireless X networks where all transmitters send the independent messages to all receivers, the theoretical bound on the degrees of freedom (DOF) and interference alignment (IA) scheme for its achievability are given by Cadambe and Jafar [1]. However, IA scheme for wireless X network may be infeasible in practice unless the transmitters have the perfect channel information. In addition, if the transmitter with single antenna uses time-varying channel coefficients as a beamforming vector, the infinite channel extension is required to achieve the theoretical bound on the DOF of wireless X networks with perfect IA scheme. In this paper, we consider K-user MIMO X network where K transmitters and K receivers have M antennas each. While the beamforming vectors have been constructed with multiple channel uses over multiple time slot in the earlier work, we consider the beamforming vectors constructed only by a spatial signature over unit time. Accordingly the channel information at the transmitters can be available instantaneously. Then we propose the perfect IA scheme with no channel extension. Based on our sum-rate analysis and the simulation results, we confirm that our proposed scheme can achieve MK/2 DOF which is quite close to the theoretical bound on the DOF region of wireless X networks.
본 논문에서는 상향링크와 하향링크가 공존하는 역 듀플렉스 셀룰러 네트워크 상황에서 단방향 기지국 협력을 통한 단사 간섭 정렬 타당성에 대한 연구를 하였다. 일반적인 안테나 개수와 사용자수에 따른 단사 간섭 정렬의 필요조건과 충분조건을 제시하였고, 이어서 특정 조건을 만족하는 네트워크에서 간략화 된 충분조건을 제시하였다. 특히 대칭 네트워크 상황에서는 단사 간섭 정렬의 필요충분조건을 제시하였고, 각 셀 당 두 명의 사용자가 존재하는 대칭 네트워크 상황에서는 닫힌 형태의 필요충분조건을 규명하였다. 제안한 단방향 기지국협력을 통해 합 자유도를 크게 증가시킬 수 있으며, 모의실험을 통해 상용 신호 대 잡음비 영역에서 합 전송률을 획기적으로 개선 할 수 있음을 확인 하였다.
In this paper, we consider a joint frequency-domain scheduling and user-pairing problem for virtual MIMO in the single carrier frequency division multiple access (SC-FDMA) system, e.g., the uplink transmission for third generation partnership project-long term evolution (3GPP-LTE) standard. Due to the subcarrier adjacency constraint inherent to SC-FDMA, its complexity becomes unmanageable. We propose a greedy heuristic algorithm for PF scheduling so as to deal with the complexity issue in this joint problem. It has been shown that its performance can reach up to 90% of its upper bound.
Orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) and multiple input multiple output (MIMO) technologies provide additional dimensions of freedom with spectral and spatial resources for radio resource management. Multi-dimensional radio resource management has recently been identified to exploit the full dimensions of freedom for more flexible and efficient utilization of scarce radio spectrum while provide diverse quality of service (QoS) guarantees. In this work, a multi-dimensional radio resource scheduling scheme is proposed to achieve above goals in hybrid orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) and space division multiple access (SDMA) systems. Cochannel interference (CCI) introduced by frequency reuse under SDMA is eliminated by frequency division and time division between highly interfered users. This scheme maximizes system throughput subjected to the minimum data rate guarantee. for heterogeneous users and transmit power constraint. By numerical examples, system throughput and fairness superiority of the our scheduling scheme are verified.
In this paper, we propose a parallel collaborative sphere decoder with a scalable architecture promising quasi-maximum likelyhood performance with a relatively small amount of computational resources. This design offers a hardware-friendly algorithm using a modified node operation through fixing the variable complexity of the critical path caused by the sequential nature of the conventional sphere decoder (SD). It also reduces the computational complexity compared to the fixed-complexity sphere decoder (FSD) algorithm by tree pruning using collaboratively operated node operators. A Monte Carlo simulation shows that our proposed design can be implemented using only half the parallel operators compared to the approach using an ideal fully parallel scheme such as FSD, with only about a 7% increase of the normalized decoding time for MIMO dimensions of $16{\times}16$ with 16-QAM modulation.
Suitable for multi-input multi-output (MIMO) communications, the joint beamforming space-time block coding (JBSTBC) scheme is proposed for high-speed downlink transmission. The major functionality of the scheme entails space-time block encoder and joint transmit and receive eigen-beamformer (EBF) incorporating with block-ordered layered decoder (BOLD), and its operating principle is described in this paper. Within these functionalities, the joint EBFs will be utilized for decorrelating fading channels to cause an enhancement in the spatial diversity gain. Furthermore, to fortify the capability of layered successive interference cancellation (LSIC) in block-ordered layered decoding process, this paper will develop a simple ad-hoc transmit power discrimination scheme (TPDS) based on a particular power discrimination function (PDF). To confirm the superior behavior of the proposed JBSTBC scheme employing ad-hoc TPDS, computer simulations will be conducted under various channel conditions with the provision of detailed mathematical derivations for clarifying its functionality.
In this paper, an adaptive minimum transmit power modulation scheme under constant data rate and fixed bit error rate (BER) for the multiple-input multiple-output (MIMO) system is proposed. It adjusts the modulation order and allocates the transmit power to each spatial sub-channel when meeting the user's requirements at the cost of minimum transmission power. Compared to the other algorithm, it can obtain good performance with lower computational complexity and can be applied to the wireless communication system. Computer simulation results present the efficiency of the proposed scheme. And its performance under different channel condition has been compared with the other algorithm.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제8권2호
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pp.424-442
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2014
Most recent research on iterative solutions for interference alignment (IA) presents solutions assuming channel reciprocity based on the suppression of interference from undesired sources by using an appropriate decoding matrix also known as a receiver combining matrix for multiple input multiple output (MIMO) interference channel networks and reciprocal networks. In this paper, we present an alternative solution for IA by designing precoding and decoding matrices based on the concept of signal leakage (the measure of signal power that leaks to unintended users) on each transmit side. We propose an iterative algorithm for an IA solution based on maximization of the signal-to-leakage-and-noise ratio (SLNR) of the transmitted signal from each transmitter. In order to make an algorithm removing the requirement of channel reciprocity, we deploy maximization of the signal-to-interference-and-noise ratio (SINR) in the design of the decoding matrices. We show through simulation that minimizing the leakage in each transmission can help achieve enhanced performance in terms of aggregate sum capacity in the system.
Long-term evolution (LTE) is emerging as a major candidate for 4G cellular networks to satisfy the increasing demands for mobile broadband services, particularly multimedia delivery. Multiple-input multiple-output (MIMO) technology combined with orthogonal frequency division multiple access and more efficient modulation/coding schemes (MCS) are key physical layer technologies in LTE networks. However, in order to fully utilize the benefits of the advances in physical layer technologies, the MIMO configuration and MCS need to be dynamically adjusted to derive the promised gains of 4G at the application level. This paper provides a performance evaluation of video traffic with variations in the physical layer transmission parameters to suit the varying channel conditions. A quantitative analysis is provided using the perceived video quality as a video quality measure (evaluated using no-reference blocking and blurring metrics), as well as transmission delay. Experiments are performed to measure the performance with changes in modulation and code rates in poor and good channel conditions. We discuss how an adaptive scheme can optimize the performance over a varying channel.
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