• 한국통신학회논문지
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• 제41권11호
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• pp.1630-1638
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• 2016

본 논문에서는 다중 사용자(multiuser)가 다수의 기지국 안테나(MIMO, Multiple-Input and Multiple-Output)를 동시에 사용하는 다중 사용자 massive MIMO 시스템 환경을 고려한다. 다중 사용자를 동시에 지원하기 위해 기지국에서는 ZFBF(Zero-Forcing Beamforming) 기법을 고려하고 수신 신호 검출을 위해 파일럿 신호를 고려한 하향 링크 프레임 구조를 적용하여 평균 셀 용량을 도출한다. 평균 셀 용량은 기지국 안테나 수 및 사용자 수에 대해 오목 함수 (concave function)임을 수식적으로 증명하고, 오목 함수 특징을 통해 최적의 기지국 안테나 수 및 사용자 수를 도출한다. 실험 결과를 통해 수식적으로 도출한 최적 값을 검증하고, 최적값 기반의 평균 셀 용량은 송신 SNR(Signal to Noise Ratio)에 비례하여 증가함을 확인할 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38A권8호
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• pp.712-723
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• 2013

근래 전 세계적으로 스마트 폰의 수요가 급증하면서 기존의 3G 표준에 비해 높은 데이터 전송률을 제공하는 long term evolution (LTE) 서비스가 활발히 보급되고 있다. 특히, 이동통신 강국인 우리나라는 LTE의 최신 릴리즈인 LTE-Advanced (LTE-A) 서비스를 최근 시작하였다. 높은 데이터 전송률을 얻기 위한 LTE와 LTE-A 시스템의 핵심기술로 다중입출력 안테나 (multiple-input-multiple-output; MIMO)기술을 들 수 있다. MIMO 기술은 주파수와 전력의 증가 없이 안테나 수에 비례하는 채널용량을 얻을 수 있는 장점으로 큰 주목을 받아왔으며 다양한 측면에서 진화 발전이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 단일사용자 MIMO에서 다중사용자 MIMO, 그리고 최근 주목받고 있는 대용량 MIMO까지 MIMO기술의 이론적 배경 및 시스템을 구현하기 위해 필요한 고려사항들을 살펴본다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권8호
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• pp.921-923
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• 2016

본 논문에서는 고밀도 환경을 고려해야 하는 차세대 무선랜에서 고효율의 우수한 전송 품질을 제공하기 위하여 고려할 수 있는 고용량 MIMO와 전이중 통신 기술들에 대해 다룬다. 제안하는 방식은 분리된 공간 자원의 양에 따라 다른 캐리어 센싱 한계값을 할당하는 JSDR 기술과 프로토콜 오버헤드를 줄인 효율적인 다중 사용자 고용량 MIMO 프로토콜, 그리고 전이중 통신을 적용하여 기존의 무선랜 시스템보다 네트워크 용량을 증가 시킬 수 있음을 보였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권8호
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• pp.1485-1491
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• 2015

본 논문에서는 상향링크 Massive multiple-input multiple-output 시스템 상황에서의 파일럿 할당 알고리즘을 소개한다. 기존에 제안된 파일럿 할당 알고리즘은 최적 알고리즘에 비해 성능 열화가 크기 때문에, 본 논문에서는 Pre-determined Interference 기법과 Pre-determined Desired-term 기법을 이용한 알고리즘을 제안한다. 제안하는 기법은 최적 알고리즘에 비해 복잡도가 낮음과 동시에 성능 열화가 작다. 실험 결과를 통해 제안하는 기법의 성능을 확인한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.77-82
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• 2015

최근 폭발적으로 증가하고 있는 모바일 데이터 트래픽를 효과적으로 서비스하기 위한 기술 중의 하나로 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크가 많은 관심을 받고 있다. 그러나, 다중 사용자 거대 다중 안테나 네트워크는 기지국에 복잡한 하드웨어 구성이 필요할 뿐만 아니라 최적의 사용자 조합을 선택하기 위하여 많은 계산량을 유발한다. 본 논문에서는 이러한 하드웨어 복잡도와 사용자 선택 알고리즘의 계산량을 동시에 획기적으로 감소시킬 수 있는 안테나와 사용자 선택 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안한 방식은 $O((N-S_a+1){\times}min(S_a,K))$의 계산 복잡도를 가지며, 이는 Brute-Force 탐색 기반의 최적 방식의 계산 복잡도 $$O\left({_N}C_S_a\sum_{i=1}^{min(S_a,K)}_KC_i\right)$$보다 획기적으로 감소된 것이다. 여기서 N은 모든 전송안테나의 수, $S_a$은 선택된 안테나 수, K는 사용자의 수를 나타낸다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권2호
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• pp.628-649
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• 2017

Security and resource-saving are both demands of the fifth generation (5G) wireless networks. In this paper, we study the secrecy spectrum efficiency (SSE) and secrecy energy efficiency (SEE) of a K-tier massive multiple-input multiple-output (MIMO) enabled heterogeneous cellular network (HetNet), in which artificial noise (AN) are employed for secrecy enhancement. Assuming (i) independent Poisson point process model for the locations of base stations (BSs) of each tier as well as that of eavesdroppers, (ii) zero-forcing precoding at the macrocell BSs (MBSs), and (iii) maximum average received power-based cell selection, the tractable lower bound expressions for SSE and SEE of massive MIMO enabled HetNets are derived. Then, the influences on secrecy oriented spectrum and energy efficiency performance caused by the power allocation for AN, transmit antenna number, number of users served by each MBS, and eavesdropper density are analyzed respectively. Moreover, the analysis accuracy is verified by Monte Carlo simulations.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.4214-4230
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• 2020

This paper introduces a pilot allocation scheme for massive MIMO systems based on deep convolutional neural network (CNN) learning. This work is an extension of a prior work on the basic deep learning framework of the pilot assignment problem, the application of which to a high-user density nature is difficult owing to the factorial increase in both input features and output layers. To solve this problem, by adopting the advantages of CNN in learning image data, we design input features that represent users' locations in all the cells as image data with a two-dimensional fixed-size matrix. Furthermore, using a sorting mechanism for applying proper rule, we construct output layers with a linear space complexity according to the number of users. We also develop a theoretical framework for the network capacity model of the massive MIMO systems and apply it to the training process. Finally, we implement the proposed deep CNN-based pilot assignment scheme using a commercial vanilla CNN, which takes into account shift invariant characteristics. Through extensive simulation, we demonstrate that the proposed work realizes about a 98% theoretical upper-bound performance and an elapsed time of 0.842 ms with low complexity in the case of a high-user-density condition.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제13권9호
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• pp.4390-4407
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• 2019

The paucity of pilot signals in Massive MIMO system is a vital issue. To accommodate substantial number of users, pilot signals are reused. This leads to interference, resulting in pilot contamination and degrades channel estimation at the Base Station (BS). Hence, mitigation of pilot contamination is exigency in Massive MIMO system. The proposed Time Shifted Pilot Signal Transmission with Pilot signal Hopping (TSPTPH), addresses the pilot contamination issue by transmitting pilot signals in non-overlapping time interval with hopping of pilot signals in each transmission slot. Hopping is carried by switching user to new a pilot signal in each transmission slot, resulting in random change of interfering users. This contributes to the change in channel coefficient, which leads to improved channel estimation at the BS and therefore enhances the efficiency of Massive MIMO system. In this system, Uplink Signal Power to Interference plus Noise Power Ratio (SINR) and data-rate are calculated for pilot signal reuse factor 1 and 3, by estimating the channel with Least Square estimation. The proposed system also reduces the uplink Signal power for data transmission of each User Equipment for normalized spectral efficiency with rising number of antennas at the BS and thus improves battery life.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권4호
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• pp.1330-1350
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• 2022

As a preprocessing operation of transmitter antennas, the hybrid precoding is restricted by the limited computing resources of the transmitter. Therefore, this paper proposes a novel hybrid precoding that guarantees the communication efficiency with low complexity and a fast computational speed. First, the analog and digital precoding matrix is derived from the maximum eigenvectors of the channel matrix in the sub-connected architecture to maximize the communication rate. Second, the extended power iteration (EPI) is utilized to obtain the maximum eigenvalues and their eigenvectors of the channel matrix, which reduces the computational complexity caused by the singular value decomposition (SVD). Third, the Aitken acceleration method is utilized to further improve the convergence rate of the EPI algorithm. Finally, the hybrid precoding based on the EPI method and the Aitken acceleration algorithm is evaluated in millimeter-wave (mmWave) massive multiple-input and multiple-output (MIMO) systems. The experimental results show that the proposed method can reduce the computational complexity with the high performance in mmWave massive MIMO systems. The method has the wide application prospect in future wireless communication systems.

• ETRI Journal
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• 제42권1호
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• pp.26-35
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• 2020

Herein, we consider uplink multiuser massive multiple-input multiple-output systems when multiple users transmit information symbols to a base station (BS) by applying simple space-time block coding (STBC). At the BS receiver, two detection filters for each user are used to detect the STBC information symbols. One of these filters is for odd-indexed symbols and the other for even-indexed symbols. Using constrained output variance metric minimization, we first derive a special relation between the closed-form optimal solutions for the two detection filters. Then, using the derived special relation, we propose a new blind adaptive algorithm for implementing the minimum output variance-based optimal filters. In the proposed adaptive algorithm, filter weight vectors are updated only in the region satisfying the special relation. Through a theoretical analysis of the convergence speed and a computer simulation, we demonstrate that the proposed scheme exhibits faster convergence speed and lower steady-state bit error rate than the conventional scheme.