CS/CB(Coordinated Scheduling/Beamforming) 방식은 인접 기지국으로부터의 간섭신호를 최소화시키는 MIMO(Multiple Input Multiple Output) 프리코더를 선택함으로써 셀 경계 사용자의 수율을 증가시킨다. 그러나 현재의 LTE(Long Term Evolution) 시스템에서는 안테나 한 개를 사용하여 주위 기지국으로부터 전송된 동기신호와 기준신호를 사용하여 초기화 단계에서 서빙 셀이 선택된다. 이와 같이 선택된 셀은 초기화 단계에서 MIMO 프리코더 이득을 고려하지 않고 선택되었기 때문에 데이터 전송시 최적의 선택이 아닐 수 있다. 본 논문에서는 MIMO 프리코더를 갖는 LTE 시스템을 위하여 초기화 단계에서 프리코더의 영향을 고려하여 셀을 선택하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 후보 기지국들에서 전송한 기준신호를 사용하여 획득한 정보(랭크, 유효 채널 용량, 유효 SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio))를 사용하여 셀 경계의 단말이 서빙 기지국을 선택할 수 있도록 한다. 제안한 기법은 기존의 기법과 비교하여 다중 셀 환경하의 LTE 시스템에서 채널 용량을 크게 향상시킬 수 있음을 모의실험을 통하여 확인한다.
향후 폭발적인 증가가 예상되는 모바일 데이터 트래픽을 효과적으로 수용하기 위해서 다중 안테나 기술이 차세대 이동통신 시스템의 핵심 기술로 주목을 받고 있다. 특히, 기지국에 수십 개의 안테나를 탑재하여 동시에 복수의 단말에게 데이터를 동시에 전송하는 다중 사용자 기반 다중 안테나 기술에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는, 이러한 다중 사용자 기반 다중 안테나 통신 시스템에서 시스템의 성능을 향상시키기 위해서 채널 상태에 따라서 적응적으로 데이터를 전송할 단말 조합을 선택할 수 있는 알고리즘을 제안한다. Monte-Carlo 기반 시뮬레이션을 통한 성능 분석 결과 제안 방식은 단말 선택 기법을 적용하지 않는 기존 방식 대비 우수한 성능을 나타내며 Exhaustive Search 기반 최적 방식에 근접하는 성능을 보여준다. 반면에, 시스템 내 단말의 수를 K라고 할 때 제안 방식은 최적 방식 대비 계산양을 $K/(2^K-1)$로 줄일 수 있다.
다중사용자 무선 채널 환경에서 공간분할 다중접속 기법을 사용함으로서 전체 시스템의 전송률을 대폭 증가시킬 수 있다. 송신단에서 정확한 채널정보를 알고 있는 경우, 전송률을 적절하게 조절함으로서 시스템 성능을 보다 향상시킬 수 있다. 뿐만 아니라, 주파수 선택적 페이딩 특성을 갖는 광대역 무선 채널에서는 채널 부호화를 통해 채널 다이버시티를 활용하여 신뢰성이 높은 데이타 전송이 가능하도록 BIC-OFDM 기술을 사용한다. 본 논문에서는 제한된 궤환정보를 이용한 기회적 스케줄링 기법과 결합된 적응 변조 시스템을 제안하고자 한다. 제안된 기법은 주파수 다이버시티와 다중 사용자 다이버티시를 이용하여 링크 성능을 항샹시킬 수 있다. 또한, 적은양의 궤환정보를 위해 모든 부채널 대신 하나의 OFDM심볼을 기준으로 적응 변조 기법을 사용한다. 모의 실험에서는 본 논문에서 제안한 기법이 적절한 계산복잡도를 가지면서도 상당한 링크 성능 향상이 있음을 보여주고자 한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제16권9호
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pp.3172-3193
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2022
Cognitive radio-simultaneous wireless information and power transfer (CR-SWIPT) has attracted much interest since it can improve both the spectrum and energy efficiency of wireless networks. This paper focuses on the resource sharing between a point-to-point primary system (PRS) and a multiuser multi-antenna cellular cognitive radio system (CRS) containing a large number of cognitive users (CUs). The resource sharing optimization problem is formulated by jointly scheduling CUs and adjusting the transmit power at the cognitive base station (CBS). The effect of accessing CUs' spatial channel correlation on the possible transmit power of the CBS is investigated. Accordingly, we provide a low-complexity suboptimal approach termed the semi-correlated semi-orthogonal user selection (SC-SOUS) algorithm to enhance the spectrum efficiency. In the proposed algorithm, CUs that are highly correlated to the information decoding primary receiver (IPR) and mutually near orthogonal are selected for simultaneous transmission to reduce the interference to the IPR and increase the sum rate of the CRS. We further develop a spatial correlation-based resource sharing (SC-RS) strategy to improve energy sharing performance. CUs nearly orthogonal to the energy harvesting primary receiver (EPR) are chosen as candidates for user selection. Therefore, the EPR can harvest more energy from the CBS so that the energy utilization of the network can improve. Besides, zero-forcing precoding and power control are adopted to eliminate interference within the CRS and meet the transmit power constraints. Simulation results and analysis show that, compared with the existing CU selection methods, the proposed low-complex strategy can enhance both the achievable sum rate of the CRS and the energy sharing capability of the network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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