가중합 전송률 최대화를 위한 전력 제어 및 송신 클러스터간 협조적 빔포밍 방식 연구
A Study on Power Control for Weighted Sum-Rate Maximization and Collaborative Beamforming Methods among Transmission Clusters
- 주제(키워드) 가중합 전송률 최대화
- 발행기관 서강대학교 일반대학원
- 지도교수 성원진
- 발행년도 2011
- 학위수여년월 2011. 2
- 학위명 석사
- 학과 및 전공 일반대학원 전자공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/sogang/000000046412
- 저작권 서강대학교의 논문은 저작권 보호를 받습니다.
초록/요약
다중 사용자 MIMO (multiple-input multiple-output) 시스템에서 사용자의 합 전송률을 최대화시키는 SRM (sum-rate maximization) 스케쥴러를 적용하는 경우, 셀 경계에 위치하거나 채널 환경이 좋지 않은 사용자는 선택 받지 못하게 되는 공평성 문제를 발생시킬 수 있다. 본 논문에서는, 사용자 간의 공평성을 향상시키기 위해 각 사용자 별 평균 전송률의 가중치를 고려한 합 전송률을 최대화하는 WSRM (weighted sum-rate maximization) 스케쥴러를 활용하여 6섹터 협력 전송 시스템에서 WSRM을 위한 최적 전송 전력과 시스템의 가중치 합 전송률의 닫힌 형태 표현 수식을 유도하며, 유도한 수식을 기반으로 3섹터 협력 전송 시스템에서 WSRM을 위한 최적 전송 전력을 찾는 알고리듬을 제안한다. 닫힌 형태 표현으로 유도한 수식과 제안한 알고리듬를 바탕으로 분산 MIMO 시스템에서 WRM 스케쥴러와 SRM 스케쥴러의 합 전송률 및 평균 전송률의 로그 합 성능을 비교한다. 그리고 WSRM 스케쥴러 방식이 하위 사용자 성능을 향상시킴을 보임으로써 사용자 간의 공평성 문제를 개선할 수 있는 방식임을 검증한다. 또한 협력적 전송 시스템과 비협력적 전송 시스템의 성능을 협력적 PF (proportional fairness) 스케쥴러와 다양한 전송 기법에 따라 분석한다. 마지막으로 다중 클러스터 환경에서 우리는 외부 클러스터에서 발생하는 간섭을 고려하기 위해 SLNR (signal to leakage plus noise ratio) 을 최대화하는 빔포밍 방식을 이용한다. 그리고 SLNR을 이용하여 클러스터 간 전력 제어 값을 구하는 알고리듬을 제안한다. 이 알고리듬은 최적의 전력 제어 값을 찾는 방식에 비해 연산 복잡도를 크게 감소시킨다.
more초록/요약
When multi-user MIMO systems utilize a sum-rate maximization (SRM) scheduler, the system throughput can be enhanced. However, fairness problems may arise because users located near the cell boundaries or experiencing poor channel conditions are less likely to be selected by the SRM scheduler. In this thesis, a weighted sum-rate maximization (WSRM) scheduler is used to enhance the fairness performance of MIMO systems. Closed-form expressions for the optimal transmit power control of WSRM and corresponding weighted sum-rate are derived for the 6-sector collaborative transmission system. Using the derived results, we propose an algorithm which searches the optimal power control for WSRM in the 3-sector collaborative transmission system. Based on the derived closed-form expressions and the proposed algorithm, we compare performance of the WSRM scheduler and the SRM scheduler in terms of the sum-rate and the log-sum-of-average rates. We further verify that the WSRM scheduler efficiently improves fairness performance by showing the enhanced performance of average transmission rates in low percentile regions. We also compare performance of collaborative transmission and non-collaborative transmission systems when the collaborative PF scheduler and various transmission schemes are in use. In addition, under collaborative transmission in the multi-cluster systems, a signal-to-leakage-plus-noise ratio (SLNR) maximization beamforming method is utilized. An algorithm which determines the power control level for each cluster is proposed, which is shown to reduce the computational complexity when compared to an exhaustive search algorithm.
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