[論文レビュー] Ergodic Capacity of Cognitive Radio under Imperfect Channel State Information

Zouheir Rezk, Mohamed‐Slim Alouini|arXiv (Cornell University)|Apr 10, 2012

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing参考文献 26被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、主受信機への干渉リンクの統計的および推定されたCSIしか把握しないセカンダリ送信機を想定した、不完全なチャネル状態情報（CSI）下での認知無線システムにおける最適な電力割り当ておよびエルゴディック容量を導出する。干渉アウトージー制約下では、高電力領域では容量増加が制限され、低電力領域ではほぼ理想性能に近づくことが示された。

ABSTRACT

A spectrum-sharing communication system where the secondary user is aware of the instantaneous channel state information (CSI) of the secondary link, but knows only the statistics and an estimated version of the secondary transmitter-primary receiver (ST-PR) link, is investigated. The optimum power profile and the ergodic capacity of the secondary link are derived for general fading channels (with continuous probability density function) under average and peak transmit-power constraints and with respect to two different interference constraints: an interference outage constraint and a signal-to-interference outage constraint. When applied to Rayleigh fading channels, our results show, for instance, that the interference constraint is harmful at high-power regime in the sense that the capacity does not increase with the power, whereas at low-power regime, it has a marginal impact and no-interference performance corresponding to the ergodic capacity under average or peak transmit power constraint in absence of the primary user, may be achieved.

研究の動機と目的

• セカンダリ送信機に制限されたチャネル知識を有するスペクトル共有型認知無線システムにおけるセカンダリユーザーのエルゴディック容量を分析すること。
• 平均またはピーク送信電力制約に加え、干渉アウトージーまたは信号対干渉アウトージー制約を組み合わせた条件下での最適な電力プロファイルを導出すること。
• セカンダリ送信機から主受信機（ST-PR）チャネルの不完全な知識がシステム性能に与える影響を評価すること。
• 実用的なCSI条件下での性能限界を理解するために、高電力および低電力領域における漸近的解析を提供すること。
• さまざまな干渉制約および電力制約を統合した一貫した解析フレームワークを用いて、既存の結果を一般化すること。

提案手法

• 平均またはピーク送信電力および干渉アウトージー制約下でのエルゴディック容量最大化のための最適化問題を定式化する。
• ラグランジュ双対性および補完性スラックネスを用いて導出された、干渉制約によって上限が設定されたウォーター・フィリング電力割り当て戦略を用いる。
• ラグランジュ乗数を求めるためのデュアル最適化フレームワークを導入し、異なるチャネル実現値における最適な電力プロファイルの導出を可能にする。
• レイノルズ（Rayleigh）フェージングチャネルにこの手法を適用し、ST-PRリンクの統計的CSIと推定CSIを活用する。
• 3つの状況（1）平均電力のみ、（2）ピーク電力のみ、（3）平均電力および干渉制約の両方）における最適な電力プロファイルの閉形式表現を導出する。
• 高電力および低電力領域における振る舞いを解析するための漸近的解析を実施し、不完全なCSI下での根本的な性能限界を明らかにする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ST-PRチャネルの不完全な知識は、認知無線システムのエルゴディック容量にどのように影響を与えるか？
• RQ2 平均またはピーク送信電力および干渉アウトージー制約下での最適な電力割り当て方針は何か？
• RQ3 干渉アウトージー制約と信号対干渉アウトージー制約は、システム容量にどのように異なる影響を与えるか？
• RQ4 不完全なCSI下で高電力および低電力領域における性能限界は何か？
• RQ5 不完全なCSI下でのエルゴディック容量は、プライマリユーザーが存在しないシステムの理想容量に近づけるか？

主な発見

• レイノルズ（Rayleigh）フェージング下では、干渉アウトージー制約が高送信電力領域での容量増加を制限し、電力が高くなっても容量の増加が見込めない。
• 低送信電力領域では、干渉制約の影響がわずかであり、エルゴディック容量はプライマリユーザーが存在しないシステムの理想容量に近づく。
• 平均電力Pavg = 0 dBの場合、エルゴディック容量は0.71 npcuであるが、ピーク電力Ppeak = 0 dBの場合、同じ干渉アウトージー制約（5 dB）下では0.6 npcuである。
• 高電力領域では、平均電力とピーク電力の性能差が小さくなり、干渉アウトージー制約が電力プロファイルを支配するようになる。
• 最適な電力プロファイルは、干渉制約によって上限が設定されたウォーター・フィリング解として導出され、ラグランジュ乗数およびチャネル統計に依存する明示的表現を有する。
• 漸近的解析により、高電力領域では干渉制約が支配的要因となることが確認され、低電力領域では統計的CSIの品質が性能を決定づけることが示された。