[論文レビュー] Multiuser Diversity for the Cognitive Uplink with Generalized Fading and Reduced Primary's Cooperation

Ehsan Nekouei, Hazer İnaltekin+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2012

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 24被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、限られたフィードバックを伴う認知上行リンクネットワークにおける効率的なマルチユーザダイバーシティを実現するため、K個の最小のチャネル利得（K-SCG）フィードバックプロトコルを提案する。K-SCGフィードバックが、全フィードバックと同等の漸近的最適和レートスケーリングを達成することを確立している。これは、K_N = N^δ（δ ∈ (0,1)）またはK_N = O(1)の場合に、それぞれ全パワーおよび干渉制限ネットワークではlog log N、干渉制限ネットワークおよび個別パワーおよび干渉制限ネットワークではlog Nのスケーリングを達成する。また、プライマリ干渉は無視できる程度に保たれる。

ABSTRACT

In cognitive multiple access networks, feedback is an important mechanism to convey secondary transmitter primary base station (STPB) channel gains from the primary base station (PBS) to the secondary base station (SBS). This paper investigates the optimal sum-rate capacity scaling laws for cognitive multiple access networks in feedback limited communication scenarios. First, an efficient feedback protocol called $K$-smallest channel gains ($K$-SCGs) feedback protocol is proposed in which the PBS feeds back the $\K$ smallest out of $N$ STPB channel gains to the SBS. Second, the sum-rate performance of the $K$-SCG feedback protocol is studied for three network types when transmission powers of secondary users (SUs) are optimally allocated. The network types considered are total-power-and-interference-limited (TPIL), interference-limited (IL) and individual-power-and-interference-limited (IPIL) networks. For each network type studied, we provide a sufficient condition on $\K$ such that the $K$-SCG feedback protocol is {\em asymptotically} optimal in the sense that the secondary network sum-rate scaling behavior under the $K$-SCG feedback protocol is the same with that under the full-feedback protocol. We allow distributions of secondary-transmitter-secondary-base-station (STSB), and STPB channel power gains to belong to a fairly general class of distributions called class $\mathcal{C}$-distributions that includes commonly used fading models.

研究の動機と目的

• 二次基地局が一次基地局からのチャネル状態情報が必要とされる認知マルチアクセスネットワークにおける高いフィードバックオーバーヘッドを解消すること。
• 一般化された fading 分布を有する認知無線ネットワークにおけるフィードバック制限下での和レート容量スケーリング則を調査すること。
• 報告するチャネル利得の数を最小限に抑えつつ最適和レートスケーリングを維持するフィードバックプロトコルを設計すること。
• 二次ネットワークのスループットを損なわせることなく、一次基地局における干渉を任意に小さく保証すること。

提案手法

• 一次基地局がN個の二次送信機から一次基地局（STPB）へのチャネル利得のうち、K_N個の最小値のみを二次基地局に報告するK-SCGフィードバックプロトコルを導入する。
• 全パワーおよび干渉制限（TPIL）、干渉制限（IL）、個別パワーおよび干渉制限（IPIL）の3つのネットワークモデルにおける和レート性能を分析する。
• K_Nに必要な十分条件を導出し、K-SCGプロトコルがフルフィードバックと同等の漸近的和レートスケーリングを達成できることを示す。
• 極値理論と順序統計を用いて、一般のC分布（RayleighおよびRician fadingを含む）下での最小STPBチャネル利得の挙動を特徴付ける。
• 報告されたK_N個のチャネル利得に基づき、干渉およびパワー制約下で和レートを最大化する最適なパワー割り当て戦略を二次基地局で採用する。
• 下界および上界の技術を用いて、各ネットワークタイプにおけるタイトな漸近的和レートスケーリング則を確立する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 一般化された fading を有する認知上行リンクネットワークにおいて、フィードバックオーバーヘッドを最小限に抑えつつ最適和レートスケーリングを維持するフィードバックプロトコルは何か？
• RQ2 報告するチャネル利得の数（K_N）は、異なる干渉領域における二次ネットワークの和レートスケーリングにどのように影響を与えるか？
• RQ3 二次ネットワークの和レート性能を劣化させることなく、一次基地局における干渉を任意に小さくできるか？
• RQ4 TPIL、IL、IPILネットワークにおけるK-SCGフィードバック下での二次ネットワーク和レートの最適スケーリング挙動は何か？
• RQ5 K_Nの選択は、フィードバックオーバーヘッドと和レート最適性のトレードオフにどのように影響を与えるか？

主な発見

• TPILネットワークでは、K_N = N^δ（δ ∈ (0,1)）の場合にK-SCGフィードバックプロトコルが漸近的に最適となり、和レートスケーリングが(1/n_h) log log Nに達する。ここでn_hはSTSBチャネル分布から導かれる。
• ILネットワークでは、K_N = O(1)の場合にK-SCGプロトコルが漸近的に最適となり、最適和レートスケーリングとして(1/γ_g) log Nを達成する。ここでγ_gはSTPBチャネル分布からのパラメータである。
• IPILネットワークでは、K_N = O(1)の場合にK-SCGプロトコルが漸近的に最適となり、和レートスケーリングとしてmin(1, 1/γ_g) log Nを達成する。
• PBSにおける平均干渉電力は、すべてのネットワークタイプで任意に小さく保てる。
• 提案されたフィードバックプロトコルは、フルフィードバックと同等の漸近的和レートスケーリングを達成しており、最適性能を達成するには小さなチャネル利得のサブセットのみで十分であることを示している。
• 数値結果により、導出されたスケーリング則が有限Nに対しても成り立つことが確認され、さまざまな fading 分布において理論的分析の妥当性が検証された。