[論文レビュー] Vandermonde-subspace Frequency Division Multiplexing for Two-Tiered Cognitive Radio Networks

Leonardo S. Cardoso, Mari Kobayashi+2 more|arXiv (Cornell University)|Feb 27, 2013

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、干渉チャネルのゼロ空間内での信号のプレコード化により、主システムのOFDMに影響を与えることなく、二次利用者が通信できるようにする、Vandermonde部分空間周波数分割多重（VFDM）という、被乗算認知無線技術を提案する。この手法は周波数選択性とサイクリックプレフィックスを活用し、スペクトル感度ベースの手法に比べて最大1 bps/Hzのスペクトル効率向上を達成するが、チャネル状態情報が不完全であっても有効である。

ABSTRACT

Vandermonde-subspace frequency division multiplexing (VFDM) is an overlay spectrum sharing technique for cognitive radio. VFDM makes use of a precoder based on a Vandermonde structure to transmit information over a secondary system, while keeping an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM)-based primary system interference-free. To do so, VFDM exploits frequency selectivity and the use of cyclic prefixes by the primary system. Herein, a global view of VFDM is presented, including also practical aspects such as linear receivers and the impact of channel estimation. We show that VFDM provides a spectral efficiency increase of up to 1 bps/Hz over cognitive radio systems based on unused band detection. We also present some key design parameters for its future implementation and a feasible channel estimation protocol. Finally we show that, even when some of the theoretical assumptions are relaxed, VFDM provides non-negligible rates while protecting the primary system.

研究の動機と目的

• 2段階認知無線ネットワークにおける二次システムと主システムの共存を、主システムの伝送品質を損なわせることなく実現すること。
• ゼロ干渉を主受信機で保証するとともに、二次スペクトル効率を最大化する、バーデルモンド構造に基づく実用的なプレコードャーを設計すること。
• VFDMにおけるチャネル推定におけるトレーニング記号とデータ記号のトレードオフを分析し、不完全なCSI下でも信頼性の高い性能を確保すること。
• OFDMベースの干渉整合とスペクトル感度ベースのリソース分割とを比較し、性能を評価すること。
• 不完全なチャネル状態情報下でも、二次システムの高速通信を維持できる実現可能なチャネル推定プロトコルを提案すること。

提案手法

• VFDMシステムは、二次送信機と主受信機間のチャネルのゼロ空間に二次信号を射影する、バーデルモンド行列構造に基づく線形プレコードャーを採用し、主受信機でのゼロ干渉を保証する。
• プレコードャーは、干渉チャネル行列のゼロ空間を用いて構築され、OFDMの周波数選択性とサイクリックプレフィックスの特性を活用して直交伝送空間を形成する。
• トレーニングベースのチャネル推定プロトコルを提案し、スペクトル効率への影響を最小限に抑えつつ、二次送信機での信頼性の高いCSIを維持する。
• MMSEおよびZFイコライザを二次受信機で用いて、完全なCSIと不完全なCSIの両状況下で、ビット誤り率とスペクトル効率を評価する。
• 同一のシステムパrameterを用いて、OFDMベースの干渉整合とスペクトル感度ベースのリソース分割とを比較評価する。
• トレーニングオーバーヘッド（τ）とデータ伝送のトレードオフに関する分析を行い、スペクトル効率に及ぼすプリログおよびインログ効果を定量的に評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 どのようにすれば、プレコードを用いて主OFDMシステムへの干渉をゼロに抑えつつ、スペクトル効率を最大化できるか？

主な発見

• VFDMは、周波数選択性とサイクリックプレフィックスによって生じる未使用サブキャリアを活用することで、スペクトル感度ベースの認知無線システムに比べて最大1 bps/Hzのスペクトル効率向上を達成する。
• 送信機でのチャネル状態情報が不完全であっても、VFDMは無視できない二次システムのデータレートを維持でき、推定誤差に対して高いロバストネスを示す。
• チャネル推定における最適なトレーニング記号対データ記号比は、二次システムでは非常に低く、ピーク性能は低τ/Tで達成される。一方、主システムは低SNR下でより多くのトレーニングが必要である。
• 9 dB未満のSNRでは、VFDMはOFDMベースの干渉整合を上回る性能を示す。これは、内在的な冗長性とシンボル保護のおかげである。一方、高SNRでは干渉整合が、協調的干渉キャンセレーションの恩恵を受けて優れる。
• 高トレーニングオーバーヘッドではプリログ要因がスペクトル効率の損失を支配するが、低トレーニングオーバーヘッド、特に低SNR下では推定誤差に起因するインログ要因が支配的になる。
• VFDMの性能はバーデルモンド部分空間（ゼロ空間）の次元に制限されるが、低次元の場合でも、主システムの技術を変更せずに意味のあるデータレートが達成可能である。