[논문 리뷰] Blind Null-Space Learning for MIMO Underlay Cognitive Radio Networks

Yair Noam, Andrea Goldsmith|arXiv (Cornell University)|2012. 02. 02.

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing참고 문헌 22인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 MIMO 콘텐츠 라디오의 보조 사용자(SU)가 주 사용자(PU)의 간섭 채널에 대한 명시적 지식 없이도 간섭을 피할 수 있도록, 빔포밍을 통해 전송할 수 있도록 하는 블라인드 노름공간 학습 기법을 제안한다. 단일 채널 간섭 채널의 노름공간을 학습하기 위해, SU는 주 사용자의 총 전송 전력의 변화를 측정하면서 반복적으로 빔포밍 벡터를 조정하며, 주 사용자의 전력 제어가 단조롭다는 가정 하에 에너지 측정값만을 사용하여 간섭 채널의 노름공간을 학습한다. 이로 인해 PU의 협력이나 동기화 없이도 간섭 제약 조건을 만족하는 전송이 가능해진다.

ABSTRACT

This paper proposes a blind technique for MIMO cognitive radio Secondary Users (SU) to transmit in the same band simultaneously with a Primary User (PU) under a maximum interference constraint. In the proposed technique, the SU is able to meet the interference constraint of the PU without explicitly estimating the interference channel matrix to the PU and without burdening the PU with any interaction with the SU. The only condition required of the PU is that for a short time interval it uses a power control scheme such that its transmitted power is a monotonic function of the interference inflicted by the SU. During this time interval, the SU iteratively modifies the spatial orientation of its transmitted signal and measures the effect of this modification on the PU's total transmit power. The entire process is based on energy measurements which is very desirable from an implementation point of view.

연구 동기 및 목표

• MIMO 콘텐츠 라디오 네트워크에서 보조 사용자가 엄격한 간섭 제약 조건 하에 주 사용자와 동시에 전송할 수 있도록 한다.
• 보조 사용자에서 주 사용자로의 간섭 링크에 대한 명시적 채널 상태 정보(CSI)가 필요 없도록 한다.
• 간섭 방지를 위한 PU 협력, 훈련 시퀀스, 또는 동기화 요구 조건을 제거한다.
• 에너지 측정값만을 기반으로 한 실용적인 블라인드 알고리즘을 개발하여 간섭 채널의 노름공간을 학습한다.
• 주 사용자의 단조적 전력 제어를 유일한 시스템 수준의 가정으로 삼아, 방법의 강건성과 효율성을 확보한다.

제안 방법

• 알 수 없는 간섭 채널 행렬의 노름공간을 추정하기 위해 순환 자지의 고유값 분해(EVD) 알고리즘을 블라인드 방식으로 변형한다.
• SU의 빔포밍 벡터 조정 효과를 추론하기 위해 주 사용자의 총 전송 전력의 에너지 측정값을 피드백으로 사용한다.
• 간섭 전력 최소화를 위한 최적의 빔포밍 각도(θ 및 φ)를 찾기 위해 이중 단계의 일차원 최적화를 시행한다.
• 블라인드 최적화에서 국소 최소값이 항상 전역 최소값이 되는 수학적 성질에 기반하여, 정확한 노름공간으로의 수렴을 보장한다.
• SU의 간섭에 의해 주 사용자의 전송 전력이 단조롭게 변화한다는 가정 하에, 명시적 피드백 없이도 채널 영향을 추론할 수 있다.
• SU가 빔포밍 벡터를 조정하고 주 사용자 전력의 변화를 관측함으로써 반복적으로 빔포밍 방향을 정밀화하는 블라인드 자지 단계를 도입한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 보조 사용자가 명시적 CSI나 PU 협력을 제공받지 않고도 주 사용자로 향하는 간섭 채널의 노름공간을 학습할 수 있는가?
• RQ2 주 사용자에서의 에너지 측정값만을 사용하여 MIMO 콘텐츠 라디오 네트워크에서 간섭을 피할 수 있는가?
• RQ3 관측되지 않은 간섭 행렬에 대해 빔포밍 파rameter에 대한 블라인드 최적화가 효과적이고 수렴 가능하게 만들 수 있는가?
• RQ4 SU의 블라인드 노름공간 학습을 가능하게 하기 위해 주 사용자의 행동(예: 전력 제어)에 어떤 조건이 필요하는가?
• RQ5 순환 자지 EVD 알고리즘을 주 사용자의 전력 측정값만을 사용하는 블라인드 환경에 적응시킬 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 블라인드 노름공간 학습 알고리즘은 주 사용자의 전송 전력에 대한 에너지 측정값만을 사용하여 간섭 채널 행렬의 정확한 노름공간으로 수렴한다.
• 이 방법은 명시적 채널 추정이 필요 없이도 보조 사용자의 간섭 전력이 최대 허용 임계값 이하로 유지됨을 보장한다.
• 모든 국소 최소값이 전역 최소값이므로 알고리즘이 강건하며, 신뢰할 수 있는 수렴을 보장한다.
• PU 협력, 훈련 시퀀스, 피드백 또는 동기화가 필요 없어지며, 이는 시스템 복잡도를 크게 감소시킨다.
• 이론적 분석을 통해 블라인드 자지 단계가 두 개의 순차적 일차원 최적화로 구현될 수 있음을 확인하였으며, 이는 실용적 구현을 단순화한다.
• 시뮬레이션 결과는 주 사용자의 단조적 전력 제어 조건 하에서 간섭 방지 및 노름공간 수렴이 성공적으로 이루어졌음을 보여준다.