[논문 리뷰] Cognitive Beamforming Made Practical: Effective Interference Channel and Learning-Throughput Tradeoff

Rui Zhang, Feifei Gao외 1명|ArXiv.org|2008. 09. 12.

Cognitive Radio Networks and Spectrum Sensing참고 문헌 20인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 명시적 채널 피드백이 필요 없이 관측된 주요 사용자(Primary Radio, PR) 신호로부터 추정한 효과적 간섭 채널(Effective Interference Channel, EIC)을 사용하는 다중 안테나 코그니티브 라디오 시스템을 위한 실용적인 인지 빔포밍(Cognitive Beamforming, CB) 기법을 제안한다. 이 방법은 기회적 공간 공유(Opportunistic Spatial Sharing, OSS)를 가능하게 하여 기존의 언더레이(Underlay) 또는 인터웨이브(Interweave) 방법보다 높은 스펙트럼 효율성을 달성하며, 간섭 및 전력 제약 조건 하에서 CR의 전송률을 최대화하는 최적의 학습-전송률 트레이드오프를 도출한다.

ABSTRACT

This paper studies the transmit strategy for a secondary link or the so-called cognitive radio (CR) link under opportunistic spectrum sharing with an existing primary radio (PR) link. It is assumed that the CR transmitter is equipped with multi-antennas, whereby transmit precoding and power control can be jointly deployed to balance between avoiding interference at the PR terminals and optimizing performance of the CR link. This operation is named as cognitive beamforming (CB). Unlike prior study on CB that assumes perfect knowledge of the channels over which the CR transmitter interferes with the PR terminals, this paper proposes a practical CB scheme utilizing a new idea of effective interference channel (EIC), which can be efficiently estimated at the CR transmitter from its observed PR signals. Somehow surprisingly, this paper shows that the learning-based CB scheme with the EIC improves the CR channel capacity against the conventional scheme even with the exact CR-to-PR channel knowledge, when the PR link is equipped with multi-antennas but only communicates over a subspace of the total available spatial dimensions. Moreover, this paper presents algorithms for the CR to estimate the EIC over a finite learning time. Due to channel estimation errors, the proposed CB scheme causes leakage interference at the PR terminals, which leads to an interesting learning-throughput tradeoff phenomenon for the CR, pertinent to its time allocation between channel learning and data transmission. This paper derives the optimal channel learning time to maximize the effective throughput of the CR link, subject to the CR transmit power constraint and the interference power constraints for the PR terminals.

연구 동기 및 목표

• 코그니티브 빔포밍에서 CR-PR 채널 지식이 완벽할 수 없는 현실적 문제를 해결하기 위해, 관측된 PR 신호로부터 채널을 추정할 수 있는 방법을 제공한다.
• 주요 사용자와 동시 전송이 가능한 실용적인 코그니티브 라디오 운영 모델을 개발하여 공간 multiplexing를 구현한다.
• 채널 추정 오차와 간섭 제약 조건 하에서 인지 빔포밍의 학습-전송률 트레이드오프를 특성화하고 최적화한다.
• PR 링크가 다중 안테나를 사용하지만 공간 차원의 부분공간(subspace)에서만 작동할 경우, EIC 기반 학습 기반 CB가 완벽한 채널 지식이 있는 전통적 CB보다도 우수한 성능을 낼 수 있음을 입증한다.

제안 방법

• 효과적 간섭 채널(Effective Interference Channel, EIC)의 개념을 도입하여, CR 송신기가 PR 수신기의 수신 빔포밍을 통해 보는 바의 CR 송신기에서 PR 수신기에 가해지는 총 간섭을 모델링한다.
• 시간분할복절(TDD) 상호성 원리를 활용하여, PR 전송 슬롯 동안의 PR 신호를 관측함으로써 CR 송신기에서 EIC를 추정한다.
• 유한 시간 내에 EIC를 추정할 수 있는 알고리즘을 개발하여, PR 단말기로부터의 명시적 피드백 없이도 실용적인 구현이 가능하도록 한다.
• 학습-전송률 트레이드오프의 수학적 공식화를 도출하여, CR의 채널 학습과 데이터 전송에 할애하는 시간의 분배를 모델링한다.
• 코그니티브 라디오(CR) 송신 전력과 PR 간섭 전력 제약 조건 하에서 최적의 빔포밍 프리코더 및 전력 할당을 구하기 위해 볼록 최적화를 적용한다.
• 이중성 이론과 워터필링 유사 해법을 적용하여, EIC 기반 간섭 모델 하에서 CR 스펙트럼 효율성을 최대화하는 최적의 전력 할당을 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주요 사용자로부터의 명시적 채널 피드백이 없이도 인지 빔포밍을 실용적으로 구현할 수 있는가?
• RQ2 관측된 주요 사용자 신호로부터 효과적 간섭 채널을 학습함으로써, 완벽한 채널 지식이 있는 전통적 방법보다 코그니티브 라디오의 스펙트럼 효율성이 향상되는가?
• RQ3 간섭 제약 조건 하에서 코그니티브 라디오 전송률을 최대화하기 위해 채널 학습과 데이터 전송 간의 최적 시간 할당은 어떻게 되는가?
• RQ4 주요 링크에서 다중 안테나를 사용할 경우 학습 기반 인지 빔포밍의 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 학습 기반 접근 방식이 스펙트럼 효율성 측면에서 기존의 언더레이 및 인터웨이브 코그니티브 라디오 모델을 초월할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 EIC 추정 기반 학습 기반 인지 빔포밍은, 완벽한 CR-PR 채널 지식이 존재하는 경우에도 기존의 전통적 CB보다 더 높은 CR 스펙트럼 효율성을 달성한다. 특히 PR 링크가 다중 안테나를 사용하지만 공간 차원의 부분공간에서만 작동할 경우 더욱 두드러진 성능 향상을 보인다.
• EIC 추정 방법은 주요 사용자로부터의 피드백이 필요 없이 실용적인 인지 빔포밍을 가능하게 하여 시스템 오버헤드를 크게 감소시킨다.
• 유한 시간 내 EIC 추정 알고리즘을 유도하여 실세계 구현이 가능하며, 측정 가능한 채널 추정 오차를 포함한다.
• 학습-전송률 트레이드오프가 체계적으로 특성화되었으며, 전력 및 간섭 제약 조건 하에서 효과적인 CR 전송률을 최대화하기 위한 최적의 학습 시간이 유도되었다.
• 최적의 빔포밍 해법이 총 전력 할당에 대해 볼록함을 입증하여 실시간 구현을 위한 효율적인 볼록 최적화가 가능함을 보였다.
• CR 링크의 도달 가능한 전송률에 대한 유도된 상한선은 타이트하며, 효과적 간섭 채널 행렬의 최소 고유값과 CR-PR 채널 행렬의 최대 고유값에 의존한다.