[논문 리뷰] The Feasibility of Interference Alignment for Reverse TDD Systems in MIMO Cellular Networks

Ki‐Yeon Kim, Sang-Woon Jeon외 2명|arXiv (Cornell University)|2014. 10. 17.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 44인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 MIMO 역방향 TDD(R-TDD) 셀룰러 네트워크에서 한 셀이 업링크(UL)에서, 다른 셀이 다운링크(DL)에서 작동할 때, 한 번의 시도로 선형 간섭정렬(IA)을 위한 必要하고 충분한 타당성 조건을 수립한다. 반복적 부스터 설계를 제안함으로써, 이는 최적의 합산 도어리티(DoF)를 달성하고 실용적인 신호 대 간섭 및 노이즈 비율(SNR) 영역에서 합산 속도를 크게 향상시키며, 이는 비대칭 UL/DL MIMO 구성에서의 타당성과 성능 향상을 입증한다.

ABSTRACT

The feasibility conditions of interference alignment (IA) are analyzed for reverse TDD systems, i.e., one cell operates as downlink (DL) but the other cell operates as uplink (UL). Under general multiple-input and multiple-output (MIMO) antenna configurations, a necessary condition and a sufficient condition for one-shot linear IA are established, i.e., linear IA without symbol or time extension. In several example networks, optimal sum degrees of freedom (DoF) is characterized by the derived necessary condition and sufficient condition. For symmetric DoF within each cell, a sufficient condition is established in a more compact expression, which yields the necessary and sufficient condition for a class of symmetric DoF. An iterative construction of transmit and received beamforming vectors is further proposed, which provides a specific beamforming design satisfying one-shot IA. Simulation results demonstrate that the proposed IA not only achieve lager DoF but also significantly improve the sum rate in the practical signal-to-noise ratio (SNR) regime.

연구 동기 및 목표

• 한 셀이 업링크(UL)에서, 다른 셀이 다운링크(DL)에서 작동하는 MIMO 역방향 TDD(R-TDD) 셀룰러 네트워크에서 간섭정렬(IA)의 타당성 조건을 분석한다.
• 일반적인 MIMO 안테나 구성에서 한 번의 시도로 선형 IA에 대한 必요하고 충분한 조건을 유도한다.
• 유도된 조건을 사용하여 다양한 네트워크 구성에서 최적의 합산 도어리티(DoF)를 특성화한다.
• 한 번의 시도로 IA 제약 조건을 만족하는 전송 및 수신 부스터 벡터를 구성하기 위한 반복 알고리즘을 제안한다.
• 실용적인 SNR 영역에서 제안된 IA 체계의 합산 속도 성능을 평가하고 기준 체계와 비교한다.

제안 방법

• 임의의 안테나 구성이 있는 두 셀 MIMO R-TDD 네트워크에서 한 번의 시도로 선형 IA에 대한 必요하고 충분한 조건을 유도한다.
• 간섭정렬 제약 조건을 만족하는 전송 부스터 벡터 {V_βl}과 수신 부스터 벡터 {U_αk}를 구성하기 위한 새로운 반복 알고리즘을 도입한다.
• 채널 행렬과 전력 제약 조건을 사용하여 내부셀, 간섭셀, 목적 신호의 전력에 대한 간섭 공분산 행렬을 모델링한다.
• 신호 대 간섭 및 노이즈 비율(SINR) 식을 사용하여 행렬 행렬식 표현을 통해 사용자별로 달성 가능한 속도와 합산 속도를 계산한다.
• i.i.d. 레이일리 fading 채널에 대해 몬테카를로 평균을 사용하여 다수의 실현에서 성능을 평가한다.
• 제안된 IA 체계를 단일 셀 활성화와 영역 제거 예측기법, 그리고 점 대 점 용량 기준과 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비대칭 UL/DL 작동을 하는 두 셀 MIMO R-TDD 네트워크에서 한 번의 시도로 선형 간섭정렬의 필수 및 충분 조건은 무엇인가?
• RQ2 R-TDD 작동 하에서 각 셀의 안테나 수가 증가함에 따라 최적의 합산 도어리티(DoF)는 어떻게 변화하는가?
• RQ3 실용적인 SNR 영역에서 기호나 시간 연장 없이 반복적 부스터 설계가 간섭정렬을 달성할 수 있는가?
• RQ4 제안된 IA 체계의 달성 가능한 합산 속도 성능은 기존의 단일 셀 또는 비정렬 체계와 비교해 어떻게 되는가?
• RQ5 대칭 DoF 조건에서 충분 조건이 필수 및 충분 조건이 되는 조건은 무엇인가?

주요 결과

• 제안된 한 번의 시도로 선형 IA는 (12, (8,8,8,8)) × (18, (4,4,4)) MIMO R-TDD 네트워크에서 최적의 합산 DoF 18을 달성하며, 이는 이론적 상한선과 정확히 일치한다.
• 반복적 부스터 설계는 빠르게 수렴하며, 총 누설 간섭 전력이 10~15회 반복 이내에 거의 0에 수렴한다.
• 제안된 IA 체계는 단일 셀 활성화 및 점 대 점 용량과 비교해 중간에서 높은 SNR 영역에서 합산 속도를 크게 향상시킨다.
• 대칭 DoF 구성에서 충분 조건은 필수 및 충분 조건으로 단순화되어 DoF 타당성의 정확한 특성화를 가능하게 한다.
• 시뮬레이션 결과는 제안된 IA가 실용적인 SNR 영역에서 최적의 DoF와 뛰어난 합산 속도 성능을 달성함을 확인하며, 그 타당성과 효율성을 검증한다.