[논문 리뷰] Spatial Interference Cancellation for Multi-Antenna Mobile Ad Hoc Networks

Kaibin Huang, Jeffrey G. Andrews외 3명|arXiv (Cornell University)|2008. 07. 11.

Mobile Ad Hoc Networks참고 문헌 53인용 수 44

한 줄 요약

이 논문은 포아송 분포를 가진 송신기와 레이일리 fading을 갖는 다중 안테나 모바일 애드혹 네트워크(MANET)에서 제로포싱 beamforming을 이용한 공간 간섭 제거를 제안한다. $ L $개의 가장 강한 간섭자를 제거할 경우, 비상태 확률 $ \theta \to 0 $ 일 때 전송 용량 스케일링이 $ \tilde{C}(\theta) = \tilde{C}_0 \theta^{\frac{1}{L+1}} $ 임을 보이며, 교육 시퀀스 길이를 적절히 선택할 경우 채널 상태 정보(CSI)의 부정확성이 용량 스케일링에 점점 영향을 미치지 않음을 보여준다. 시뮬레이션 결과, 단 한 개의 간섭자만 제거해도 용량이 최대 10배 증가하는 것으로 나타났다.

ABSTRACT

Interference between nodes is a critical impairment in mobile ad hoc networks (MANETs). This paper studies the role of multiple antennas in mitigating such interference. Specifically, a network is studied in which receivers apply zero-forcing beamforming to cancel the strongest interferers. Assuming a network with Poisson distributed transmitters and independent Rayleigh fading channels, the transmission capacity is derived, which gives the maximum number of successful transmissions per unit area. Mathematical tools from stochastic geometry are applied to obtain the asymptotic transmission capacity scaling and characterize the impact of inaccurate channel state information (CSI). It is shown that, if each node cancels L interferers, the transmission capacity decreases as the outage probability to the power of 1/(L+1) as the outage probability vanishes. For fixed outage probability, as L grows, the transmission capacity increases as L to the power of (1-2/alpha) where alpha is the path-loss exponent. Moreover, CSI inaccuracy is shown to have no effect on the transmission capacity scaling as the outage probability vanishes, provided that the CSI training sequence has an appropriate length, which we derived. Numerical results suggest that canceling merely one interferer by each node increases the transmission capacity by an order of magnitude or more, even when the CSI is imperfect.

연구 동기 및 목표

• 랜덤 토폴로지가 있는 모바일 애드혹 네트워크(MANET)에서 다중 안테나의 간섭 완화에 미치는 영향을 분석한다.
• 수신기에서 제로포싱 beamforming을 사용해 가장 강한 $ L $개의 간섭자를 제거함으로써 전송 용량(TC)의 향상을 정량화한다.
• 특히 저비상태 영역에서, 불완전한 채널 상태 정보(CSI)가 TC 스케일링에 미치는 영향을 평가한다.
• CSI 부정확성에도 불구하고 점점 커지는 TC 스케일링을 유지하기 위해 필요한 교육 시퀀스 길이를 유도한다.
• 지역적인 CSI와 최소한의 협조로도 공간 간섭 제거가 네트워크 스루풋을 크게 향상시킬 수 있음을 보여준다.

제안 방법

• 스토하스틱 기하학 도구를 사용해 포아송 분포를 가진 송신기와 독립적인 레이일리 fading 채널을 갖는 MANET를 모델링한다.
• 각 수신기에서 이들 간섭자로부터의 국소적인 CSI 피드백을 가정하고, 제로포싱 beamforming을 적용해 $ L $개의 가장 강한 간섭자를 제거한다.
• 비상태 확률 $ \theta $ 가 작아질 경우 전송 용량 스케일링의 점근적 형태로 $ \tilde{C}(\theta) = \tilde{C}_0 \theta^{\frac{path-loss exponent $ \beta $ 및 $ \theta $ 를 신호 대 간섭비(SINR) 임계값으로 한다.
• 알츠러의 부등식과 정규화되지 않은 감마 함수의 경계를 사용해 CSI 부정확성이 비상태 확률과 전송 속도 손실에 미치는 영향을 분석한다.
• CSI 부정확성으로 인한 용량 손실이 $ \theta \to 0 $ 일 때 점점 사라지며, 교육 시퀀스 길이 $ M $ 가 $ M = \frac{1+\rho}{\rho} \theta^{-\rho} $ 로 스케일링될 경우에만 성립함을 입증한다.
• 비상태 확률과 속도 손실의 상한선을 도출하여, $ \tilde{C}(\theta) $ 가 완벽한 CSI 스케일링과 일치하도록 보장하기 위한 필수 교육 길이 $ M $ 을 결정한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제로포싱 beamforming을 통해 $ L $개의 간섭자를 제거할 경우, 다중 안테나 MANET에서 점점 커지는 전송 용량 스케일링에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 불완전한 CSI는 전송 용량 스케일링에 어떤 영향을 미치며, 이 영향은 점점 커지는 영역에서 보완될 수 있는가?
• RQ3 CSI 부정확성이 점점 커지는 TC 스케일링에 영향을 미치지 않도록 하기 위해 필요한 교육 시퀀스 길이는 얼마인가?
• RQ4 고정된 비상태 확률 $ \theta $ 에 대해 전송 용량은 $ L $에 따라 어떻게 스케일링되며, 경로 손실 지수 $ \beta $ 와의 관계는 어떠한가?
• RQ5 공동 조정이 최소한인 분산된, 저협조 MANET 환경에서 공간 간섭 제거가 상당한 스루풋 향상을 이룰 수 있는가?

주요 결과

• 비상태 확률 $ \theta \to 0 $ 일 때 전송 용량은 $ \tilde{C}(\theta) = \tilde{C}_0 \theta^{\frac{1}{L+1}} $ 로 스케일링되며, 이는 $ L $ 에 대한 거듭제곱 법칙 의존성을 나타낸다.
• 고정된 $ \theta $ 에 대해 전송 용량은 $ \tilde{C}(\theta) = \tilde{C}_0 L^{1 - \frac{2}{\beta}} $ 로 증가하며, 이는 경로 손실 지수 $ \beta $ 에 따라 달라지는 이득을 보여준다.
• CSI 부정확성이 $ \theta \to 0 $ 일 때 점점 영향을 미치지 않으며, 교육 시퀀스 길이 $ M $ 가 $ M = \frac{1+\rho}{\rho} \theta^{-\rho} $ 로 스케일링될 경우에만 성립한다. ($ \rho > 0 $)
• 수치 결과는 단 한 개의 간섭자($ L=1 $)만 제거해도, 불완전한 CSI가 존재하더라도 전송 용량이 한 수준 이상 증가함을 보여준다.
• 점점 커지는 TC 스케일링을 유지하기 위해 필요한 교육 시퀀스 길이는 $ M = \frac{1+\rho}{\rho} \theta^{-\rho} + o(\theta^{-\rho}) $ 로 도출되었으며, 이는 용량 손실이 무시할 수 없을 정도로 작다.
• CSI 부정확성으로 인한 용량 손실은 $ \tilde{C}(\theta) \times \frac{\text{손실 항목}}{1-\theta} $ 로 경계되며, 이 손실은 $ \theta \to 0 $ 일 때 점점 사라지므로, CSI 오류에 대한 강건성을 확인한다.