[논문 리뷰] Transceiver design for single-cell and multi-cell downlink multiuser MIMO systems

Tadilo Endeshaw Bogale|arXiv (Cornell University)|2014. 01. 23.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 76인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 완벽하고 비완벽한 채널 상태 정보 하에서 다중 사용자 MIMO 다운링크 시스템에 대한 중심집중형 및 분산형 선형 트랜시iever 설계를 제안하며, SINR, MSE 및 비율 기반 최적화와 다양한 전력 제약 조건을 적용한다. 새로운 MSE 다운링크 간섭 이중성(duality)을 수립하고, 가중치 합률 최대화가 가중치 합 MSE 최소화와 동치임을 증명함으로써, 이중성과 분해 방법을 통해 효율적인 해법을 가능하게 한다.

ABSTRACT

This thesis designs linear transceivers for the down link multiple user multiple input multiple output single-cell and multiple-cell systems. The transceivers are designed by assuming perfect and imperfect channel state information at the BS and mobile stations (MS). Different signal to interference plus noise ratio, mean square error and rate-based design criteria are considered. These design criteria are formulated by considering total BS, per BS antenna, per user, per symbol or a combination of per BS antenna and per user (symbol) power constraints. To solve these problems generalized down link up link and down link interference duality approaches are proposed. We have also shown that the weighted sum rate maximization problem can be equivalently formulated as weighted sum mean square error minimization problem with additional optimization variables and constraints. We also develop distributed transceiver design algorithms to solve weighted sum rate and mean square error optimization problems for coordinated BS systems. The distributed transceiver design algorithms employ modify matrix fractional minimization and Lagrangian dual decomposition methods.

연구 동기 및 목표

• 비완벽하고 완벽한 CSI 하에서 단일 세포 및 다중 세포 다운링크 다중 사용자 MIMO 시스템의 선형 트랜시iever 설계를 다루기.
• 총 기지국 전력, 안테나별 전력, 사용자별 전력 및 병합 제약 조건을 포함한 다양한 전력 제약 조건 하에서 트랜시iever 최적화를 수립하기.
• 가중치 합률과 MSE를 최적화하기 위한 중심집중형 및 분산형 알고리즘을 개발하기.
• 강건한 트랜시iever 설계를 위한 새로운 이론적 이중성 프레임워크—업링크-다운링크 이중성 및 MSE 다운링크 간섭 이중성—을 수립하기.
• 추가 변수와 제약 조건 하에서 가중치 합률 최대화와 가중치 합 MSE 최소화의 동치성을 입증하기.

제안 방법

• 업링크-다운링크 이중성을 활용하여 업링크 및 다운링크 채널 간에 대각형 전력 할당 행렬을 변환하기.
• 간섭 채널의 노이즈 공분산을 고정점 및 약간 안정적인 스위치 시스템으로 모델링함으로써 MSE 다운링크 간섭 이중성을 도입하기.
• 추가 최적화 변수와 제약 조건을 도입하여 가중치 합률 최대화 문제를 가중치 합 MSE 최소화 문제로 재구성하기.
• 협조적 기지국 시스템의 분산 알고리즘에 수정된 행렬 분수 최소화 및 라그랑주 이중 분해를 적용하기.
• 결과로 얻어진 볼록 근사 문제를 해결하기 위해 두 번째 순서 코인 프로그래밍(SOCP)과 순차적 제곱형 프로그래밍(SQP)을 사용하기.
• 간섭 모델링에서 이산 시간 스위치 시스템의 안정성 특성을 활용하여 수렴성을 확보하기.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비완벽한 CSI 하에서 총 기지국 전력 제약 조건이 존재할 경우, 어떻게 강건한 트랜시iever 설계를 수립할 수 있는가?
• RQ2 MIMO 다운링크 시스템에서 가중치 합률 최대화와 가중치 합 MSE 최소화 간의 동치성을 보장하는 이중성 원리는 무엇인가?
• RQ3 안테나별 및 사용자별 전력 제약 조건 하에서, 협조적 다중 기지국 MIMO 시스템에 대한 분산 트랜시iever 알고리즘은 어떻게 설계할 수 있는가?
• RQ4 스위치 시스템 모델링은 간섭 채널에 대한 새로운 이중성 프레임워크 수립에서 어떤 역할을 하는가?
• RQ5 제안된 MSE 다운링크 간섭 이중성은 MIMO 트랜시iever 설계에 대한 기존의 이중성 접근 방식을 어떻게 일반화하는가?

주요 결과

• 논문은 노이즈 공분산 행렬을 약간 안정적인 이산 시간 스위치 시스템으로 모델링함으로써 새로운 MSE 다운링크 간섭 이중성을 수립하여, 비완벽한 CSI 하에서도 강건한 설계를 가능하게 한다.
• 추가 변수와 제약 조건을 도입할 경우 가중치 합률 최대화가 가중치 합 MSE 최소화와 동치임을 입증함으로써, MSE 기반 프레임워크를 통한 효율적 최적화가 가능해진다.
• 총 전력 제약 조건 하에서의 강건한 트랜시iever 설계에 대해, 대각형 전력 할당 행렬 변환을 통한 업링크-다운링크 이중성을 적용하여 최적 해를 도출한다.
• 라그랑주 이중 분해 및 행렬 분수 최소화 기반의 분산 알고리즘이 협조적 MIMO 시스템에서 중심집중형 해와 유사한 수렴성과 성능을 달성한다.
• 제안된 이중성 프레임워크는 안테나별 및 사용자별 제약 조건을 포함한 복잡한 전력 제약 조건을 효율적으로 처리할 수 있으며, 스펙트럼 효율성과 강건성을 향상시킨다.
• 수치 결과는 제안된 알고리즘이 비완벽한 CSI 하에서도 근사 최적의 합률 및 MSE 성능을 달성함을 보여주며, 이론적 이중성 주장의 타당성을 입증한다.