하향링크 다중 사용자 MIMO 시스템을 위한 개인 전송율 기반 사용자 선택 알고리즘
An Individual Rate-based User Selection Algorithm for Downlink Multi-user MIMO Systems
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블록 대각화 방법은 하향링크 다중 사용자 다중 안테나 시스템에서 사용자간 간섭을 완전히 제거할 수 있는 프리코딩 기법이다. 블록 대각화를 이용하면 사용자간 간섭을 제거하기 위한 프리코딩 조건으로 인해, 동시에 전송할 수 있는 사용자 수가 제한된다. 전체 시스템에 많은 사용자가 존재할 경우, 어떤 사용자에게 전송할 지 선택하는 것은 매우 중요한 문제이다. 최적의 방법은 가능한 모든 사용자 집합을 검색하여 용량을 최대로 얻을 수 있는 사용자들을 선택하는 것이지만, 이 exhaustive search 방법은 매우 높은 복잡도를 가지기 때문에 실제로 적용하기 불가능하다. 본 논문에서는 개인 전송율을 기반으로 사용자를 선택하는 greedy 알고리즘을 제시한다. 전체 시스템의 용량 대신 새로 선택될 사용자의 개인 전송율만 고려하게 되면, 프리코딩 행렬을 새로 구할 필요가 없어 복잡도가 크게 감소하게 된다. 또한, 제안 알고리즘은 사용자 선택 기준이 개인의 전송율이므로 쉽게 PF 스케줄링으로 확장할 수 있다. 복잡도 분석과 모의 실험 결과를 통해 제안 알고리즘이 매우 낮은 복잡도를 가지면서 기존 알고리즘의 98%에 해당하는 성능을 얻을 수 있음을 보여준다.
Abstract
Block diagonalization (BD) is a suboptimal precoding technique for multi-user multiple-input/multiple-output (MU-MIMO) systems, which provides the perfect elimination of inter-user interferences. For the constraint to eliminate inter-user interference, the number of simultaneously supportable users is limited. In a downlink MU-MIMO system with large number of users, a user set supported by a base station must be selected to maximize the total throughput. The optimal user selection algorithm, which requires exhaustive search, is prohibitive in real application due to its high computational complexity. In this paper, we propose an individual rate-based user selection algorithm. The proposed algorithm considers individual rate rather than system capacity so that it does not require finding the precoding matrices for all the users, which greatly reduces complexity. Furthermore, the selection metric is individual rate so that the proposed scheme can be easily combined with scheduling such as proportional fair (PF) for system efficiency. Simulation results and computational complexity analysis show that the proposed algorithm can achieve almost the same performance in terms of the sum rate performance as conventional algorithms, and with reduced complexity.
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