[논문]동적 자원 할당 기법을 적용한 MIMO-OFDMA 시스템 성능 분석

이윤호; 김경석

doi:10.5515/kjkiees.2008.19.6.669

동적 자원 할당 기법을 적용한 MIMO-OFDMA 시스템 성능 분석
Performance Analysis of MIMO-OFDMA System Applying Dynamic Resource Allocation 원문보기

韓國電磁波學會論文誌 = The journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science, v.19 no.6 = no.133, 2008년, pp.669 - 676

이윤호 (충북대학교 전파통신공학과) , 김경석 (충북대학교 전파통신공학과)

초록
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MIMO-OFDMA 시스템에서 자원 할당의 최적화 문제가 거론되고 있다. 본 논문은 SFC 방식 아래 채널에 대한 정보를 가지고 적응 변조 및 부호 기법과 전력 제어 기법을 적용하여 전체 시스템 처리량의 최대화에 목표를 두었다. 첫 번째로 수신 받은 채널에 대한 정보를 기반으로 각 서브 채널의 전력 레벨이 결정된다. 그 다음으로는 변조 타입에 맞게 서브캐리어가 할당되어진다. 시뮬레이션 결과는 실제로 전송되어진 데이터 용량 측면에서 기존의 알고리즘보다 제안한 알고리즘이 더 나은 성능을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper

The adaptive resource optimization problem in multi-input multi-output orthogonal frequency division multiple access (MIMO-OFDMA) systems is addressed. This paper, adaptive modulation and coding(AMC) and power control algorithms is proposed with SFC(Space-Frequency Coding), which aims to maximize the system capacity based on the CQI(Channel Quality Information). Firstly, power level is decided to each sub-channels with received feedback signal to noise ratio(SNR). In the second step, sub-carriers are allocated according to modulation type. Simulation results show that the proposed algorithm achieves a better performance than conventional algorithm in terms of capacity.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

" data-before="한다" data-ocr-fix="">한다. [이 본 논문에서는 이를 목적으로 AMC와 SFC 기법을 적용하여 시스템 성능이 향상됨을 보았다.
본 논문에서는 MIMO와 OFDMA를 결합한 MI- MO-OFDMA 시스템의 실시간 구현을 목표로 데이터 전송률을 향상시키기 위해 시 . 공간 다중화 방식 중 SFC(Space-Frequency Coding) 기법을 적용한다.
본 논문은 MIMO-OFDMA 시스템에서 효율적인 자원 할당을 위해 SFC 방식 하에 송신단에서 궤 환 받은 채널에 대한 정보를 기준으로 적응 변조 및 부호와 기법(AMC)과 전력 제어(PC) 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과는 실제적으로 전송되어진데이터 용량 측면에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였다.
BER 성능이 W3 인 경우의 山/M값까지는 송신 전력의 45 % 정도를 할당하고, BER 성능이 1(厂3에서 1(厂4인 경우까지는 30 %를 할당, 그 이하로는 25 % 정도를 할당하는 방식을 사용하였다. 즉, 열악한 채널에 좀 더 많은 송신 전력을 할당함으로써 전력 제어 기법을 적용하지 않았을 경우보다 Average BER 성능이 향상되면서 서비스의 품질을 보장하는데 목표를 두었다.

제안 방법

변조 방식은 QPSK부터 256QAM까지 4가지 방식을 고려하였고, Channel 모델은 와이브로(Wibro)의 환경을 고려하여 ITU-Vehicular A를 사용하였고, 유동성은 60 km/h를 고려하였다. SFC 타입은 G2와 G4의 경우를 비교하였다.
시뮬레이션 과정은 송신단에서 채널 상태를 알게 되면 표 2의 값을 기준으로 변조 타입이 정해지고, 각각의 서브 캐리어에 비트 수가 로딩되어진다. 그 후 수신단에서 BER 의 값을 고려하여 최종적으로 보내어진 데이터 용량을 계산하여 성능을 비교하였다.
또한, 폐 루프(Closed Loop) 상에서 전력 제어 기법을 위해 수신 받은 채널의 정보 값(SNR)을 가지고각 서브 채널에서의 전력 제어 가중치를 구하여 그 값을 송신단에 곱해주어 Average BER 성능을 감소 시키는 방법을 취하였다.
은 FFT size의 83 %인 850개를 사용하였고, Cyclic Prefix는 FFT size의 25 %인 256개를 사용하였다. 변조 방식은 QPSK부터 256QAM까지 4가지 방식을 고려하였고, Channel 모델은 와이브로(Wibro)의 환경을 고려하여 ITU-Vehicular A를 사용하였고, 유동성은 60 km/h를 고려하였다. SFC 타입은 G2와 G4의 경우를 비교하였다.
본 논문에서 수신 받은 채널의 정보 값(SNR)을 근거로 각 서브 채널의 가중치를 구한 경우를 고려한다. 그림 3과 같이 k 사용자 데이터가 입력될 경우 서브 채널을 3개씩 그룹으로 나누어 전력 가중치를 구하는 식은 식 (4)와 같다可
본 논문에서는 MIM0의 코딩 방식 인 STC(Space-Time Coding)과 SFC(Space-Frequency Coding) 중에서 SFC가 fast fading에서 더 좋은 성능을 보이기에 SFC방식을 채택하였다囲
본 논문에서는 적응 변조 및 부호화 기법을 위해 M-QAM(QPSK, 16 QAM, 64 QAM, 256 QAM)의 변조 방식이 고려되었다 적응 변조 및 부호화 기술은 수신 받은 신호 대 잡음비 값에 따라 적절한 변조 방식이 선택되어져야 한다. M-QAM 방식에서 BER을표현하기 위한 식 (3)에 표현되어 있다,
시뮬레이션 과정에서는 G2와 G4의 2가지 경우의 성능을 비교하였다.

대상 데이터

Data Subcarriei.은 FFT size의 83 %인 850개를 사용하였고, Cyclic Prefix는 FFT size의 25 %인 256개를 사용하였다. 변조 방식은 QPSK부터 256QAM까지 4가지 방식을 고려하였고, Channel 모델은 와이브로(Wibro)의 환경을 고려하여 ITU-Vehicular A를 사용하였고, 유동성은 60 km/h를 고려하였다.

이론/모형

전송률을 향상시키기 위해 시 . 공간 다중화 방식 중 SFC(Space-Frequency Coding) 기법을 적용한다. 물리 계층에 한정되므로 MAC(Medium Access Control) 계층의 스케줄러에 의해 할당 받은 채널에 대한 정보(channel quality information)를 알고 있다는 가정 하에 적응 변조 및 부호화(adaptive modulation and coding) 및 전력 할당(power allocation) 기법을 적용하여 수신 받은 데이터 용량 측면에서 성능이 좋아졌음을 보인다.
시뮬레이션에서는 Uncoded Data의 상황 하에 MIMO-OFDMA 시스템을 기반으로 이루어졌다. Data Subcarriei.

성능/효과

공간 다중화 방식 중 SFC(Space-Frequency Coding) 기법을 적용한다. 물리 계층에 한정되므로 MAC(Medium Access Control) 계층의 스케줄러에 의해 할당 받은 채널에 대한 정보(channel quality information)를 알고 있다는 가정 하에 적응 변조 및 부호화(adaptive modulation and coding) 및 전력 할당(power allocation) 기법을 적용하여 수신 받은 데이터 용량 측면에서 성능이 좋아졌음을 보인다.
전력 제어 기법을 적용하였을 때가 적용하지 않았을 때보다 Average BER 값이 2~3 dB 정도 성능이 좋아짐을 볼 수 있다. 본 논문에서 적용한 전력제어 기법은 채널 환경이 더 좋은 쪽에 더 많은 전력을 할당하여 보내고자 하는 데이터 용량을 최대화하는 water-filling 방식과는 차이가 있음을 언급한다. SFC-OFDMA 시스템 아래 사용자가 8명인 경우, AMC 기법과 전력 제어 기법을 모두 적용해 본 시뮬레이션 결과이다'
채널에 대한 정보를 기준으로 적응 변조 및 부호와 기법(AMC)과 전력 제어(PC) 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과는 실제적으로 전송되어진데이터 용량 측면에서 제안한 알고리즘이 기존의 알고리즘보다 더 나은 성능을 보였다.
실제로 전력 제어 기법은 열악한 채널 환경에 더 많은 전력을 할당해줌으로써 BER 성능을 높이고자 하였는데, AMC 기법에 전력 제어 기법을 추가하게 되면 채널 상태가 좋은 경우는 큰 차이가 없지만, 채널 상태가 열악한 경우(玖/M의 값이 10 dB 이내인 경우)는 수신 받는 데이터 용량이 G2 행렬을 사용한 경우 약 1,000 비트 정도, G4 행렬을 사용한 경우 약 500 비트 더 받을 수 있다는 것을 확인함으로 AMC 기법만 적용하였을 경우보다 성능이 좋아짐을 확인하였다
전력 제어 기법을 적용하였을 때가 적용하지 않았을 때보다 Average BER 값이 2~3 dB 정도 성능이 좋아짐을 볼 수 있다. 본 논문에서 적용한 전력제어 기법은 채널 환경이 더 좋은 쪽에 더 많은 전력을 할당하여 보내고자 하는 데이터 용량을 최대화하는 water-filling 방식과는 차이가 있음을 언급한다.

후속연구

크게 증가하고 있다. 이러한 요구를 만족하기 위해 현재 논의 중인 시스템은 단순한 무선 데이터 서비스에 그치지 않고 이동 통신망 및 인터넷 망을 통합하여 음성, 동영상 및 인터넷 서비스 등을 포함하는 광대역 서비스 형태가 될 것으로 기대하고 있다, 이러한 고속의 데이터 전송 속도를 만족시키고 효율적인 멀티미디어 서비스를 제공하기 위해서 적응 변조 및 부호화(ad叩tive modulation and coding) 및 전력제 어(power control) 그리고 다중 접속(multiple access) 은 동적 자원 할당(dynamic resource allocation) 기법에 관련된 것으로 현재의 이동 통신 시스템보다 더욱 주파수 효율을 높일 수 있을 것으로 기대된다.

참고문헌 (8)

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G. Li, H. Liu, "On the optimality of downlink OFDMA MIMO systems", IEEE CNF, vol. 1, pp. 324-328, Nov. 2004
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상세보기
Hongku Kang, Wooncheol Hwang, and Kiseon Kim, "Practical subchannel power controlled OFDM system under time-varying multipath channel", IEEE CNF, vol. 3, pp. 1015-1018, Oct. 2002
Jian Xu, Jong Kyung Kim, Wonkyu Paik, and Jong-Soo Seo, "Adaptive resource allocation algorithm with fariness for MIMO-OFDMA system", IEEE CNF, vol. 6, pp. 1585-1589, May 2006
M. Torabi, S. Aissa, and M. R. Soleymain, "On the BER performance of space-frequency block coded OFDM systems in fading MIMO channels", IEEE Trans., vol. 6. pp. 1366-1373, Apr. 2007

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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