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Novel SINR-Based User Selection for an MU-MIMO System with Limited Feedback 원문보기

ETRI journal, v.36 no.1, 2014년, pp.62 - 68  

Kum, Donghyun (Department of Electronics and Computer Engineering, Hanyang University) ,  Kang, Daegeun (Mobile Communication Research Center, LG Electronics) ,  Choi, Seungwon (Department of Electronics and Computer Engineering, Hanyang University)

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This paper presents a novel user selection method based on the signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR), which is approximated using limited feedback data at the base stations (BSs) of multiple user multiple-input multiple-output (MU-MIMO) systems. In the proposed system, the codebook vector i...

주제어

AI 본문요약
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제안 방법

  • In this paper, we propose a user selection algorithm based on the SINR of the receiving user terminal, which is approximated at the transmit BS using the SINR shown in (4).
  • In this paper, we proposed a novel user selection method based on the SINR approximation through limited feedback in MU-MIMO systems. The SINR approximation is obtained from a linear combination of the vectors that are orthonormal to the precoding vectors of the previously selected users.
  • The proposed method modifies the procedure of SINR approximation on the basis of the features mentioned above, while it still makes use of (5) for selecting the first user. The proposed method can be summarized as follows.
  • Furthermore, the quantization error cannot be considered in the SINR approximation after selecting the first user. The proposed method resolves the problems of all of the conventional techniques to enhance the sum rate performance of the MU-MIMO system.

이론/모형

  • In addition, uniform transmit power is assigned to all of the transmit data streams. Due to the fact that the interference among users cannot be completely removed in the limited feedback signal environment, the SINR-based methods, that is, the proposed method and the methods in [6] and [7], outperform the well-known SUS method. Furthermore, the proposed method and the method in [7], which computes the SINR with the quantization error feedback from the user terminal, are better than the successive scheduling [6], which is based on the SLNR.
  • Obtain Q(m) from Q(m-1) by generating #, …,# that are orthonormal to tπ(1), …, tπ(m-1) using the Gram-Schmidt procedure.
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참고문헌 (12)

  1. F. Perez-Cruz, M.R. Rodrigues, and S. Verdu, "MIMO Gaussian Channels with Arbitrary Inputs: Optimal Precoding and Power Allocation," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 56, no. 3, Mar. 2010, pp. 1070-1084. 

  2. S. Mishra and D.S. Chauhan, "Link Level Performance of Multiple Input Multiple Output (MIMO) System," Int. J. Control Autom., vol. 2, no. 3, Sept. 2009, pp. 29-42. 

  3. T. Yoo and A. Goldsmith, "On the Optimality of Multiantenna Broadcast Scheduling Using Zero-Forcing Beamforming," IEEE J. Sel. Areas Commun., vol. 24, no. 3, Mar. 2006, pp. 528-541. 

  4. N. Jindal, "MIMO Broadcast Channels with Finite-Rate Feedback," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, no. 11, Nov. 2006, pp. 5045-5060. 

  5. S. Li et al., "R Bits User Selection Switch Feedback for Zero Forcing MU-MIMO Based on Low Rate Codebook," EURASIP J. Wireless Commun. Netw., vol. 2012, no. 1, Jan. 2012, pp. 1-12. 

  6. X. Xia et al., "Leakage-Based User Scheduling in MU-MIMO Broadcast Channel," Sci. China Series F: Inf. Sci., vol. 52, no.12, Dec. 2009, pp. 2259-2268. 

  7. X. Xia et al., "Joint User Pairing and Precoding in MU-MIMO Broadcast Channel with Limited Feedback," IEEE Commun. Lett., vol. 14, no. 11, Nov. 2010, pp. 1032-1034. 

  8. C. Shin and H. Go, "Efficient User Scheduling Algorithm for Enhancing Zero-Forcing Beamforming in MIMO Broadcast Channels," IEICE Trans. Commun., vol. E94-B, no. 10, Oct. 2011, pp. 2908-2911. 

  9. J. Karedal et al., "A MIMO Channel Model for Wireless Personal Area Networks," IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 9, no. 1, Jan. 2010, pp. 245-255. 

  10. Z. Shen et al., "Low Complexity User Selection Algorithms for Multiuser MIMO Systems with Block Diagonalization," IEEE Trans. Signal Process., vol. 54, no. 9, Sept. 2006, pp. 3658-3663. 

  11. D.J. Love, R.W. Heath Jr., and T. Strohmer, "Grassmannian Beamforming for Multiple-Input Multiple-Output Wireless Systems," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 49, no. 10, Oct. 2003, pp. 2735-2747. 

  12. I.S. Dhillon et al., "Constructing Packings in Grassmannian Manifolds via Alternating Projection," Experimental Mathematics, vol 17, no. 1, Jan. 2008, pp. 9-35. 

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