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다중 셀 상향링크 네트워크에서 신호와 간섭을 동시에 고려하는 전력 제어 및 사용자 스케쥴링
Joint User Scheduling and Power Control Considering Both Signal and Interference for Multi-Cell Networks 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.20 no.3, 2016년, pp.477 - 483  

조문제 (Department of Information and Communication Engineering, Gyeongsang National University) ,  정방철 (Department of Electronics Engineering, Chungnam National University) ,  반태원 (Department of Information and Communication Engineering, Gyeongsang National University)

초록
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본 논문은 다중 셀 상향링크 네트워크에서 사용자의 신호 대 발생 간섭 및 잡음비 (SGINR)를 최대화하기 위하여 간섭인지 및 전력제어 기술을 이용한 분산 스케쥴링 방식을 제안한다. 먼저 시분할 시스템의 상호 호환성 특성을 이용하여 각 사용자는 인접 기지국으로부터 받은 파일럿 신호를 통하여 채널을 습득하고 데이터 전송 시 인접 셀 기지국들에 미칠 간섭을 각자 계산할 수 있다고 가정한다. 제안한 스케쥴링은 사용자가 인접 셀 기지국에 미치는 간섭의 양을 계산하여 미리 결정된 임계값보다 클 경우 자기 신호의 송신 전력을 낮추는 전력 제어 알고리즘을 이용하여 사용자를 분산적으로 선택한다. 제안한 기법의 상향링크 데이터 전송률은 기존의 사용자 스케쥴링 알고리즘들에 비하여 월등히 좋은 성능을 보인다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this paper, we propose a distributed user scheduling with interference-aware power control (IAPC) to maximize signal to generating interference plus noise ratio (SGINR) in uplink multi-cell networks. Assuming that the channel reciprocity time-division duplexing (TDD) system is used, the channel s...

주제어

#셀롤라 네트워크   #셀 간 간섭   #신호 대 발생 간섭 및 잡음비   #사용자 스케쥴링   #전력제어  

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 본 논문에서는 다중 셀 상향링크 네트워크에서 사용자의 신호 대 발생 간섭 및 잡음비 (SGINR)를 최대화시키기 위하여 간섭인지 및 전력제어 기술을 이용한 분산 스케쥴링 방식을 제안한다. 제안된 간섭인지 및 전력제어 기반 분산 스케쥴링 방식은 기존의 방식들에 비하여 월등히 좋은 데이터 전송률을 달성하는 것을 확인하였다.
  • 본 논문에서는 다중 셀 상향링크 네트워크에서 사용자의 신호 대 발생 간섭 및 잡음비 (SGINR)를 최대화하기 위하여 간섭인지 및 전력제어 기술을 이용한 분산 스케쥴링 방식을 제안한다. 문헌 [13-15]에서 SGINR의 기본적인 아이디어가 제안되었다.

가설 설정

  • zi∈C는 평균이 0이고 분산이 N0인 복소 백색 가우시안 잡음으로 가정한다.
  • 는 i번째 셀에 사용자 j의 전력과 심볼을 각각 나타내고, P는 사용자의 최대 송신 전력이다. 각 사용자는 동일한 전력을 사용한다고 가정한다. 그리고 j∈Ɲ≜{1, .
  • 각 기지국은 미리 결정된 기준 신호를 해당 셀의 사용자 및 인접 셀의 사용자에게 전달하여 무선 채널 정보를 알게 해준다. 따라서 각 사용자는 기준 신호를 알 수 있고 채널을 완전히 측정 할 수 있음을 가정한다. 또한, 각 기지국은 미리 결정된 임계값 ηI를 전송한다.
  • 여기서 N0는 잡음의 스펙트럴 밀도이다. 또한 E[x[i,j]2]=1로 가정하고, 신호 대 잡음 비(SNR)는 P/N0로 가정한다. 본 시스템 모델에서 주목해야 할 부분으로 기지국간의 정보 교환이나 기지국 간의 협력은 이루어지지 않는다.
  • jk[i,j]∈#는 i번째 셀의 사용자 j와 k번째 기지국간의 채널 벡터를 나타낸다. 여기서 채널 벡터의 각 원소는 평균이 0이고 분산이 1인 복소 가우시안 분포를 가지며, i, k간의 서로 독립임을 가정한다. 시분할 상호 호환성 특성으로 각 사용자는 기지국으로부터 받은 파일럿 신호를 통해 외부 셀 기지국으로의 상향링크 채널 hk[i,j]을 정확히 측정할 수 있다.
  • 여기서 각 기지국은 해당 셀의 사용자의 통신에만 관여한다. 전송 블록 동안 채널 매트릭스가 일정한 값을 가지는 블록 페이딩을 가정하고 모든 전송 블록 간에 독립적으로 변함을 가정한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
데이터 트래픽은 기하급수적으로 증가하고 단말기의 분포는 고밀집화 되고 있어 이로 인해 야기되는 문제는? 스마트폰과 같은 무선 단말기의 보급으로 매년 데이터 트래픽은 기하급수적으로 증가하고 단말기의 분포는 고밀집화 되고 있다[1]. 이러한 환경에서 셀 내 혹은 셀 간의 간섭의 영향이 매우 커진다. 특히, 셀 간의 간섭은 다중 셀 셀롤러 네트워크에서 주요 이슈 중 하나로 고려된다.
Max-SNR이란? Maximize signal-to-noise ratio (Max-SNR)은 사용자 간 상호 간섭은 전혀 고려하지 않고 오직 각 사용자의 신호 세기 성분이 가장 큰 사용자를 선택하는 방법이다. 이 스케쥴링 기법으로 선택되는 사용자는 다음과 같은 수식으로 결정된다.
MaxSNR, MinINR, SGINR, TDUS-PC 각각의 시뮬레이션 방법은? 기존의 기술로는 MaxSNR, MinINR, SGINR, TDUS-PC을 고려하였다. 여기서 MaxSNR 스케쥴링 알고리즘은 인접 셀 간의 상호 간섭은 전혀 고려하지 않고 오직 각 사용자의 신호 세기 성분이 가장 큰 사용자를 선택하는 방법이고, MinINR 스케쥴링 알고리즘은 원하는 사용자의 신호 세기 성분은 고려하지 않고 오직 인접 셀로 발생시키는 간섭이 가장 작은 사용자를 선택하는 방법이다. SGINR 스케쥴링 알고리즘은 사용자의 자기 신호 대비 인접 셀로 발생시키는 간섭 및 노이즈 신호의 비율이 가장 큰 사용자를 선택한다. 그리고 TDUS-PC 스케쥴링 알고리즘은 각 사용자의 인접 기지국으로 미치는 간섭 양을 측정하여 미리 결정된 임계값보다 크면 사용자의 송신 전력을 낮추어 모든 사용자가 스케쥴링 후보가 되도록 만들고, 이러한 사용자 중 채널 이득이 가장 큰 사용자를 선택한다. 여기서 기지국으로 미치는 간섭에 대한 미리 결정된 임계값은 전송률 성능 영향을 미치므로 데이터 전송 전에 신중히 결정된다.
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참고문헌 (15)

  1. CISCO, "Cisco visual networking index: Global mobile data traffic forecast update, 2014-2019," white paper, Mar. 2015. 

  2. C. Suh and D. Tse, "Interference alignment for celluar networks," in Proc. 46th Annual Allerton Conf. on Commun., Control, and Computing, Monticello, IL, Sep. 2008. 

  3. C. Suh, M. Ho, and D. Tse, "Downlink interference alignment," IEEE Trans. Commun., vol. 59, no. 9, pp. 2616-2626, Sep. 2011. 

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  4. B. C. Jung and W.-Y. Shin, "Opportunistic interference alignment for interference-limited cellular TDD uplink," IEEE Commun. Lett., vol. 15, no. 2, pp. 148-150, Feb. 2011. 

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  5. B. C. Jung, D. Park, and W. -Y. Shin, "Opportunistic interference mitigation achieves optimal degrees-offreedom in wireless multi-cell uplink networks," IEEE Trans. Commun., vol. 60, no. 7, pp. 1935-1944, Jul. 2012. 

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  6. H. J. Yang, W. -Y. Shin, B. C. Jung, and A. Paulraj, "Opportunistic interference alignment for MIMO interfering multiple-access channels," IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 12, no. 5, pp. 2180-2192, May 2013. 

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  7. H. J. Yang, B. C. Jung, W. -Y. Shin, and A. Paulraj, "Codebook-based opportunistic interference alignment," IEEE Trans. Signal Processing, vol. 62, no. 11, pp. 2922-2937, Jun. 2014. 

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  8. H. J. Yang, W. -Y. Shin, B. C. Jung, C. Suh, and A. Paulraj, "Opportunistic downilnk interference alignment," in Proc. IEEE ISIT, pp. 1588-1592, Jun. 2014. 

  9. H. J. Yang, W. -Y. Shin, B. C. Jung, and C. Suh, "Opportunistic interference alignment for interfering broadcasting channels," IEEE ICASSP, May 2014. 

  10. W. -Y. Sin, D. Park, and B. C. Jung, "Can one achieve multiuser diversity in uplink multi-cell networks?," IEEE Trans. Commun., vol. 60, no. 12, pp. 3535-3540, Dec. 2012. 

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  11. H. J. Yang, W. -Y. Shin, B. C. Jung, and A. Paulraj, "A Feasibility study on opportunistic interference alignmnet: Limited feedback and sum-rate enhancement," Asiloma Conference on Signals, Systems, and Computers, Nov. 2012. 

  12. M. -J. Cho, T. -W. Ban, B. C. Jung, and H. J. Yang, "A distributed scheduling with interference-aware power control for ultra-dense networks", IEEE ICC 2015, Jun. 2015. 

  13. B. Lee, H. Je. O.S. Shin, and K. B. Lee, "A novel uplink MIMO transmission scheme in a multicell environment," IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 8, no. 10, pp. 4981-4987, Oct. 2009 

    상세보기 crossref

  14. M. Sadek, A. Tarighat, and A.H. Sayed, "A leakage-based precoding scheme for downlink multi-user mimo channels", IEEE Trans. Wireless Commun., vol. 6, no. 5, pp. 1711-1721, May 2007. 

    상세보기 crossref

  15. M. Sadek, A. Tarighat, and A.H. Sayed, " Active antenna selection in multiuser mimo communications", IEEE Trans. Signal Processing, vol. 55, no. 4, pp. 1498-1510, 2007. 

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