In this dissertation, we propose adaptive subcarrier and bit allocation method for multiuser orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) systems and its extension to multi-input and multi-output (MIMO) environments.
For OFDMA systems, the subcarrier and bit allocation problems are previously formulated as nonlinear optimizations. However, this approach does not yield optimal solution and requires the heavy computational load. We converted these original problem that are formulated as nonlinear optimization into linear optimizations and solved by integer programming (IP). Based on the observation that the bits loaded to the subcarriers allocated to a given user tend to be identical, two-step suboptimal approach is proposed that performs subcarrier allocation and bit loading separately. It is shown that the subcarrier allocation in this approach can be optimized by the linear programming (LP) relaxation of IP, while the bit loading can be performed in a manner similar to single-user OFDM. In addition, a heuristic method for solving the LP problem is presented. The LP-based suboptimal and heuristic algorithms are considerably simpler to implement than optimal IP, plus their performances are close to those of the optimal approach. Moreover, the alternative formulations that are modification of original optimization is suggested. The proposed optimal and suboptimal approach is applicable to these alternative problems.
The subcarrier, antenna, and bit allocation methods for MIMO-OFDMA systems are also proposed. Based on the observation that all antennas of an subcarrier must be assigned to an user, optimal IP can be formulated by inserting an additional constraint. The proposed suboptimal algorithm that is originally derived in OFDMA is applicable to MIMO-OFDMA systems. Like in OFDMA, the performance of the suboptimal algorithms is close to those of the optimal approach.
본 논문에서는 OFDMA (orthogonal frequency division multiple access) 시스템에서 동적으로 부채널 및 비트를 할당하는 방안을 제안하였으며 이를 MIMO (multi-input multi-output) OFDMA 시스템으로 확장하는 방안을 제시하였다.
기존에 OFDMA에서의 부채널 및 비트 할당 방안은 비선형 최적화 문제로 구성되었으나 이러한 접근 방식은 최적해를 구하지 못함에도 불구하고 대단히 복잡하여 실제 적용이 불가능하다. 따라서 본 논문에서는 이를 선형적인 정수형 최적화 문제 (integer programming)으로 변형하여 최적해를 구할 수 있는 방법을 제시하였다. 그리고 한 사용자의 각 부채널에 할당되는 비트 수는 거의 동일하다는 고찰로부터 두 단계로 이루어지는 부최적 방안을 제안하였는데 제안된 부최적 방안에서는 부채널 할당과 비트 할당 과정이 순차적으로 진행된다. 제안된 부채널 할당을 위한 정수형 최적화 문제는 선형 최적화 문제의 일종인 수송 문제로 나타내어 짐으로서 실시간 구현이 가능한 Vogel`s method와 같은 직관적인 방법을 적용하여 해를 구하는 것이 가능하다. 또한 모의 실험을 통해 제안된 부최적 방안이 최적 방안에 비해 간단하면서도 성능 저하가 크지 않음을 보였다.
MIMO-OFDMA 시스템을 위한 부채널, 안테나, 비트 할당 문제의 경우 OFDMA에서 제시된 부채널 및 비트 할당 문제에 몇 가지 제약식을 추가하여 형성이 가능함을 보였으며 OFDMA에서 제시된 최적 및 부최적 방안 또한 약간의 변형을 통해 적용이 가능하다. 또한 OFDMA과 마찬가지로 MIMO-OFDMA에서도 제안된 부최적 방안은 실시간 구현이 가능한 복잡도만을 가지고 최적 방안에 비해 성능 저하가 그다지 크지 않은 해를 구할 수 있다.
