In this thesis, we propose new antenna selection algorithms for multiple-input multiple-output (MIMO) wireless systems. We consider the selection only at the receiver (i.e., the transmitter employs the same number of RF chains as antenna elements, whereas the receiver utilizes a reduced number of RF chains). We propose two antenna selection algorithms. The proposed algorithms are based on the norm and correlation (or uncorrelation) between rows of the channel matrix. The selection goal is to maximize the channel capacity. The proposed algorithms search for the channel matrix which has maximally uncorrelated rows with maximum norms to maximize the capacity. The first proposed algorithm defines a cost function and maximizes it to obtain maximum capacity. It requires only vector multiplications, which result in low computational complexity. In the specific case, the proposed scheme shows near-optimal performance. The second proposed algorithm modifies an existing scheme and improves the performance. Through simulations, we demonstrate the excellent performance of the proposed schemes.
본 논문에서는 다중 입출력 시스템에서 낮은 복잡도를 가지는 새로운 안테나 선택 알고리즘을 제안하였다. 안테나 선택은 수신 측에서만 수행한다고 가정하였다. 즉, 송신 측에서는 RF 단의 수와 송신 안테나의 수는 동일하며, 수신 측에서는 수신 안테나의 수는 RF 단의 수보다 많아서 RF 단의 수만큼의 수신 안테나를 선택하는 문제를 고려하였다. 안테나 선택의 기준은 채널 용량이 최대가 되도록 하는 안테나를 찾는 것이다. 우리는 채널 행렬의 행의 놈(norm)과 행들 사이의 무상관도(uncorrelation)에 기반한 안테나 선택 알고리즘을 제안한다. 제안된 방식은 비용 함수 (cost function)를 정의하여 매 단계마다 그 비용 함수를 최대화시키는 하나의 안테나를 찾는다. 이러한 절차가 RF 단의 수만큼 반복된다. 결과적으로 각 행들은 놈이 크며 서로 상관도가 적은 채널 행렬을 찾게 된다. 수신 RF 단의 수 가 2일 때, 제안된 방식은 최적의 안테나 선택 방식과 유사한 성능을 가진다는 것을 수학적으로 증명하였다. 또한 제안된 방식은 기존의 방식에 비해 낮은 복잡도를 가짐을 보였다. 우리는 또한 다른 알고리즘도 제안하였다. 두 번째 알고리즘은 기존에 존재하는 알고리즘에서 상관도의 정의를 바꿈으로써 기존 방식의 성능을 크게 향상시켰다. 우리는 다양한 실험들로부터 제안된 방식들의 성능을 입증하였다.
