This dissertation investigates two kinds of processing methods for multiple-input mul tiple-output (MIMO) downlink systems. The first part of the investigation focuses on transmit-processing (preprocessing) for single-user (SU)-MIMO systems. The second part of the investigation focuses on transmit- and receive-processing (pre- and post-processing) for multi-user (MU)-MIMO systems.
First, the SU-MIMO systems are considered with partial feedback information. There are many SU-MIMO preprocessing methods. The simple method employed for this study is double space-time transmit diversity (DSTTD) with antenna grouping (or shuffling). An efficient antenna grouping method for DSTTD is developed based on the minimum mean square error (MMSE) criterion. In order to reduce the computational complexity of the 4-by-2 DSTTD receiver, a simple criterion which is equivalent to MMSE criterion, is derived. Compared to the existing signal-to-noise ratio (SNR)-based method, the proposed method involves considerably reduced computational complexity in finding the antenna grouping matrix while showing comparable performance. Furthermore, the new preprocessing methods, for the space-time coded systems including a DSTTD system, are proposed with transmit antenna selection and grouping (ASG). This new preprocessing yields higher postprocessed signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) than the conventional preprocessing. And the peak-to-average power ratio (PAPR) reduction techniques are studied for applying the proposed ASG into the broadband systems such as an orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) systems. Also, the optimal criterion for transmit antenna selection minimizing the pairwise error probability (PEP) is examined for antenna selection system when optimal ML receiver is employed.
In the second part, MU-MIMO systems are considered under the available full channel state information at the transmitter (CSIT). A regularized channel diagonalization method is proposed for a joint transmit-receive linear optimization in the downlink of a MU-MIMO communication system. This method is based on the use of a modified MMSE criterion which employs a weighted information symbol vector for the desired signal and a scaling for the transmitted signals. The weights for the desired signal are the equivalent channel gain resulting from a zero-forcing (ZF)-based MIMO channel diagonalization. A joint iterative algorithm for minimizing the modified mean square error (MSE) under a total transmit power constraint is derived, and its convergence is proved. The SINR is analyzed and the sum rates are evaluated in a computer simulation. The results demonstrate that the proposed method outperforms the existing ZF- and MMSE-based methods. And the MU-MIMO user-pair selection and subchannel band allocation algorithms are examined for MU-MIMO orthogonal frequency division multiple access (OFDMA) systems. Here, a recursive nullspace computation algorithm has been proposed to obtain the ZF-based MU processors with reduced computational load. For reducing further the computational complexity, near-optimal and suboptimal algorithms are studied and compared in terms of the computational complexities, the achievable rates, and the fairness among users. Numerical results show that the computational complexity is reduced dramatically by using the proposed first-fit algorithm with perfect fairness among users and comparable performance.
이 논문에서는 여러 송수신 안테나를 사용하는 MIMO (multi-input multi-out- put) 시스템 송, 수신 처리기를 제안하고 있다. 송수신 처리기는 크게 부분 되먹임 (feedback) 정보를 이용한 단일 사용자 MIMO 시스템 처리기법과 전체 되먹임 정보를 쓴 여러 사용자 MIMO 시스템 처리기법으로 나뉘며, 이는 시스템 성능 향상, 즉 비트 오류율을 (BER: bit error rate) 낮추고 정보 전송률을 높이기 위해 설계되었다. 또한 송, 수신기의 복잡도를 줄이기 위한 여러 알고리즘들도 연구 되었다.
먼저, 2장에서는 단일 사용자 MIMO 시스템을 위한 송신 처리 기법을 다루고 있다. 이 가운데 송신 안테나 무리화 (grouping) 처리기를 쓰는 이중 시공간 송신 다이버시티 (DSTTD: double space-time transmit diversity) 시스템을 연구하였다. 여섯 가지 치환 행렬이 안테나 무리화 행렬을 이루며, 무리화 행렬 선택에 따라 유효 (effective) MIMO 채널 및 수신 신호대잡음비가 (SNR: signal-to-noise ratio) 변하게 된다. 수신기는 수신 SNR이 가장 크게 증가하도록 안테나 무리화 행렬을 선택하여, 이 행렬의 지수를 (index) 송신단으로 되먹임 한다. 송신단에서는 되먹임 받은 지수에 해당하는 행렬로 선행 처리를 한다. 이로써 수신 SNR을 증가시키고 BER을 줄여 성능의 이득을 얻을 수 있다. 기존 SNR 기반의 무리화 선택 기준은 유효 채널의 고유값을 구해야 하므로 계산량이 매우 커 수신기에 부담이 된다. 따라서, 안테나 무리화 행렬을 선택할 때 수신기의 탐색 복잡도를 줄일 수 있는 최소제곱평균오차 (MMSE: minimum men square error) 기반 탐색 방식을 제안하였다. 모의 실험을 통해 제안한 MMSE 기반 방식으로부터 기존 SNR 기반의 방식에 비해 성능 감소 없이 수신기의 복잡도를 95% 가량 크게 줄일 수 있음을 확인하였다. 이와 더불어 새로운 송신 안테나 선택 및 무리화 처리기를 제안하여, 무리화만을 하는 기존 시스템 보다 나은 BER 성능을 얻을 수 있음을 확인하였다. 또한, 제안한 안테나 선택 및 무리화 처리기를 일반적인 시공간 부호화 시스템에 적용하고, 쌍별오류확률을 (PEP: pairwise error probability) 최소화 하도록 하는 기준을 제시하여, 기존 시공간 부호화 시스템의 성능 또한 개선할 수 있음을 모의 실험을 통해 확인하였다.
다음으로, 3장에서는 여러 사용자 MIMO 시스템을 위한 송수신 처리기를 다루고 있다. 기존의 ZF (zero-forcing) 기반 여러 사용자 MIMO 채널 대각화 방식은 다른 사용자의 간섭을 완벽히 제거하여, 높은 SNR에서 MMSE 기반의 방식에 비해 높은 합전송량을 (sum rates) 얻을 수 있다. 하지만, 낮은 SNR에서는 수신기의 잡음 세기를 고려하여 유효 재널 이득을 키운 MMSE 기반 방식에 비해 합전송량이 떨어진다. 이와 같이 SNR에 따른 성능의 trade-off 관계로 인해 효율적인 시스템 운영이 어렵게 된다. 따라서, 본 논문에서는 이와 같은 문제를 해결하고자 변형된 MSE와 이에 기반한 비용함수를 설계하고 비용함수의 최적화 문제를 풀어, 기존의 ZF 및 MMSE 기반 방식의 장점을 모두 갖는 새로운 채널 대각화 송, 수신 처리기를 제안하였다. 제약이 있는 비용 최소화 문제는 Lagrangian 방식을 써서 그 해를 찾을 수 있다. 이 과정에서 두 가지 변형을 통한 새로운 MSE를 제안하였다. 우선 비용함수의 송신 신호에 비례수를 (scaling factor) 두어 송신 전력 제약을 만족하는 닫힌 꼴의 Lagrange 해를 얻을 수 있도록 하였으며, 또한, 비용함수 목표 심볼 가중치로써 ZF 기반 유효 채널을 (effective channel) 사용하여, 송신 안테나 별 전력 제어를 가능케 함과 동시에 SNR이 증가함에 따라 ZF 기반 채널 대각화 방식과 같이 동작하도록 하였다. 이로써 낮은 SNR과 높은 SNR에서 각각 MMSE 방식과 ZF 방식의 효과를 얻을 수 있었다. 또한, 서로의 함수로 이루어지는 송, 수신 처리 행렬을 효과적으로 얻을 수 있는 순환 알고리즘을 제안하고, 그 수렴성을 증명하였다. 그리고 모든 SNR 구간에서 기존 방식들에 비해 더 높은 수신 신호대잡음 및 간섭비와 (SINR: signal to interference-plus-noise ratio) 합전송량을 얻을 수 있음을 분석 하였다. 이에 더해, 여러 사용자 MIMO 시스템을 직교 주파수 분할 다중 접속 (OFDMA: orthogonal frequency division multiple access) 시스템으로 확장할 때, 송신단 복잡도를 효과적으로 줄일 수 있는 연속적 영공간 (nullspace) 생성 알고리즘을 제안하였으며, 마지막으로 시스템 용량, 복잡도 및 사용자 별 공정성 (fairness) 등을 고려한 다양한 자원 할당 및 스케줄링 방법들을 모의 실험을 통해 비교하여, 최대 용량 한계에서 약 8%의 용량 감소가 있으나, 80%의 복잡도를 줄이며, 100% 공정성을 보장하는 간단한 first-fit 방식을 제안하였다.
