Multiple-input and multiple-output (MIMO) systems that are merged with orthogonal frequency division multiplexing (OFDM) are known to provide high spectral efficiency as well as system reliability over frequency selective fading channel. To eliminate more frequency selectivity of channel, the combination of bit-interleaved coded modulation (BICM) and OFDM systems with multiple antennas defined as MIMO BIC-OFDM is considered in this thesis. Furthermore, the optimal discrete bit-loading algorithm obtained from Levin-Campello (LC) algorithm is also applied to achieve throughput improvement under the assumption of full channel state information at transmitter (CSIT).
In the system context, we consider three problems on the LC algorithm for the MIMO BIC-OFDM systems. The first one is the unfeasible assumption of perfectly channel knowledge at both transmitter and receiver because of high feedback overhead. To decrease the amount of feedback without information loss, the channel decomposition using the characteristic of discrete frequency transform is refered in this thesis. When employing the proposed feedback reduction approach, the time channel response vector is only required instead of full channel components in frequency domain.
Another problem is the inaccurate coding offset approximation which results in either the throughput loss or unsatisfacting error rate constraint. The coding offset equivalent to a signalto-noise ratio (SNR) gap for coded systems indicates the difference between minimum required SNR for a desired data rate and additional SNR to keep any constraints such as error probability. When the gap is overestimated, the system throughput is decreased with needlessly lower error rate than a target bit error rate (BER). In contrast, a underestimated gap is unable to satisfy a BER constraint regardless of exploiting throughput gain. Therefore, the coding offset should be exactly adopte to yield a good tradeoff between system throughput and error performance. In order to slove the problems, we develop more accurate coding offset though simulations.
The last problem is the power allocation in spatial domain for additional throughput growth. When our goal is obtaining the most efficient bit distribution, the required power of each stream is different according to stream index because the singular value decomposition (SVD) operation which can divide channel into parallel components sorts the eigenvalues in desceding order. As an alternative method, the residual power diversion (RPD) scheme was introduced to enhance system capacity especially for high SNR region. The principle is that the power for later stream is more assigned since the remained power after power-loading of present layer is shifted to the other stream. To combat the ineffectiveness of power-loading at low SNR, we propose the initial spatial power allocation scheme which the different power is allocated according to stream index before RPD is worked. Simulation results show that the proposed spatial power allocation outperforms the both RPD scheme and uniform distribution without additional complexity.
MIMO-OFDM 시스템은 다중 안테나 (MIMO)기술의 높은 데이터 전송률과 직교 주파수 분할 시스템 (OFDM)의 주파수 선택적 페이딩 채널에 강하다는 특성 모두를 가지며, 차세대 무선 통신 기술로 주목 받고 있다. 특히, OFDM 시스템은 직교성을 유지하는 심볼을 통해 주파수 선택적 페이딩 채널에 강할 뿐 아니라 주파수의 효율성을 증가시킬 수 있는 장점도 가진다. 그런데, OFDM 시스템에서의 채널에 강한 특성은 한계가 있기 때문에, 더욱 정밀하게 채널의 영향을 제거할 수 있는 BICM 변조 방식이 적용된 BIC-OFDM 시스템이 소개되었다. BICM 변조방식의 원리는 신호의 변조 과정 전에 비트 인터리빙을 추가하여 열악한 채널을 분산된 정보들이 겪게 함으로써 결과적으로 군집 에러 (burst error)를 막고 성능을 향상 시키는 것이다. 따라서 위의 모든 기술을 합친 MIMO BIC-OFDM 시스템은 공간 다중화 이득 (multiplexing gain)과 높은 신뢰도를 동시에 얻을 수 있다.
한편, OFDM 시스템의 셀 용량을 증가시키기 위한 방법으로 AMC 연구가 활발히 진행되고 있다. AMC의 원리는 각 subcarrier의 채널 조건에 맞는 변조 방식과 코딩 기술을 적용시키는 것이다. 성능을 최대로 향상시킬 수 있는 AMC 기법으로는 water-filling (WF) 방식이 있다. 그러나 이는 각 subcarrier에 할당되는 비트가 정수가 아닌 실수 범위에서 결정되기 때문에, 실제 구현이 불가능하다는 단점을 가지고 있다. 정수의 비트 할당 방식 중에서는 Chow’s 알고리즘과 Levin-capello (LC) 알고리즘이 있다. Chow’s 알고리즘은 WF 방식의 결과값의 소수 부분을 버림으로써 정수의 비트 분포를 얻게 되지만 최적값을 변형한 것이기 때문에 최적값은 아니라고 할 수 있다. 그리고 LC 알고리즘은 greedy 알고리즘을 기반한 것으로 효율화 (efficiency) 과정과 E-tightness 과정을 통해 최적화된 비트 분포를 얻을 수 있다. 따라서 본 논문에서는 MIMO BIC-OFDM 시스템에 가장 최적의 성능을 얻을 수 있는 LC 알고리즘을 적용했을 때 발생하는 문제점과 극복방안을 소개하고자 한다.
먼저, LC 알고리즘을 통해 bit-loading을 하기 위해서는 수신단 뿐 아니라 송신단에서도 완벽한 채널 정보를 가지고 있다는 가정이 필요하다. 그러나 이 가정에 따르면 모든 subcarrier의 채널 정보를 피드백해야 하기 때문에 피드백양이 너무 많아서 구현이 어렵다. 따라서 본 논문은 multipath에 대한 채널 정보만 있으면 모든 subcarrier에 대한 채널 정보를 복원할 수 있는 기법을 소개하고자 한다.
한편, 부호화된 시스템 (coded systems)에 LC 알고리즘을 적용할 경우 고려해야할 SNR gap을 코딩 오프셋 (coding offset)이라 한다. 최소한 지켜야 하는 BER constraint가 있다는 조건을 만족하면서 동시에 throughput을 최대로 얻기 위해서는 좀 더 정확한 코딩 오프셋이 필요하다. 이를 위해 기존에 많은 연구를 통해 코딩 오프셋을 approximation하는 기법이 소개되어 왔다. 그러나 기존의 코딩 오프셋은 필요 이상으로 크거나 작아서 비효율적인 비트 할당이 되거나, BER constraint를 만족시키지 못했다. 따라서 본 논문에서는 정확한 코딩 오프셋을 찾고 실험을 통해서 효율성을 증명하였다.
마지막으로, 다중 안테나 방식에 LC 알고리즘을 적용한 AMC 기술을 적용하기 위해서 는 안테나간 간섭을 완벽하게 제거하는 각 subcarrier별로 SVD operation이 필요하다. SVD를 통해 parallel 채널을 얻은 후 eigenvalue값들을 이용해 LC 알고리즘을 실행한다. 그런데 이 때 eigenvalue는 내림차순으로 정렬되는 특성이 있기 때문에 결국 맨 처음 안테나에 각 subcarrier의 제일 큰 eigenvalue가 모이게 된다. 이런 과정을 거쳐 고유의 채널 값을 얻기 때문에, 각 안테나의 전력 제한(power costraint)은 전체 시스템 throughput에 큰 영향을 미친다. 가장 처음 소개된 spatial power allcation 방식은 각 안테나에 같은 전력을 할당하는 uniform power allocation 방식이다. 그러나 안테나 마다 eigenvalue의 차이가 크기 때문에, uniform power allocation 방식은 큰 throughput loss가 발생한다. 최적화된 전력 분배 (power-loading)를 위해 iterative 방식이 제안되기도 했지만 복잡도가 너무 큰 단점을 가지고 있다. 따라서 iterative 과정 없이도 throughput loss를 극복하기 위한 residual power diversion (RPD)이 제안되었다. 이는 현재 안테나에서 전력 제한에 맞게 할당된 전력 외에 남은 전력을 다음 안테나에 넘겨주어 다음 안테나의 전력 제한를 증가시켜 주는 기법이다. 특히 지원가능한 AMC 레벨이 정해져 있는 경우, 높은 SNR 구간에서 첫 안테나에는 적은 전력만으로도 최대 전송률을 달성할 수 있기 때문에 다음 안테나에 넘겨 줄 수 있는 전력이 증가한다. 따라서 마지막 안테나는 사용가능한 전력이 증가하면서 기존의 기법보다 더 많은 비트를 할당할 수 있다. 그러나 이 기법 또한 높은 SNR 구간에서만 throughput이 증가된다. 따라서 본 논문은 전 SNR 구간에서 효율적인 비트 할당을 할 수 있는 기법을 제안하였다. 초기화된 spatial power를 안테나에 따라 다르게 할당하고 기존의 RPD 기법을 적용하면 낮은 SNR에서도 throughput을 향상시킬 수 있다. 이는 낮은 SNR 구간에서는 첫 안테나에 보다 많은 전력을 할당해 주면 더 효율적으로 많은 비트를 전송할 수 있기 때문이다. 따라서 initial power allocation (IPA)기법을 RPD 기법과 함께 MIMO BIC-OFDM 시스템에 적용한다면, 복잡도의 증가 없이도 간단히 throughput을 향상 시킬 수 있다.
