Interference management is the most important issue in wireless communication. Recently, many effective schemes to reduce the effects of interference are suggested. Interference Alignment(IA) is one of the key techniques which can be optimal with respect to Degrees Of Freedom(DOF). However, there are some practical issues, for example, global channel knowledge and infinite channel extension. In this thesis, we are going to suggest a simple scheme that do not need global channel knowledge and channel extension, also it can reduce interference and achieve better performance by introducing finite feedback and cooperation through a relay.
정보 통신 분야는 현대 과학 기술을 이끌어 나가는 핵심이며 그 중 통신 기술은 매우 빠르게 변하고 있다. 과거 신호를 보내는 송신자와 신호를 받는 수신자가 물리적인 링크로 연결되어 있는 유선 통신에서 현재는 무선 통신으로 변화되고 있다. 네트워크 내의 여러 송신자와 수신자가 존재하는 경우에 유선 통신에선 다른 사용자가 보내는 신호가 완전히 물리적으로 분리된 링크를 통해 들어오기 때문에 외부 신호에 대한 간섭을 크게 고려하지 않아도 무방하다. 그러나 무선 통신환경에선 다른 사용자가 보내는 신호가 간섭으로 작용할 수밖에 없으며 간섭의 정도에 따라 성능에 큰 영향을 미치게 된다. 아직까지는 휴대폰과 같은 대표적인 전자 장비들을 제외하곤 대부분 유선으로 연결되어 있으나 점차 많은 전자 장비들이 무선으로 바뀌게 될 것이며 이는 네트워크 내에 송신자와 수신자의 수가 늘어나게 된다는 것을 의미한다. 이로 인해 서로 간섭을 미치게 될 확률이 높아질 수밖에 없기에 이러한 간섭현상을 적절히 처리하는 방법에 대한 연구가 요구된다. 여러 송신자와 수신자가 존재하는 것을 간섭채널(Interference channel) 이라고 하며 각각의 송신자는 정보를 전달받길 원하는 수신자와 짝을 이루고 있다. 점대점 통신, 즉 하나의 송신자와 수신자가 존재하는 상황에서도 역시 무선채널의 불안정성 때문에 간섭 현상이 존재한다. 지금 보낸 신호가 지연이 되어 다음에 보낸 신호와 겹치게 되는 현상이 대표적이며 이러한 현상에 대한 해결 방법은 많은 연구 결과들에 의해 상당 부분 해결이 되었다. 그와 반면에 다중 사용자 통신 환경에선 서로 다른 사용자들이 미치는 간섭을 처리하는 것이 쉽지 않아 아직 풀어야 할 문제가 많다. 통신기술 연구에 있어서 여러 가지 중요한 요소들이 있으나 가장 핵심적인 것은 주어진 통신 네트워크 내에서 이론적으로 최대한 보낼 수 있는 정보의 양이 얼마인지를 밝히고 현재의 상황과 비교해 얼마나 더 향상 될 수 있는지를 알아봄과 동시에 이론적인 한계에 달성할 수 있는 방법을 고안 하는 것이 중요하다. 간섭채널의 경우 오랜 기간 동안 많은 연구자들이 정보 이론적인 접근을 통해 이론적 한계를 밝혀내려고 노력했으나 채널 자체의 수학적 복잡성 때문에 특수한 가정이 없는 일반적인 상황에서의 한계는 현재로선 알 수 없다. 통신 분야에서 이러한 이론적 한계를 채널용량(Capacity) 이라고 하며 간섭채널에서 가장 최근의 주목할 만한 결과는 2명의 송신자와 수신자가 있는 가우시안 간섭채널에서 채널용량이 1 bit 차이가 나는 어떠한 구간 내에 있다는 것이다. 여기서 가우시안 간섭채널이란 수신자가 신호를 받을 때는 수신기 자체의 기계적 특성 때문에 잡음현상이 있을 수밖에 없고 그 잡음이 가우시안 확률 분포를 따르는 채널을 의미한다. 채널 용량이 존재하는 1 bit 구간의 안쪽 경계를 inner bound 라고 하며 바깥쪽 경계를 outer bound 라고 한다. 이 안쪽 경계는 HK(Han-Kobayashi) 라고 불리는 기법을 통해 얻을 수 있으며 바깥쪽 경계는 잘 정의된 genie-aided outer bound 를 통해 구할 수 있음이 보여졌다. 이렇듯 정확한 이론적 한계치를 구하는 것 자체가 매우 어렵기 때문에 다소 근사적인 방법을 취해 접근하게 된다. 대표적인 예로 degrees of freedom(DOF) 와 scaling law 가 있다. DOF란 자유도라고 해석 될 수 있으며 scaling law 는 비례법칙이라고 번역이 가능하다. DOF, 자유도란 통신시스템에서 채널을 한번 사용했을 때 송신자가 수신자로 몇 개의 신호 스트림(stream)을 올바르게 보낼 수 있는가의 척도 이며 수학적 표현으로는 송신자의 사용가능한 전력이 증가함에 따라 정보 전송량이 얼마큼 증가 하게 되는 지의 비를 나타낸다. Scaling law, 비례 법칙은 네트워크 내의 사용자가 증가함에 따라 네트워크 전체의 총 정보 전송률(throughput)이 얼마나 빠르게 늘어나는 지에 대한 지표를 의미한다. DOF는 주로 작은 네트워크 내에서 좀 더 정밀한 성능 변화를 보고자 할 때 사용되는 성능 지표이며, Scaling law 는 많은 사용자가 존재하는 네트워크 내에서의 성능을 보기 위한 용도로 많이 사용된다. 이 논문에서는 좀 더 작은 네트워크 내에서의 상황을 보길 원하기 때문에 DOF, 자유도 관점에서 주로 문제를 바라보았다. DOF 관점에서 보았을 때 현재 가장 주목할 만한 성과를 보여 주는 기법은 간섭 정렬(Interference Alignment) 라고 불리는 기법이다. K 명의 송신자와 수신자가 존재하는 상황에서 서로간의 간섭이 없다면 각각의 송신자는 채널을 한번 통해서 하나의 신호를 수신자로 보낼 수 있게 되고 따라서 K 사용자 간섭채널에선 총 K 개의 신호 스트림을 보낼 수 있기에 DOF 정의에 따라 K DOF 을 달성할 수 있게 된다. 하지만 서로간의 간섭현상으로 그 정도의 정보를 보내는 것은 쉽지 않다. 현재 통신 시스템에선 이러한 상황을 해결하기 위해 직교화(Orthogonalization) 방법을 사용한다. 직교화 방법이란 다른 사용자로 부터 오는 외부 신호와 보내고자 하는 신호를 완전히 분리 시켜 통신하는 기법을 의미한다. 위의 상황에서 서로간의 간섭이 일어나는 이유는 서로 다른 사용자들이 동시에 하나의 통신 자원, 예를 들어 동일한 시간 혹은 주파수 대역을 사용하기 때문이며 각각의 사용자에게 서로 분리된 자원을 할당하게 함으로서 이러한 간섭을 막을 수 있다. 대표적인 방법으로 TDMA, FDMA, CDMA 가 있으며 이러한 방법의 경우 간섭의 영향을 제거할 수는 있으나 DOF 관점에서는 상당히 비효율적이다. 예를 들어 K 개의 자원을 가지고 있는 K 사용자 간섭채널에서는 각각의 사용자에게 하나의 자원을 할당할 수 있다. 그러면 각각의 사용자는 그 하나의 자원을 사용해 한 개의 신호 스트림을 보낼 수 있고, 총 K 개의 신호 스트림을 K 개의 자원을 사용해서 통신을 하게 됨으로 DOF 의 정의에 따라 1 DOF 을 달성하게 된다. 간섭이 없을 때 최대의 DOF이 K 임을 비교해 보면 직교화 방법은 1/K 만큼의 성능 저하가 있으며 이는 사용자가 점차 많아지는 현재 통신 시스템의 추세를 볼 때 그 저하는 더 커지게 된다. 간섭정렬 방법은 이러한 현상을 해결하기 위해 송신단과 수신단에서 부가적인 프로세싱을 해줌으로서 더 많은 DOF을 달성하게 해주는 기법이다. 실제로 이 기법의 경우 K/2 만큼의 DOF 를 달성할 수 있기에 성능 향상은 무척 크다. 간섭정렬이란 모든 다른 사용자들의 간섭을 사용가능한 자원의 절반에 모두 몰아넣도록 송신 단에서 신호처리를 해주는 것이다. 전체 자원에서 절반은 간섭에 할당되고 나머지 절반은 보내고자 하는 신호에 할당되기 때문에 각각의 송신자 수신자 짝은 1/2 의 신호 stream 을 보낼 수 있게 되고 총 K 의 사용자가 있기에 K/2 DOF 를 달성할 수 있다는 것이 핵심이다. 이론적으로 절반에 간섭을 모두 할당시키는 신호 처리가 가능함을 보였지만 이 기법을 실제 통신시스템에 적용시키기 위해선 몇 가지 제약사항이 필요하다. 올바른 프로세싱을 하기 위해서 송신자와 수신자가 모든 채널 정보를 알아야 한다는 가정과 여러 번의 채널을 사용 해야만 한다는 것, 프로세싱의 복잡도도 큰 문제가 될 수 있다. 예를 들어, 수신자가 승용차안의 사용자라면 수신자의 이동성으로 인해 채널은 빠르게 변화하게 되며 송신단에서 올바른 채널 정보를 완벽히 가지고 있다는 점은 비현실적이다. 따라서 수신자가 가지고 있는 채널 정보를 지속적으로 송신자에게 피드백을 해주는 것이 반드시 요구 된다. 또한 피드백을 단지 송신단에 채널 정보를 전달하는 것에 그치는 것이 아니라 다른 사용자들에게도 피드백 링크를 형성 시킬 수 있다. 송신단에선 받은 채널정보를 통해 적절한 프로세싱을 한 후 수신자에게 정보를 전송한다. 피드백 링크가 수신자 간에도 형성되어 있기에 해당 링크를 이용해 수신자들은 받은 신호들을 서로서로 공유 할 수 있고 이러한 협력 통신 기법을 사용해 프로세싱을 단순화시킴과 동시에 더 높은 DOF을 달성할 수 있다는 것이 핵심이다. 모든 수신자들은 다른 사용자들의 채널 정보와 받은 신호를 공유하기 때문에 간섭의 영향을 제거할 수 있으며 결과적으로는 이상적인 DOF 인 K DOF 를 달성할 수 있게 된다. 물론 협력 통신을 하는 데는 추가적인 전력과 비용이 들어가지만 그럼에도 불구하고 간섭으로 인한 성능저하가 더 크기에 그러한 비용은 정당화 될 수 있다. 여러 가지 상황에 대해 서로 비교 분석을 통해 어떤 방법들이 더 바람직한지를 분석하였고 실제로 간섭 정렬 방법에 비해 더 나은 성능을 보여주었다. 고려한 협력 방식으로는 DF, CF, AF 가 있으며 추가적으로 릴레이를 협력 통신에 적용함으로서 어느 정도 성능 이득을 얻는 것이 가능하다. CF 는 받은 신호를 양자화 한 후 다른 수신자들에게 전송하고, AF 는 받은 신호를 그대로 전송하며, DF 는 받은 신호를 디코딩 한 후 그 정보를 다른 사용자들에게 보낸다. 각기 다른 방식으로 모든 수신자들은 채널 정보와 다른 사용자들의 신호를 공유하게 되고 그 정보를 이용해 다른 송신자가 보낸 간섭을 제거할 수 있다. 물론 협력기법에는 추가적인 비용이 필요하며 공유된 정보는 협력 링크의 불완전성 때문에 완전하지 않지만 간섭 정렬에 비해 더 좋은 성능을 얻는 것이 가능하다. 추가적으로 많은 사용자가 존재하는 네트워크 내에서 중계기(relay)를 설치함으로서 추가적인 이득을 얻는 것이 가능함을 시뮬레이션을 통해 보였다. 중계기는 협력 통신에서 정보 공유를 위해 여러 번의 홉핑(hopping)이 요구 되는 단점이 있는 것을 해결할 수 있게 해준다. 받은 신호를 다른 사용자들에게 보내는 것이 아니라 중계기로 보내고, 중계기가 받은 채널 정보와 신호를 처리하여 각각의 사용자들에게 간섭이 제거된 신호를 전달해 줌으로서 성능 향상이 가능하다. 이 경우 여러 번의 홉이 아닌 2 번의 홉만으로도 충분하며 이 효과는 큰 네트워크에서 더 클 것으로 예상할 수 있다.
