In this thesis, we investigate the linear transceiver design methods for multipleinput
multiple-output (MIMO) interference channel and its extensions. The first part
is concerned with transmit and receive filter optimization for the K-user MIMO interference
channel. Specifically, linear transmit and receive filter sets are designed
which maximize the weighted sum rate while allowing each transmitter to utilize only
the local channel state information. Our approach is based on extending the existing
method of minimizing the weighted mean squared error (MSE) for the MIMO broadcast
channel to the K-user interference channel at hand. For the case of the individual
transmitter power constraint, however, a straightforward generalization of the existing
method does not reveal a viable solution. It is in fact shown that there exists no closedform
solution for the transmit filter but simple one-dimensional parameter search yields
the desired solution. Compared to the direct filter optimization using gradient-based
search, our solution requires considerably less computational complexity and a smaller
amount of feedback resources while achieving essentially the same level of weighted
sum rate. A modified filter design is also presented which provides desired robustness
in the presence of channel uncertainty.
In the second part, we propose transceiver design strategies for the two-cell MIMO
interfering broadcast channel where inter-cell interference (ICI) exists in addition to
inter-user interference (IUI). We first formulate the generalized zero-forcing interference
alignment (ZF-IA) method based on the alignment of IUI and ICI in multidimensional
subspace, establishing the condition for the existence of the ZF-IA solution
capable of handling multiple-stream transmission in each link. We then devise a
minimum weighted-mean-square-error (WMSE) method based on ”regularizing” the
precoders and decoders of the generalized ZF-IA scheme. In contrast to the existing
weighted-sum-rate-maximizing transceivers, our method does not require an iterative
calculation of the weights. At small numbers of iterations, the proposed method outperforms
the known weighted sum-rate-maximizing method. Through analysis and
simulation, we confirm that the proposed regularized ZF-IA scheme not only improve
the sum rate of the existing ZF-IA method but also become more efficient than the
weighted sum-rate-maximizing method.
The last part is concerned with linear relay and destination filter design methods
for the multi-user peer-to-peer amplify-and-forward (AF) relaying systems. Specifically,
the relay and destination filter sets are developed which minimize the sum meansquared-
error (MSE). We first present a joint optimum relay and destination filter calculation
method with an iterative algorithm. Motivated by the need to reduce computational
complexity of the iterative scheme, we then derive a simplified sum MSE
minimization problem using the relay filter decomposability, which lead to two suboptimum
non-iterative design methods. One is based on ZF channel inversion (ZF-CI)
and the other on minimum MSE (MMSE)-CI. Finally, we propose modified destination
filter design methods which require only local channel state information between relay
and a specific destination node. The simulation results verify that, compared with the
optimum iterative method, the proposed non-iterative schemes suffer a marginal loss
inter-user interference (IUI). We first formulate the generalized zero-forcing interference
alignment (ZF-IA) method based on the alignment of IUI and ICI in multidimensional
subspace, establishing the condition for the existence of the ZF-IA solution
capable of handling multiple-stream transmission in each link. We then devise a
minimum weighted-mean-square-error (WMSE) method based on ”regularizing” the
precoders and decoders of the generalized ZF-IA scheme. In contrast to the existing
weighted-sum-rate-maximizing transceivers, our method does not require an iterative
calculation of the weights. At small numbers of iterations, the proposed method outperforms
the known weighted sum-rate-maximizing method. Through analysis and
simulation, we confirm that the proposed regularized ZF-IA scheme not only improve
the sum rate of the existing ZF-IA method but also become more efficient than the
weighted sum-rate-maximizing method.
The last part is concerned with linear relay and destination filter design methods
for the multi-user peer-to-peer amplify-and-forward (AF) relaying systems. Specifically,
the relay and destination filter sets are developed which minimize the sum meansquared-
error (MSE). We first present a joint optimum relay and destination filter calculation
method with an iterative algorithm. Motivated by the need to reduce computational
complexity of the iterative scheme, we then derive a simplified sum MSE
minimization problem using the relay filter decomposability, which lead to two suboptimum
non-iterative design methods. One is based on ZF channel inversion (ZF-CI)
and the other on minimum MSE (MMSE)-CI. Finally, we propose modified destination
filter design methods which require only local channel state information between relay
and a specific destination node. The simulation results verify that, compared with the
optimum iterative method, the proposed non-iterative schemes suffer a marginal loss inter-user interference (IUI). We first formulate the generalized zero-forcing interference
alignment (ZF-IA) method based on the alignment of IUI and ICI in multidimensional
subspace, establishing the condition for the existence of the ZF-IA solution
capable of handling multiple-stream transmission in each link. We then devise a
minimum weighted-mean-square-error (WMSE) method based on ”regularizing” the
precoders and decoders of the generalized ZF-IA scheme. In contrast to the existing
weighted-sum-rate-maximizing transceivers, our method does not require an iterative
calculation of the weights. At small numbers of iterations, the proposed method outperforms
the known weighted sum-rate-maximizing method. Through analysis and
simulation, we confirm that the proposed regularized ZF-IA scheme not only improve
the sum rate of the existing ZF-IA method but also become more efficient than the
weighted sum-rate-maximizing method.
The last part is concerned with linear relay and destination filter design methods
for the multi-user peer-to-peer amplify-and-forward (AF) relaying systems. Specifically,
the relay and destination filter sets are developed which minimize the sum meansquared-
error (MSE). We first present a joint optimum relay and destination filter calculation
method with an iterative algorithm. Motivated by the need to reduce computational
complexity of the iterative scheme, we then derive a simplified sum MSE
minimization problem using the relay filter decomposability, which lead to two suboptimum
non-iterative design methods. One is based on ZF channel inversion (ZF-CI)
and the other on minimum MSE (MMSE)-CI. Finally, we propose modified destination
filter design methods which require only local channel state information between relay
and a specific destination node. The simulation results verify that, compared with the
optimum iterative method, the proposed non-iterative schemes suffer a marginal loss in performance while enjoying significantly improved implementation efficiencies.
본 논문은 다중 송수신 안테나 간섭 채널 및 그 확장 모델에서의 선형
송수신기 설계 방법에 대한 연구 결과를 제시한다.
첫째 주제로 K 사용자 다중 송수신 안테나 간섭 채널에서의 최적
송수신기 설계 방법을 다룬다. 구체적으로 전송률 가중치 합을
최대화하는 선형 송수신기를 각 송신단에서 해당 노드 기준의 채널
정보만 허용된 조건에서 설계한다. 여기서 제안하는 방법은 다중
안테나 하향 링크 채널에서 가중치 평균 자승 오류를 최소화하는
기법을 K 사용자 간섭 채널로 확장하였다. 네트워크 레벨의 전송 전력
제약이 있는 경우, 기존 하향 링크 채널에서의 결과를 일반화하는
형태로 해를 구할 수 있다. 그러나 단말기 레벨의 전송 전력 제약이
있는 경우, 기존 기법을 확장해서는 해를 구하기 어렵다. 이 경우
송신기에 대한 완성된 해 (closed form solution) 를 구할 수 없고,
대신 수치적 탐색 방법을 통해 해를 구할 수 있다. 기존의 기울기 탐색
(gradient-based-search) 방법을 적용한 최적화 기법과 비교해, 본
논문에서 제안하는 방법은 계산양과 피드백 자원 사용량을 현저히
줄이면서 동일한 수준의 전송률 가중치 합 성능을 얻는다. 또한
송신단에 채널 정보가 부정확히 주어진 경우에 대비한 변형된 설계
방법도 더불어 제시한다.
둘째 주제는 두 셀간 간섭이 존재하는 다중 송수신 안테나 하향링크
채런에서 송수신기 설계 기법을 다룬다. 이러한 셀간 간섭 뿐만
아니라, 셀내 사용자간 간섭이 공존하는 채널 환경에서 간섭을
최소화하는 송수신기 설계를 위해, 기존의 제로 포싱 간섭 정렬 방법
(zero-forcing interference alignment method) 을 응용한다. 우선
기존 제로 포싱 간섭 정렬 방법을 각 수신단으로 다중 스트림 전송이
가능하도록 일반화한 제로 포싱 간섭 정렬 방법 (generalized
zero-forcing interference alignment method) 를 제안한다. 그리고
전송률을 최대화 하기 위해 일반화한 제로 포싱 간섭 정렬 기반
송수신기를 레귤러라이징 (regularizing) 하는 방법을 제안한다.
레귤러라이징한 송수신기는 가중치를 일반화한 제로 포싱 간섭 정렬
방법에서 구한 유효 채널 (effective channel)을 이용한다. 이는
반복적으로 가중치를 계산해야하는 기존의 가중치 전송률 최대화
방법과 달리 비반복적으로 가중치를 계산하는 장점이 있다. 그 결과
제안하는 방법은 반복적 연산을 여러 차례 수행하기 어려운 환경, 즉
계산 복잡도와 피드백 자원이 제한적인 환경에서 기존 방법보다 우수한
성능을 보임을 확인할 수 있다.
마지막 주제는 증폭 및 전달 릴레이 (amplify-and-forward relay) 를
통해 다자간 통신을 지원하는 다중 안테나 송수신 시스템에 대해
다룬다. 구체적으로, 평균 자승 오류률을 최소화하는 릴레이 필터
(filter) 와 수신시를 설계한다. 이에 대한 해로, 우선 반복적 계산이
필요한 조인트 릴레이, 수신 필터 최적화 방법을 제시한다. 또한
반복적 계산법의 연산 복잡도를 개선하기 위해, 릴레이 필터 분해법
(decomposability) 를 이용해 간략화된 평균 자승 오류률 문제를
만들고, 이에 대한 해로 비반복적 부최적화 설계 방법 두 가지를
제시한다. 첫째는 제로 포싱 채널 인버젼 (channel inversion) 방법을
기반으로 하고, 다른 하나는 평균 자승 오류 최소화 기법 기반 채널
인버젼 방법을 토대로 한다. 더불어 각 부최적화 방안에 대해,
릴레이에서 수신단까지의 제한적 채널 정보만으로 구현 가능한 수신
필터 설계 기법도 제안한다. 수치적 실험을 통해, 제안한 비반복적
설계 방법이 반복적 방법에 비해 상당한 구현 복잡도를 줄이면서
만족할 성능을 얻음을 확인하였다.
