Many works on wireless communications have assumed that perfect
channel state information is available at terminals. In practice,
the channels should be estimated and a popular approach is the
training based channel estimation method, where a known training
signal is transmitted. The training signal should be transmitted
in every symbol block, where the data and training signals
coexist. There are several training methods depending on the
arrangement of the training and data signals such as
time-multiplexed, embedded, and superimposed training methods.
These methods can be selectively applied in accordance with the
relay deployment scenarios. In this dissertation, we consider the
MIMO two-way relay systems, where the relay system consists of two
sources and one relay, and each terminal is equipped with multiple
antennas. The training signals for various methods are designed
based on the linear minimum mean square error channel estimate and
the training-data power allocation algorithms are proposed.
In the time-multiplexed training method, the dedicated training
and data signals are separated by time. Given that a mean square
error (MSE) of the channel estimate exists at each source, we
minimize the sum of the two MSEs. In particular, we first derive a
linear minimum MSE channel estimator with an arbitrary training
signal. Second, we formulate the training signal design problem to
minimize the sum of the two MSEs. Finally, we present an optimal
training signal and a suboptimal training signal is obtained in a
closed form. The simulation results show that the proposed
time-multiplexed training signal has better MSE performance than
the conventional training signals and the MSE performance of the
closed-form training signal is almost the same as that of the
optimal training signal.
In the embedded training method, the training signal is
arithmetically added into the data signal and the added symbol is
transmitted in each symbol block. Since the data symbols are
transmitted in every symbol time, the transmission efficiency can
be increased when the symbol block length is short. We design an
optimal and a closed form embedded training signal to minimize the
sum of two MSEs. In addition, a training-data power allocation
scheme is proposed to maximize a lower bound of capacity. The
simulation results show that the proposed embedded training signal
has better MSE performance than the conventional training signals
and the embedded training method achieves higher sum rate than the
time-multiplexed training method when the symbol block length is
short.
In the superimposed training method, the training and data signals
are transmitted simultaneously on orthogonal subspaces and each
subspace has constant power. The constant transmission power
becomes an advantage for a system with a transmission power limit.
We design a superimposed training signal, an affine precoder, and
decoupling matrices to minimize the sum of two MSEs. In addition,
a training-data power allocation scheme is proposed to maximize
the lower bound of capacity. The simulation results show that the
proposed superimposed training signal has higher channel estimate
accuracy than the conventional training signals and the proposed
power allocation scheme enables to achieve higher sum rate than
the time-multiplexed training method when the transmission power
of each symbol time is constant.
본 논문에서는 다중안테나 양방향 중계기 시스템에서 트레이닝
신호(training signal)를 설계하고 트레이닝 신호와 데이터 신호
사이의 전력을 할당하는 연구를 수행하였다. 트레이닝 신호 설계에
관한 기존 연구는 대부분 중계기가 없는 상황에서 이루어졌다. 양방향
중계기 시스템에서는 2개의 소스 노드(source node)가 존재하는데, 각
소스 노드의 트레이닝 신호가 다른 소스 노드 뿐 아니라 스스로에게도
영향을 미치기 때문에 각 소스에 기존 연구를 적용할 경우 그 결과는
더 이상 최적이 아니다. 그러므로 두 소스 노드를 고려하여 트레이닝
신호를 설계할 필요가 있다. 트레이닝 방법은 한 심볼 블록(symbol
block)에서 트레이닝과 데이터 신호의 배열에 따라
시간다중화(time-multiplexed), 중첩(superimposed), 삽입(embedded)
트레이닝 방법들로 나누어질 수 있다. 각 트레이닝 방법들은
LTE-Advanced에서 논의된 중계기 설치 시나리오에 따라 선택적으로
사용될 수 있다. 본 연구에서는 다중안테나 양방향 중계기 시스템을
고려한다. 각 트레이닝 방법에 대해 선형 최소 평균 제곱 최소화되도록
트레이닝 신호를 설계하고 트레이닝-데이터 신호간의 전력 할당을 위한
알고리즘을 제안한다.
첫째, 시간 다중화(time-multiplexed) 트레이닝 방법은 구현이
간단하고 널리 알려진 방법으로 고정 중계기를 사용하고 전송 전력
제한 조건이 없는 경우 사용 가능하다. 이 방법에서 두 소스의 평균
자승 오차의 합을 최소화하도록 트레이닝 신호를 설계하였다. 최적의
해와 부최적 닫힌해(closed form solution)를 얻었으며 모의 실험을
통해 기존 연구에 비해 채널 추정 정확도가 크게 향상되며 제안된
단힌해의 채널 추정 성능이 최적해에 매우 근접함을 확인하였다.
둘째, 삽입(embedded) 트레이닝 방법은 이동 중계기를 가진 시스템에서
유용하게 사용될 수 있다. 이동 중인 중계기는 심볼 전송 블록의
길이가 짧아지게 되는데 이때 시간 다중화 트레이닝 방법은 트레이닝
신호를 보내기 위한 전용 구간이 필요하므로 전송 효율성이 매우
떨어진다. 삽입 트레이닝 방법은 데이터 신호와 트레이닝 신호를
더해서 보내기 때문에 매 심볼 타임에 데이터 심볼을 전송할 수 있어
심볼 블록 길이가 짧을 때 효율성이 높다. 최소 자승 오차 최소화
관점에서 트레이닝 신호를 설계하고 데이터 전송률의 하계(lower
bound)를 최대화 하도록 트레이닝-데이터 신호의 전력할당 방법을
제안하였다. 모의 실험을 통해 설계된 트레이닝 신호가 기존 트레이닝
신호들보다 정확한 채널 추정할 수 있음을 확인하였으며 이동 속도가
빠를 수록 시간 다중화 트레이닝 방법에 비해 큰 합전송률을 얻을 수
있었다.
셋째, 중첩(superimposed) 트레이닝 방법은 항상 일정한 전송파워로
송신할 수 있기 때문에 주변에 간섭신호를 미치지 않아야 하는
핫스팟(hot spot) 중계기 설치 시나리오에 적용하기에 알맞은
방법이다. 이 방법에서는 트레이닝 신호와 데이터 신호를 서로 직교
부공간(subspace)에 전송하도록 하기 위해 트레이닝 신호 외에도
사전부호화기(affine precoder)와 분해 행렬(decoupling matrix)를
함께 설계하였다. 또한 데이터 전송율의 하계를 최대화 하도록
트레이닝-데이터 신호의 전력 할당 방법을 제안하였다. 모의 실험을
통해 설계된 트레이닝 신호가 기존 트레이닝 신호들보다 정확한 채널
추정할 수 있음을 확인하였으며 핫스팟 시나리오에서 기존 트레이닝
시호 및 시간 다중화 트레이닝 방법에 비해 향상된 데이터 전송률을
얻을 수 있었다.
