This thesis proposes efficient algorithms for multiple-input multiple-output (MIMO) relay systems. MIMO relay systems have been extensively considered in wireless communications because of significant potential improvements in spectral efficiency and link reliability. The relaying strategies are, in general, classified into two categories according to the role at the relay node: amplify-and-forward (AF) relaying and decode-and-forward (DF) relaying. An AF relay, without having to decode the message signal, is easy to implement as compared to DF relay, and thus, AF relay is considered as an effective means of communication with low-cost and low-complexity. In addition, AF MIMO relay has attracted attention due to the potential merits of AF relay combined with multiple antennas.
In this thesis, several efficient algorithms are developed for AF MIMO relay systems. In the first part, we investigate linear beamforming techniques for AF MIMO relay systems under two different types of spectrally efficient relaying protocols. In general, a half-duplex relay is preferable to full-duplex relay from an implementation aspect, but leads to a loss of spectral efficiency because the transmission and reception require orthogonal time resources. There are two main relaying protocols that overcome the loss of spectral efficiency: two-path relaying protocol and two-way relaying protocol. First, we propose the interference cancellation algorithms for alternate two-path relaying with multiple antennas. To cancel out the inter-relay interference, we exploit the orthogonal projection methods at the relay nodes or subtract an estimate of the interference at the destination node. As a result, the proposed algorithms effectively cancel out the interference with a very small loss in data rate as the number of antennas at the relay node increases. Next, we develop an iterative algorithm for designing an optimal linear precoder and decoder to minimize the sum of mean squared error of AF MIMO two-way relay channels. The proposed algorithm solves the joint optimization problem iteratively, and converges to an optimal value with a few iterations while significantly improving the error rate performance as compared to the conventional schemes. In addition, we consider an AF MIMO two-way relay channel diagonalized using generalized singular value decomposition (GSVD) to reduce the decoding complexity at the source nodes and to simplify the optimization problem of designing linear transceivers at each node. For the given diagonalized structure, we first align the entries of the diagonalized channels using a permutation, and a closed-form power allocation, based on a convex optimization problem, is then performed at the relay node to maximize the achievable sum rate (ASR). Further performance improvements are provided by joint source-relay power allocation, which alternately optimizes the source and relay power allocations. The proposed GSVD-based relaying schemes, with the signal alignment and power allocation, significantly improve the ASR while retaining the diagonalized channel structure.
In the second part, antenna selection algorithms for AF MIMO relay systems are considered. To retain the benefits of multiple-antenna systems while reducing the costs on hardware implementation, antenna selection, which activates only a subset of antennas with a limited number of radio frequency chains, can be an attractive solution for AF MIMO relay systems. A two-stage relay antenna selection algorithm is proposed to maximize the channel capacity of AF MIMO relay systems. To reduce the computational complexity of the antenna selection process, the receive and transmit antenna selections are separated into a two-stage algorithm. In stage 1, a subset of receive antennas is selected, and a subset of transmit antennas is then selected in stage 2. The proposed algorithm achieves nearly the same channel capacity with a significantly reduced amount of computational complexity as compared to an exhaustive search.
본 논문은 다중송수신 안테나 (multiple-input multiple-output, MIMO)를 사용하는 중계기 시스템에서 효율적인 알고리듬을 제안한다. MIMO 중계기 시스템은 공간 효율성과 링크 신뢰도 측면에서의 잠재적인 성능 개선 능력으로 인해 무선 통신 분야에서 널리 고려되고 있다. 중계기의 전송 방법은 중계기의 역할에 따라 일반적으로 크게 두 가지로 구분할 수 있다. 증폭 후 전달 (amplify-and-forward, AF)을 기반으로 하는 방식과 복호 후 전달 (decode-and-forward, DF)을 기반으로 하는 방식이 있다. 메시지 신호를 복호할 필요가 없는 AF 중계기는 DF 중계기에 비해 구현이 용이하기 때문에 저가격 및 저복잡도의 통신수단으로 고려된다. 또한 AF MIMO 중계기는 AF 중계기와 다중안테나를 결합함으로 인해 얻게 되는 잠재적인 장점으로 인해 주목을 받고 있다.
본 논문에서는 AF MIMO 중계기 시스템에서 몇 가지 효율적인 알고리듬을 제안한다. 첫 번째 파트에서는 공간적으로 효율적인 두 가지 중계 방식 하에서의 AF MIMO 중계기 시스템에서 선형 빔포밍 기법에 대해 연구한다. 일반적으로 반이중 (half-duplex) 중계기가 전이중 (full-duplex) 중계기보다 구현 관점에서 선호되지만, 반이중 중계기는 신호의 전송과 수신을 독립적인 시간에 수행하기 때문에 공간 효율성의 손실을 일으킨다. 이러한 공간 효율성의 손실을 극복하기 방안으로 이중 경로 중계 방식 (two-path relaying protocol)과 양방향 중계 방식 (two-way relaying protocol)이 있다. 먼저, 다중안테나 사용을 고려하는 이중 경로 중계 시스템에서 간섭 제거 알고리듬을 제안한다. 중계기 간의 간섭 제거를 위해, 중계기 노드에서 직교 투영 방법을 사용하거나 목적 노드에서 간섭 신호를 추정하여 빼는 방법을 제안한다. 제안된 알고리듬은 간섭 신호를 효과적으로 제거하고 중계기의 안테나 수가 증가함에 따라 데이터 전송률에서 매우 적은 손실을 보인다. 다음으로, AF MIMO 양방향 중계기 채널 (two-way relay channel, TWRC)에서 평균 제곱 오차의 합 (sum of mean squared error, SMSE) 을 최소화하는 최적의 선형 선처리기 및 후처리기를 설계하는 반복적인 알고리듬을 제안한다. 제안된 알고리듬은 공동 최적화 문제를 반복적으로 풀게 되는데, 몇 번의 반복만으로도 최적의 결과에 도달하며 기존의 방법들에 비해 오차 성능의 큰 향상을 가져온다. 첫 번째 파트의 마지막으로, 소스 노드에서의 복호 복잡도를 줄이고 각 노드에서의 선형 송수신기 설계 문제를 간단히 하기 위하여 일반적인 특이값 분해 (generalized singular value decomposition, GSVD)를 기반으로 대각화된 AF MIMO TWRC를 고려한다. 성취 가능한 전송률의 합 (achievable sum rate, ASR)을 최대화하기 위하여, 먼저 GSVD를 통해 대각화된 채널의 성분들을 순열을 이용해 조정하고, convex 최적화 문제에 기반한 폐형 전력 분배 기법을 중계기 노드에서 순차적으로 수행한다. 소스 노드와 중계기 노드의 전력 분배를 교대로 최적화하는 소스-중계기 공동 전력 분배를 통해 추가적인 성능 개선을 얻는다. 신호 조정과 전력 분배를 수반하는 GSVD에 기반한 제안된 중계 기법들은 대각화된 채널의 구조를 유지하면서도 ASR 성능을 크게 개선한다.
두 번째 파트에서는 AF MIMO 중계기 시스템에서 안테나 선택 알고리듬을 고려한다. AF MIMO 중계기 시스템에서 하드웨어 구현에 소비되는 가격을 줄이면서도 다중 안테나 시스템의 이득을 유지하기 위해서는 제한된 무선 주파수 체인으로 전체 안테나의 일부만 활성화 시키는 안테나 선택 기법이 매력적인 답안이 될 수 있다. 이러한 취지에서 AF MIMO 중계기의 채널 용량을 극대화하기 위하여 2단계 중계기 안테나 선택 알고리듬을 제안한다. 제안하는 방법은 안테나 선택 과정의 계산 복잡도를 줄이기 위하여 수신 안테나 선택과 송신 안테나 선택 과정을 2단계 알고리듬으로 분리한다. 1단계에서는 수신 안테나를 선택하고, 2단계에서는 송신 안테나를 순차적으로 선택한다. 제안된 알고리듬은 모든 가능한 안테나의 조합을 찾아보는 최적의 방법에 비해 크게 줄어든 계산 복잡도를 가지며 최적의 결과와 거의 동일한 성능을 나타낸다.
