In this thesis, we deal with a new cell clustering problem subject to SINR constraints in downlink network MIMO systems, where multiple BSs cooperate for joint processing as forming a cluster. The considered clustering problem is to find the cluster set that minimizes the maximum number of the cooperative BSs with SINR constraints. Generally, since a downlink problem is more difficult than a uplink problem, we first solve the clustering problem in uplink network MIMO systems. The way to find the cluster set is a cluster extension approach. For this purpose, we prove the SINR improvement resulting from the cluster extension when the maxSINR receiver filter is used. Based on this result, we propose the efficient cell clustering algorithm in the uplink systems, and we can find the appropriate cluster set in a way that extends a cluster.
Next, we consider the sum-rate maximization problem with the transmit power constraints to find the transmit beamforming vectors in dowlink systems. This research is for the downlink cell clustering algorithm. Using the uplink-downlink SINR duality, we first derive the dual optimization problem, which is the virtual uplink sum-rate maximization problem with regard to the beamforming vectors and the virtual uplink power vector. Next, we derive the virtual uplink power as the fixed point iteration form, and we can find the virtual uplink power vector and the beamforming vectors using the proposed iterative algorithm.
Finally, using the results of the proposed uplink clustering algorithm and the sum-rate maximization transmit filter, we can propose a cell clustering algorithm in the downlink network MIMO systems. Based on the the uplink-downlink SINR duality, we first investigate the feature of the cluster extension in uplink and downlink domain, and we can notice that using the proposed uplink clustering algorithm is the way that the SINR always increases in downlink domain as a cluster is extended. Next, we update the virtual uplink transmit power to meet the downlink transmit power constraints. Here, we can notice that the used transmit filter is the sum-rate maximization transmit filter. Thus, in this thesis, we can find the cluster set that minimizes the maximum cluster size with satisfying SINR constraints, and maximize the sum-rate for the given cluster set using the proposed transmit filter in the downlink network MIMO systems.
미래의 5세대 망 기술로 불리는 network MIMO 시스템에서는, 다수의 기지국이 협력을 통해 사용자를 서비스 할 것이라 예측하고 있으며, 최근 이러한 기지국 간의 협력 기법에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이 때, 협력하는 기지국들과 이 기지국이 서비스하는 사용자를 군집이라고 부르며, 다수의 기지국과 다수의 사용자가 존재하는 시스템에서 기지국과 사용자를 어떻게 묶을 것인가 하는 문제를 셀 군집화 문제라고 정의한다.
기존에 진행되었던 셀 군집화 연구는, 군집에 속한 협력 기지국의 수를 제한하면서 사용자들의 sum-rate을 최대화 하는 셀 군집을 찾는 것이었다. 이 때, 군집에 속한 협력 기지국의 수를 군집의 크기라고 정의한다. 이러한 기존 연구와는 다르게 본 연구의 목표는, downlink network MIMO 시스템에서 군집의 최대 크기를 최소화하면서 각 사용자들이 목표 SINR을 만족하도록 하는 군집의 집합을 찾는 것이다. 그리고 이에 적합한 협력 beamforming 기법에 대해 연구하는 것이다. 이 때, downlink 시스템에서 셀 군집화 문제를 다루는 것은 어렵기 때문에, 먼저 uplink 시스템에서 셀 군집화 문제를 풀고, uplink-downlink SINR duality 이론을 이용하여, downlink 시스템에서 셀 군집화 문제에 대한 연구를 진행한다.
Uplink network MIMO 시스템에서 각 사용자들의 목표 SINR을 만족하면서 군집의 최대 크기를 최소화하는 군집을 찾기 위하여, 본 연구에서는 군집을 확장하는 접근 방법을 사용하였다. 그리고 사용자의 SINR을 최대로 하는 수신 beamforming 필터를 사용하였을 때, 군집의 확장에 따라 사용자의 SINR이 항상 증가하는 것을 증명하였다. 이러한 증명을 바탕으로, 본 연구에서 원하는 군집을 찾기 위해 제안하는 알고리즘은, 사용자의 SINR이 목표 SINR을 만족할 때까지 초기 군집으로부터 군집을 반복적으로 확장해 나가는 것이다. 그리고 여러 군집들 중에서 군집의 확장 순서를 결정하기 위한 연구가 진행되었다.
다음으로, downlink network MIMO 시스템에서 셀 군집화 알고리즘을 제안하기 전에, 먼저 본 논문에서는 downlink 시스템에서 사용할 송신 beamforming 필터에 대한 연구를 진행하였다. 이를 위하여, 본 연구에서는 사용자의 sum-rate 을 최대화 하는 문제를 다루고, 송신 beamforming 필터를 어떻게 설계할 것인가를 연구하였다. Uplink-downlink SINR duality 이론을 이용하여, 먼저 downlink 시스템에서 sum-rate을 최대화하는 문제를 가상적인 uplink 시스템에서 sum-rate을 최대화하는 문제로 바꾸었고, 이 문제는 가상적인 uplink 송신 파워 벡터와 가상 수신 beamforming 벡터로 구성된다. 따라서, fixed point iteration 방법을 이용하여, 본 연구에서는 가상적인 uplink 송신 파워 벡터와 가상 수신 beamforming 벡터를 반복적인 방법으로 찾을 수 있는 효율적인 알고리즘을 제안하였다.
끝으로, uplink network MIMO 시스템에서 제안한 셀 군집화 알고리즘과 downlink network MIMO 시스템에 적용 가능한 sum-rate을 최대화 하는 송신 beamforming 필터를 이용하여, 본 연구에서는 downlink network MIMO 시스템에서의 셀 군집화 알고리즘을 제안하였다. Uplink-downlink SINR duality 이론을 기반으로, uplink 영역과 downlink 영역에서의 군집의 확장의 특징을 연구하였다. 그리고 downlink 영역에서 군집의 확장에 따라 사용자의 SINR이 항상 증가하기 위해서는, 앞에서 제안한 uplink 시스템에서의 셀 군집화 알고리즘을 가상적인 uplink 영역에서 사용해야한다는 것을 알 수 있었다. 그리고 가상적인 uplink 송신 파워가 실제 downlink 시스템에서 사용되는 송신 파워와 같아지도록 가상적인 uplink 송신 파워를 갱신하는 방법에 대해 연구하였다. 따라서, 결과적으로 본 연구에서는 downlink network MIMO 시스템에서 각 사용자들의 목표 SINR을 만족하면서 군집의 최대 크기를 최소화하는 군집을 찾을 수 있었고, 이 군집의 집합에 대하여 사용자의 sum-rate을 최대화하는 송신 beamforming 필터를 사용하였다는 것을 알 수 있었다.
