Since smart phones, tablets, and machine-to-machine devices are being a part of everyday life, the data traffic volume of mobile devices is explosively increased in recent years. As well as the volume of mobile data traffic, the variability of occurrence of mobile data traffic is increased dramatically. The occurrence of mobile data traffic with the time and the place is highly fluid. A massive volume of downlink data traffic (or uplink data traffic) may gather in a certain place at a certain time period. Thus, the evolution system to support variabilities of volumes of downlink data traffic and uplink data traffic actively is required. In this thesis, a dynamic Time Division Duplex (TDD) system using a Cloud Radio Access Network (Cloud-RAN) is considered as a solution system.
In the conventional TDD system, the transmission service time is divided up into the downlink transmission time and the uplink transmission time. Also, the same downlink/uplink configuration is to be applied to all the cells to suppress the interference between downlink transmission and uplink transmission. However, a disadvantage that the rapid change of downlink data traffic volume and uplink data traffic volume is not supported effectively occurs because all the cells use the same downlink/uplink configuration. The dynamic TDD system is proposed to make up for this disadvantage. Since each cell can adopt their own downlink/uplink configuration according to the data traffic distribution in the dynamic TDD system, more efficient supporting of downlink data traffic and uplink data traffic is possible. In order to obtain the benefits of the dynamic TDD system, the interference which is generated between downlink transmission and uplink transmission should be managed.
A Cloud-RAN consists of a centralized Base Band Unit (BBU) pool and distributed Remote Radio Heads (RRHs). A conventional base station executes all the communication procedures from computational processes to transmission processes. However, in the Cloud-RAN, the complex computational processes are rapidly and accurately calculated in the BBU pools with the centralized manner, then the computed data is delivered to RRHs. RRHs operate simple transmission and reception only. Thus, cooperative operations among RRHs are possible by means of the computational process of the BBU pool. In addition, Cloud-RAN system can achieve the gain of small cells by using low-cost RRHs which are installed massively in a certain area.
The dynamic TDD system based on Cloud-RAN is the system which combines the advantages of the dynamic TDD system and the Cloud-RAN. Each RRH can select downlink transmission or uplink transmission by using the characteristics of the dynamic TDD system. Since some RRHs which support downlink transmission and other RRHs which support uplink transmission exist together, downlink data traffic and uplink data traffic can be handled simultaneously. The generated interference from the coincidence of downlink and uplink transmission is effectively managed by virtue of the powerful computations performance of Cloud-RAN. Thus, in this thesis, we consider the interference management in the dynamic TDD system based on Cloud-RAN which supports downlink transmission and uplink transmission simultaneously.
For this purpose, we first focus on a beamforming design and a power allocation algorithm for the dynamic TDD system based on Cloud-RAN with single-antenna users. The proposed beamforming consists of the downlink transmit beamforming for downlink RRHs and the uplink receive beamforming for uplink RRHs. Also, the proposed power allocation algorithm is applied to uplink UEs. An iterative method is used to obtain solutions of the proposed beamforming and power allocation. We show that the proposed beamforming and power allocation algorithms can maximize the energy efficiency by appropriately handling the interference generated by simultaneous downlink and uplink transmission.
Also, we consider 4 types of beamforming in the dynamic TDD system based on Cloud-RAN with multiple-antenna users. Since both RRHs and users have multiple antennas, more active beamforming can be applied to RRHs and users. The downlink transmit beamforming for downlink RRHs, the downlink receive beamforming for downlink users, the uplink transmit beamforming for uplink users, and the uplink receive beamforming for uplink users are proposed to minimize the total mean square error and the bit error rate. These 4 types of beamforming are iteratively solved to obtain converged solutions. From the simulation results, the proposed algorithm guarantees the lower mean square error and the lower bit error rate compared to conventional beamforming algorithms by managing the interference more effectively.
Finally, a user scheduling in the dynamic TDD system based on Cloud-RAN is considered. Since downlink transmission and uplink transmission are supported simultaneously, two types of users should be scheduled at the same time. One is named as downlink scheduled users, and the other is named as uplink scheduled users. The user scheduling is very important to manage the interference between downlink transmission and uplink transmission because 4 types of beamforming are closely connected to each other. Though calculations of beamforming for all combinations of the user scheduling are required to obtain the optimal user scheduling results, the proposed user scheduling algorithm provides the near optimal performance without complex calculations of beamforming.
스마트폰, 태블릿, M2M 장치 등을 비롯한 모바일 디바이스 시장의 폭발적인 성장으로 모바일 트래픽의 증가 현상이 대두되고 있다. 또한 모바일 트래픽의 전체적인 양이 증가할 뿐만 아니라 상향링크와 하향링크의 트래픽 양의 변동이 심해지는 경우가 발생하고 있다. 예를 들어, 비디오 스트리밍, 파일 내려받기 등을 비롯한 집중적인 하향링크 서비스가 발생하는 경우 일반적인 상향링크와 하향링크의 트래픽 비율과는 다른 일방적으로 많은 하향링크 트래픽이 발생한다. 이와 반대로 공연장이나 기념식 행사장 등의 경우 이를 영상으로 녹화하여 SNS 등을 비롯한 인터넷 웹사이트에 게시하는 일이 점점 흔해지고 있으며 이는 상향링크 트래픽의 집중을 야기하게 된다. 따라서 이러한 상향링크 및 하향링크의 증가된 트래픽과 상향링크 및 하향링크 트래픽 양의 극단적인 변동성을 모두 해결할 수 있는 방안이 요구된다. Cloud Radio Access Network (Cloud-RAN) 시스템을 이용한 Dynamic Time Division Duplex (TDD) 시스템은 이러한 문제를 해결할 수 있는 유망한 방안이다. Dynamic TDD의 경우, 현재의 상향링크 및 하향링크의 트래픽 양을 고려하여 상향링크 및 하향링크 전송을 적응적이고 역동적으로 설정할 수 있다. 따라서 상향링크 트래픽이 많이 요구되는 환경에서는 더 많은 상향링크 전송 시간을 배정하고 반대로 하향링크 트래픽이 많이 요구되는 환경에서는 더 많은 하향링크 전송 시간을 배정하게 된다. Cloud-RAN 시스템은 모든 기저대역의 처리를 담당하는 중앙처리장치인 Base Band Unit (BBU) pool과 다수의 분산된 Remote Radio Head (RRH)로 이루어져 있다. 모든 기저대역의 계산 과정은 BBU pool에서 수행하게 되며 계산된 결과는 광케이블 등을 비롯한 높은 용량의 실시간 백홀 링크를 통해 RRH로 전달된다. 따라서 Cloud-RAN의 중앙 집중 시스템은 다수 RRH의 협력을 통해 높은 효율성을 보장한다.
제안하는 Dynamic TDD 기반의 Cloud-RAN 시스템에서는 각 RRH 별로 상향링크 전송을 수행할 것인지 하향링크 전송을 수행할 것인지를 선택하게 된다. 이는 dynamic TDD의 특성에 기인한 것으로 하나의 Cloud-RAN 시스템 내에서 상향링크 전송과 하향링크 전송을 동시에 수행하는 결과를 가져온다. 이러한 상향링크 및 하향링크 전송의 동시 사용은 RRH 간 간섭과 사용자 간 간섭이라는 새로운 종류의 간섭을 야기하게 된다. RRH 간 간섭은 하향링크를 사용하는 하향링크 RRH로부터의 신호가 상향링크를 사용하는 상향링크 RRH로 전달됨으로써 발생하는 간섭이며 사용자 간 간섭은 상향링크를 사용하는 상향링크 사용자로부터의 신호가 하향링크를 사용하는 하향링크 사용자로 전달됨으로써 발생하는 간섭이다. 따라서 본 논문에서는 Cloud-RAN 기반의 dynamic TDD 시스템에서 발생하는 간섭을 제어하는 빔포밍 방안을 제안하고 이를 통해 에너지 효율성의 최대화 및 평균제곱오차의 최소화를 목표로 한다.
상향링크와 하향링크 전송이 동시에 발생하는 Cloud-RAN 기반의 dynamic TDD 시스템 환경에서 에너지 효율성을 최대화 하는 빔포밍 방안 및 전력 할당 방안을 제안하였다. 하향링크 RRH의 전송 빔포밍 방안과 상향링크 RRH의 수신 빔포밍 방안 및 상향링크 사용자의 전력 할당 방안을 제안하였고, 제안방안의 반복적인 수행을 통해 수렴된 결과를 얻는 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 제안된 하향링크 RRH의 빔포밍 방안, 상향링크 RRH의 수신 빔포밍 방안, 상향링크 사용자의 전력 할당 방안이 상향링크 및 하향링크의 동시 사용에서 발생하는 간섭을 줄임으로써 높은 에너지 효율성을 얻음을 확인하였다.
상향링크와 하향링크 전송이 동시에 발생하는 Cloud-RAN 기반의 dynamic TDD 시스템 환경에서의 4가지 빔포밍 방안을 제안하였다. RRH와 사용자 모두 다수의 안테나를 장착함으로써 서로 상향링크 빔포밍과 하향링크 빔포밍이 연동될 뿐만 아니라 송신 빔포밍과 수신 빔포밍도 서로 연동되어 결정됨으로써 더 높은 간섭 제어 성능을 제공할 수 있다. 서로 연동된 하향링크 RRH의 하향링크 전송 빔포밍, 하향링크 사용자의 하향링크 수신 빔포밍, 상향링크 사용자의 상향링크 송신 빔포밍, 상향링크 RRH의 상향링크 수신 빔포밍을 제안하고 반복적으로 빔포밍 해를 도출함으로써 수렴된 결과를 얻을 수 있었으며 이를 통해 상향링크 신호의 평균제곱오차와 하향링크 신호의 평균제곱오차의 총 합을 최소화하였다. 다양한 사용자 배치 환경에서 RRH 안테나 개수와 사용자의 안테나 개수를 변화시키면서 제안 방안의 성능 우수성을 입증하였다.
RRH와 사용자 모두 다수의 안테나를 가진 Cloud-RAN 기반의 dynamic TDD 시스템 환경에서 하향링크를 지원받을 사용자와 상향링크를 지원받을 사용자를 선택하는 사용자 스케줄링 방안을 제안하였다. 제안하는 사용자 스케줄링 방안은 하향링크 RRH의 하향링크 전송 빔포밍, 하향링크 사용자의 하향링크 수신 빔포밍, 상향링크 사용자의 상향링크 송신 빔포밍, 상향링크 RRH의 상향링크 수신 빔포밍을 포함한 네 종류의 빔포밍 알고리즘과 같이 동작하여 평균제곱오차의 총 합을 최소화 한다. 최적의 성능을 가진 사용자 스케줄링 조합을 찾기 위해서는 모든 조합에 대한 빔포밍 설계를 한 뒤 이를 비교하는 복잡도가 높은 과정이 필요하다. 하지만 제안 사용자 스케줄링 방안에서는 반복적인 빔포밍 설계의 복잡도를 피하기 위해 빔포밍 설계 과정과 분리된 채널 정보만을 사용하는 스케줄링 기법을 사용하였으며 시뮬레이션을 통해 최적 사용자 스케줄링 조합을 통한 성능과의 차이를 확인하였다.
