User Scheduling Algorithms for a Downlink Multi-user MIMO System

Abstract

This dissertation presents three novel algorithms of user scheduling in a downlink multiuser multiple input multiple output (MU-MIMO) system employing the precoding procedures of zero forcing (ZF) or block diagonalization (BD). The first proposed algorithm utilizes the cross entropy method (CEM) in order to maintain the performance comparable to that of the full search (FS) method with a reasonable complexity. With the CEM, the proposed system can select multiple users at once instead of selecting a single user at each step. From various computer simulations, it has been verified that the proposed method exhibits nearly 98% of sum rate compared to the method of FS, which implies that the proposed method far outperforms conventional methods such as semi-orthogonal user selection (SUS) or capacity-based suboptimal user selection (CBSUS) algorithm. The second proposed technique determines primary user group in which the sum rate exceeds a predetermined threshold. To determine the threshold, I define the maximum sum rate criterion derived from the extreme value theory (EVT). Through computer simulations, I have found that the proposed method outperforms the conventional technique yielding a sum rate that is 0.33 bps/Hz higher when the transmit signal to noise ratio (SNR) is 10 dB and the total number of users and transmit antennas in the cell is 100 and 4, respectively. Thirdly, I consider a system with multiple cells in which base stations coordinate with each other by sharing user channel state information, which mitigates inter-cell interference (ICI), especially for users located at the cell edge. I introduce a new user scheduling method that considers both ICI and intra-cell orthogonality. Due to the influence of ICI cancellation and the loss reduction of effective channel gain during the beamforming process, the proposed method improves the system sum rate, when compared to the conventional method, by an average of 0.55bps/Hz for different numbers of total users per cell. Consequently, when users are in cell edge, third algorithm is valuable. When users are inner cell, first or second algorithms are useful. From the computer simulations, in case of the multiple antennas equipped at each user, CEM based first algorithm is more helpful than EVT based second algorithm. Otherwise, in case of the single antennas equipped at each user, EVT based second algorithm is more effective than CEM based first algorithm.; 본 논문에서는 다운링크 multiuser multiple input multiple output (MU-MIMO) 시스템에서 사용될 수 있는 사용자 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 사용자, 즉 단말기의 안테나 수에 따라 기지국에서는 zero forcing (ZF) 혹은 block diagonalization (BD) 프리코딩을 사용한다. MU-MIMO 사용자 스케줄링 연구의 핵심은 통신 서비스를 동시에 제공할 수 있는 사용자들을 어떻게 조합 및 선택해야 사용자 총 전송률 (sum rate)을 최대화 할 수 있는가에 대한 논의이다. 본 논문에서는 기존의 사용자 스케줄링 방법들 보다 사용자 총 전송률을 증대시킬 수 있는 3가지 사용자 스케줄링 알고리즘을 제안한다. 첫 번째 제안하는 방법은 사용자 스케줄링 알고리즘에 cross entropy method (CEM)를 적용한 방법이다. CEM은 복잡한 조합 문제를 확률론적 방법으로 해결하는 알고리즘이다. 사용자 스케줄링 방법 가운데 사용자 총 전송률 측면에서 최적의 방법은 full search (FS) 방법이지만, 스케줄링 될 수 있는 사용자 수가 증대 됨에 따라 복잡도가 지수적으로 증대되는 치명적인 단점이 있다. 다양한 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, CEM을 적용한 제안하는 사용자 스케줄링 방법이 FS 총 전송률 성능의 98%에 달하며, 복잡도는 거의 증가하지 않음을 알 수 있다. 두 번째 제안하는 방법은 사용자 스케줄링 알고리즘에 extreme value theory (EVT)를 이용하는 방법이다. 순차적으로 사용자를 선택함에 있어서, 기존의 방법들은 최초 사용자를 한 명만 선택하고, 첫 번째 사용자와 최대한 채널이 직교하면서 채널의 크기가 큰 사용자를 연속적으로 선택한다. 하지만, 첫 번째 사용자가 최적의 사용자 집단에 포함되지 않는다면 총 전송률의 최대 값에 멀어지는 사용자들을 선택하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 첫 번째 사용자를 다수의 사용자로 선택한다. 다수의 사용자를 선택하는 기준 값을 EVT에 의해 정한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 사용자 평균 signal to noise ratio (SNR)이 10dB, 선택 가능한 사용자의 수가 100명 그리고 기지국의 안테나 수가 4개일 때, 기존의 SUS 방법 보다 제안하는 방법의 총 전송률이 0.33 bps/Hz 높음을 확인 하였다. 세 번째 제안하는 방법은 셀 경계 지역에서 사용자들의 inter-cell interference (ICI)를 최소화 할 수 있는 사용자 스케줄링 알고리즘이다. 제안하는 스케줄링 알고리즘의 핵심은 간섭 셀의 신호 세기는 최소화하고, 셀 내 신호의 직교성은 유지 시킬 수 있다는 것이다. 사용자들의 총 전송률이 최대가 되기 위해서는 셀 내 신호의 직교성이 보장되어야 한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 제안하는 방법의 사용자 총 전송률이 기존의 방법 보다 0.55bps/Hz 증대됨을 확인 할 수 있었다. 결론적으로, 사용자가 셀 경계에 위치할 경우 세 번째 제안 방법을 적용한다. 사용자가 셀 내에 위치할 경우, 첫 번째 혹은 두 번째 방법을 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 사용자의 안테나 수가 복수인 경우 첫 번째 방법이 유리하고, 사용자의 안테나 수가 단수인 경우 두 번째 방법이 더 효율적임을 알 수 있다.