Capacity Analysis of Multiuser MIMO Systems with User Selection and Precoding

Abstract

최근에 다중 안테나와 다중 사용자로부터의 이득을 얻기 위하여 다중 사용자 MIMO 전송 방식이 연구되고 있다. 이 논문에서는 상요자 선택 기법과 프리코딩을 이용한 3가지 다중 사용자 MIMO 전송 방식을 제안하였다. 제안한 방식은 다음과 같다. 기존에 제안된 반직교성 사용자 그룹 선택 기법 (semiorthiginal user selection)을 변형한 알고리즘을 이용한 zero-forcing 빔포밍, 각 사용자의 채널 방향을 알려주는 매트릭스를 이용한 zero-forcing 빔포밍, 그리고 제한된 양의 피드백 정보와 사용자 선택 기법을 이용한 빔포밍이 그것들이다. 이들 방식에서 기지국은 채널 상태 정보를 모른다고 가정을 하였고 수신기에서 수신한 채널 상태 정보와 수신기가 기지국으로 보내는 피드백 정보에는 에러가 없다고 가정을 하였다. 수신기가 각자의 채널 상태 정보를 기지국으로 피드백을 하면, 기지국은 피드백 정보를 통하여 채널 상태가 좋은 사용자와 그에 따른 빔포밍 벡터를 선택하게 된다. 용량 측면에서 봤을 때 최적 방식은 dirty paper coding은 그 복잡하고 많은 계산량 때문에 실제적인 시스템에서 사용하기 어려운 반면, 우리가 제안한 방식들은 빔포밍을 사용하여 dirty paper coding보다 더 간단하다. 빔포밍에서는 최적 빔포밍 매트릭스 (혹은 벡터)를 찾는 것이 어려운 nonconvex 최적화 문제로 여겨지고 있지만, 우리가 제안하는 방식들에서는 채널 매트릭스의 pseudoinverse 매트릭스를 빔포밍 매트릭스로 사용하는 zero-forcing 빔포밍 방식과, 고정되어 있는 매트릭스를 빔포밍 매트릭스로 사용하는 빔포밍 방식을 사용함으로써 빔포밍 매트릭스를 쉽게 찾을 수 있다. 또한, 기지국에서 모든 사용자의 채널 상태 정보를 완벽하게 아는 것은 비현실적이기 때문에, 우리는 실제적인 측면을 고려하여 피드백 채널의 대역폭이 제한되어 있는 상황에서 채널 상태 정보의 일부만을 피드백 하는 방법 (예를 들어, 일부 사용자만 피드백 하는 방법, 혹은 적은 비트 수의 정보만 피드백 하는 방법)을 사용하였다. 결론적으로, 이 논문에서 제안한 방식을 이용하면 기존에 제안한 다중 사용자 MIMO 전송 방식으로 얻을 수 있는 용량보다 약간 적은 용량을 얻게 되지만 사용자의 수가 많아질수록 그 용량 차이는 줄어들게 된다. 게다가, 이 논문에서 제안한 방식은 피드백 비율을 매우 줄일 수 있다.; Recently, the multiuser MIMO transmission schemes have been studied to achieve both multiplexing and multiuser diversity gains. In this thesis, we propose three multiuser MIMO transmission schemes with user selection and precoding: zero-forcing beamforming with modified semiorthogonal user selection, zero-forcing beamforming with direction-indicating matrices, and beamforming with direction-indicating matrices and channel magnitude feedback. In these schemes, we assume that the base station has no channel state information and there is no feedback error, and the receiver has perfect channel state information. Receivers feed back own channel state information to the base station, then the base station selects good users who have good channel and the corresponding beamforming vectors. While dirty paper coding, which is an optimal strategy in an aspect of achieving capacity, is difficult to implement in practical systems due to high computational burden of successive codings, our proposed schemes are simpler than dirty paper coding due to using suboptimal beamforming strategies. In beamforming, finding an optimal beamforming matrix (or vectors) is a difficult nonconvex optimization problem. However, by using zero-forcing beamforming that chooses a pseudoinverse of channel matrix, and beamforming with a fixed weight matrix, we can find the beamforming matrix easily. Also, perfect channel state information at the transmitter may be impractical because all the channel coefficient to every user can not be made available to the transmitter. We consider a practical side of constraint on a bandwidth for feedback channel, and use methods that feed back partial channel state information, such that only some of the users feed back or a few bits of information is fed back. We show that our schemes achieve the capacity a little lower than previously established multiuser MIMO transmission schemes, but the performance degradation gets smaller for a large number of users. Furthermore, we can reduce the feedback rate substantially.