Random Beamforming 시스템에서의 CQI 양자화 기법

국문 초록 (Abstract)

다중사용자 다중안테나 시스템은 단일사용자 다중안테나 시스템보다 더 좋은 성능을 가진다는 것이 알려져 있다. 그러나 다중사용자 다중안테나 시스템은 선택된 사용자들 간의 신호 간섭이 발생하기 때문에 그것을 제거해야 된다. 간섭 신호를 제거하는 기법 중에 가장 널리 쓰이는 방법으로서 zero-forcing beamforming (ZFBF) 방법이 있다. 하지만 이 방법은 상당히 정확한 채널 정보를 송신단이 알아야 되기 때문에 실제 시스템에서 사용되기 위해서는 많은 양의 피드백 비트수가 필요하게 된다. ZFBF 의 단점을 보완하기 위해 Random Beamforming (RBF) 시스템이 제안되었다[1]. RBF는 미리 정해진 코드북에 가장 최적의 성능을 보이는 사용자들에게 데이터를 보내는 방법으로서, 각 수신단은 코드북 내의 최적의 성능을 가지는 코드워드의 인텍스와 CQI 정보를 피드백 한다. 그러나 [1]에서는 송신단이 각 수신단의 CQI 정보를 완벽히 안다고 가정을 하였는데 실제 시스템에서는 CQI 정보도 양자화 되어야 한다. 따라서 이번 논문에서는 CQI 정보를 효율적으로 양자화하는 방법을 제안한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

It has been known that multiuser MIMO systems have better performance than single-user MIMO systems. However, multiuser MIMO systems should eliminate inter-user interferences which are generated by allocating data to multiple users simultaneously. There is zero-forcing beamforming (ZFBF) as scheme used widely among algorithms to eliminate inter-user interferences. But, it needs many feedback bits since BS knows quite exact channel state information to use this scheme in real systems. Random beamforming (RBF) was propsed to cope with a defect of ZFBF[1]. RBF is a multiuser scheme to send data to users who have optimal performance with predetermined codebook, each receiver feeds back a index of codeword which has optimal performance within the codebook and its CQI information. [1] assumes that the BS knows perfect CQI information of each receiver but CQI information should be quantized in the real systems. Therefore, in this paper, efficient CQI quantization scheme for RBF system is proposed.

목차 (Table of Contents)

• 요약
• ABSTRACT
• Ⅰ. 서론
• Ⅱ. 시스템 모델
• Ⅲ. Random Beamforming을 이용한 사용자 선택 기법
• Ⅳ. CQI 양자화 기법
• Ⅴ. 실험 결과
• Ⅵ. 결론
• 참고문헌

참고문헌 (Reference)

1 "http://integral.wolfram.com"

2 Q. H. Spencer, "Zero-forcing methods for downlink spatial multiplexing in multiuser MIMO channels" 52 (52): 20-24, 2004

3 M. Costa, "Writing on dirty paper" 439-441, 1983

4 M. Sharif, "On the capacity of MIMO broadcast channels with partial side information" 506-522, 2005

5 R. Knopp, "Information capacity and power control in single cell multiuser communications" 331-335,

6 N. Jindal, "Dirty-paper coding versus TDMA for MIMO broadcast channels" 51 (51): 1783-1794, 2005

7 J. G. Proakis, "Digital communications, 4th ed" McGrawHill 2001

8 E. Telatar, "Capacity of multi-antenna Gaussian channels" AT&T-Bell Labs 1995

9 C. B. Peel, "A vector perturbation technique for near capacity multiantenna multiuser communication - part 1: channel inversion and regularization" 49 (49): 1691-1706, 2003