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      KCI등재

      능동적 CSI 교환을 기반으로 한 MU-MIMO 유저 스케줄링 기법 = A MU-MIMO User Scheduling Mechanism based on Active CSI Exchange

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      https://www.riss.kr/link?id=A100074835

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      국문 초록 (Abstract)

      유저 스케줄링 기법은 802.11 Wi-Fi 시스템의 전송 용량을 증대시키는 최적의 유저 집합을 선택함으로써 멀티유저 MIMO의 이득을 크게 높인다. 하지만, 대부분의 기법들은 실제 시스템에서 채널 정보 교환에 의한 오버헤드 때문에 이득을 얻는데 실패한다. 본 논문은 채널 정보 교환 오버헤드를 고려한 유저스케줄링 기법과 이를 위한 MAC 프로토콜 ACE를 제안한다. AP가 모든 유저의 채널정보를 얻은 후 스케줄링을 수행하는 기존의 기법들과는 달리, ACE는 채널 정보 교환과 스케줄링이 동시에 이루어진다. 즉, AP는 이미 스케줄된 유저들의 채널 정보를 알려주고, 남아있는 유저들은 그 채널정보를 기반으로 자신의 유효채널을 계산하여 그 값에 따라 AP에게 채널 정보를 전송한다. 트레이스 기반의 MATLAB 시뮬레이션을 통해 우리는 제안한 기법이 기존 프로토콜들에 비해 높은 처리량 이득을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.
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      유저 스케줄링 기법은 802.11 Wi-Fi 시스템의 전송 용량을 증대시키는 최적의 유저 집합을 선택함으로써 멀티유저 MIMO의 이득을 크게 높인다. 하지만, 대부분의 기법들은 실제 시스템에서 채널 ...

      유저 스케줄링 기법은 802.11 Wi-Fi 시스템의 전송 용량을 증대시키는 최적의 유저 집합을 선택함으로써 멀티유저 MIMO의 이득을 크게 높인다. 하지만, 대부분의 기법들은 실제 시스템에서 채널 정보 교환에 의한 오버헤드 때문에 이득을 얻는데 실패한다. 본 논문은 채널 정보 교환 오버헤드를 고려한 유저스케줄링 기법과 이를 위한 MAC 프로토콜 ACE를 제안한다. AP가 모든 유저의 채널정보를 얻은 후 스케줄링을 수행하는 기존의 기법들과는 달리, ACE는 채널 정보 교환과 스케줄링이 동시에 이루어진다. 즉, AP는 이미 스케줄된 유저들의 채널 정보를 알려주고, 남아있는 유저들은 그 채널정보를 기반으로 자신의 유효채널을 계산하여 그 값에 따라 AP에게 채널 정보를 전송한다. 트레이스 기반의 MATLAB 시뮬레이션을 통해 우리는 제안한 기법이 기존 프로토콜들에 비해 높은 처리량 이득을 얻을 수 있음을 확인할 수 있었다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      User scheduling boosts the Multi-User Multi-Input Multi-Output (MU-MIMO) gain by selecting an optimal set of users to increase the 802.11 Wi-Fi system capacities. Many kinds of user scheduling algorithms, however, fail to realize the advantages of MU-MIMO due to formidable Channel State Information (CSI) overhead. In this paper, we propose a user scheduling method considering such CSI exchange overhead and its MAC protocol, called ACE (Active CSI Exchange based User Scheduling for MU-MIMO Transmission). Unlike most proposals, where user scheduling is performed after an Access Point (AP) receives CSI from all users, ACE determines the best user set during the CSI exchange phase. In particular, the AP broadcasts a channel hint about previously scheduled users, and the remaining users actively send CSI reports according to their Effective Channel Gains (ECGs) calculated from the hint. Through trace-driven MATLAB simulations, we prove that the proposed scheme improves the throughput gain significantly.
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      User scheduling boosts the Multi-User Multi-Input Multi-Output (MU-MIMO) gain by selecting an optimal set of users to increase the 802.11 Wi-Fi system capacities. Many kinds of user scheduling algorithms, however, fail to realize the advantages of MU-...

      User scheduling boosts the Multi-User Multi-Input Multi-Output (MU-MIMO) gain by selecting an optimal set of users to increase the 802.11 Wi-Fi system capacities. Many kinds of user scheduling algorithms, however, fail to realize the advantages of MU-MIMO due to formidable Channel State Information (CSI) overhead. In this paper, we propose a user scheduling method considering such CSI exchange overhead and its MAC protocol, called ACE (Active CSI Exchange based User Scheduling for MU-MIMO Transmission). Unlike most proposals, where user scheduling is performed after an Access Point (AP) receives CSI from all users, ACE determines the best user set during the CSI exchange phase. In particular, the AP broadcasts a channel hint about previously scheduled users, and the remaining users actively send CSI reports according to their Effective Channel Gains (ECGs) calculated from the hint. Through trace-driven MATLAB simulations, we prove that the proposed scheme improves the throughput gain significantly.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 배경
      • 3. ACE
      • 요약
      • Abstract
      • 1. 서론
      • 2. 배경
      • 3. ACE
      • 4. 성능 평가
      • 5. 관련 연구
      • 6. 결론
      • References
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      참고문헌 (Reference)

      1 "http://standards.ieee.org/news/2013/IEEE 802.11 HEW.html"

      2 M. H. M. Costa, "Writing on dirty paper(corresp. )" 29 (29): 439-441, 1983

      3 D. Love, "What is the value of limited feedback for MIMO channels?" 42 (42): 54-59, 2004

      4 J. Wang, "User selection with zero-forcing beamforming achieves the asymptotically optimal sum rate" 56 (56): 3713-3726, 2008

      5 S. Huang, "User selection for multi-user MIMO downlink with zero-forcing beamforming" 62 (62): 3084-3097, 2012

      6 H. Weingarten, "The capacity region of the Gaussian multiple-input multiple-output broadcast channel" 52 (52): 3936-3964, 2006

      7 P. Viswanath, "Sum capacity of the vector Gaussian broadcast channel and uplinkdownlink duality" 49 (49): 1912-1921, 2006

      8 W. Yu, "Sum capacity of Gaussian vector broadcast channels" 50 (50): 1875-1892, 2004

      9 D. Gesbert, "Selective multi-user diversity" 2003

      10 J. H. Lee, "Optimal feedback rate sharing strategy in zeroforcing MIMO broadcast channels" 12 (12): 3000-3011, 2013

      1 "http://standards.ieee.org/news/2013/IEEE 802.11 HEW.html"

      2 M. H. M. Costa, "Writing on dirty paper(corresp. )" 29 (29): 439-441, 1983

      3 D. Love, "What is the value of limited feedback for MIMO channels?" 42 (42): 54-59, 2004

      4 J. Wang, "User selection with zero-forcing beamforming achieves the asymptotically optimal sum rate" 56 (56): 3713-3726, 2008

      5 S. Huang, "User selection for multi-user MIMO downlink with zero-forcing beamforming" 62 (62): 3084-3097, 2012

      6 H. Weingarten, "The capacity region of the Gaussian multiple-input multiple-output broadcast channel" 52 (52): 3936-3964, 2006

      7 P. Viswanath, "Sum capacity of the vector Gaussian broadcast channel and uplinkdownlink duality" 49 (49): 1912-1921, 2006

      8 W. Yu, "Sum capacity of Gaussian vector broadcast channels" 50 (50): 1875-1892, 2004

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      10 J. H. Lee, "Optimal feedback rate sharing strategy in zeroforcing MIMO broadcast channels" 12 (12): 3000-3011, 2013

      11 T. Yoo, "On the optimality of multiantenna broadcast scheduling using zero-forcing beamforming" 24 (24): 528-541, 2006

      12 G. Caire, "On the achievable throughput of a multiantenna Gaussian broadcast channel" 49 (49): 1691-1706, 2003

      13 G. Dimic, "On downlink beamforming with greedy user selection : performance analysis and a simple new algorithm" 53 (53): 3857-3868, 2005

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      16 Z. Shen, "Low complexity user selection algorithms for multiuser MIMO systems with block diagonalization" 2006

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      32 V. Hassel, "A threshold-based channel state feedback algorithm for modern cellular systems" 6 (6): 2422-2426, 2007

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      2013-04-26 학술지명변경 한글명 : 정보과학회논문지 : 정보통신 </br>외국어명 : Journal of KIISE : Information Networking KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2009-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2007-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2005-01-01 평가 등재학술지 유지(등재유지) KCI등재
      2002-01-01 평가 등재학술지 선정(등재후보2차) KCI등재
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