Cooperative multi-cell networks with limited backhaul and imperfect channel knowledge

Abstract

최근에 모바일 트래픽이 급격히 증가함에 따라, 전송지점간의 간섭을 제어하고 셀간 연계를 위한 기지국간 협력 통신 네트워크(Cooperative multi-cell network) 구조가 각광 받고 있다. 기지국간 협력 통신 네트워크에서는 기저대역에서 처리과정을 기존 기지국(BS)이나 radio unit(RU)에서 여러 기지국들의 결합체에 백홀(backhaul)이나 프론트홀(fronthaul)링크를 통해 연결되어져 있는 중앙처리장치(CU)로 옮긴 네트워크 구조이다. 중앙처리장치는 연결되어져 있는 모든 기지국들을 대신해서 셀간 간섭과 셀간 연계를 조절하기 위하여 합동 처리과정을 시행한다. 하지만, 백홀 링크에서 정보의 전송을 위해 큰 전송용량이 필요하기 때문에 백홀링크의 현실적인 전송용량의 제한은 협력적 기지국의 실행 가능성에 관한 심각한 제약을 발생시킨다. 추가적으로, 채널정보를 중앙처리장치에서 모두 안다는 비현실적인 가정은 실제 통신에서 기지국간 협력적 처리과정을 실행하는것을 어렵게 만든다. 그에 따라, 본 학위 논문은 기지국간 협력 통신 네트워크에서 제한적인 백홀링크와 부정확한 채널정보에 의한 문제점을 이해하고 그것을 해결하여 최적의 데이터 전송용량을 얻기 위하여 상향 링크와 하향 링크에 따라 최적의 송수신기를 디자인하였다. 먼저 본 학위 논문에서는 상향 링크 상황에서 불확실한 채널 정보를 갖는 경우에 중앙처리장치에서 모바일이 보낸 데이터 시그널을 디코딩 하기 위한 여러가지 처리 방법들을 제안하고 분석하였다. 모바일의 트레이닝 시그널에 따라 non-coherent와 semi-coherent 기법을 협력 통신 네트워크에 적용 하고 연구하였다. 특히 1 bit의 채널정보를 전송하는 방법을 기반으로 새로운 semi-coherent 처리 기법을 제안하였다. 이어서 non-coherent, semi-coherent, 그리고 기존의 coherent 기법들을 비교하고 시스템 환경 파라미터들에 따라 각 기법들의 상대적인 이점을 분석하였다. 이어서 기지국간 협력 통신 네트워크의 상향 링크에서 트레이닝 정보를 중앙처리장치에서 받아서 채널을 측정하는 Compress-Forward-Estimate(CFE)기법을 공부 하였다. 대체 기법으로 측정과 압축의 분리에 관한 기존의 정보 이론적 결론을 기반으로 트레이닝 정보를 기지국에서 먼저 측정한후에 측정된 채널을 중앙처리장치에 보내는 Estimate-Compress-Forward(ECF) 기법을 제안하였다. 추가적으로 측정된 채널정보와 받은 데이터의 분리된 또는 합동의 다양한 기법들을 시행하는 여러가지 기법들을 제안하였다. 제안된 기법들과 기존의 기법들의 성능을 비교 분석하여 제안된 기법의 우수성을 알아보았다. 마지막으로 협력 통신 네트워크의 하향 링크에서 중앙처리장치가 stochastic 채널정보만을 알고 있을때 백홀 압축과 프리코딩 (precoding)을 합동 디자인하는 연구를 하였다. 본 논문에서 중앙처리장치가 채널 코딩과 프리코딩을 시행하는 Compression-After-Precoding (CAP) 기법을 소개하고 중앙처리장치에서 각 기지국에게 프리코딩정보와 데이터를 보내 각 기지국에서 프리코딩을 시행하는 대체 Compression-Before-Precoding (CBP) 기법을 연구하였다. 추가적으로 중앙처리장치가 stochastic 채널정보만을 갖고 ergodic한 용량을 최대화 하는 최적화 문제를 풀기 위하여 새로운 알고리즘을 제안하였다. 시뮬레이션 결과를 통해 두 기법들의 상대적인 이득들을 시스템 환경 파라미터들에 따라 비교 분석 하였다.