KR101900607B1

KR101900607B1 - 다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링을 위한 장치 및 방법

Info

Publication number: KR101900607B1
Application number: KR1020170077991A
Authority: KR
Inventors: 박대영
Original assignee: 인하대학교 산학협력단
Priority date: 2017-06-20
Filing date: 2017-06-20
Publication date: 2018-09-19

Abstract

다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링을 위한 장치 및 방법이 개시된다. 다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링 방법에 있어서, 상기 다중 안테나 하향 시스템이 속하는 셀 내의 복수의 사용자 단말들을 대상으로, 하향 링크에서의 채널 정보에 기초하여 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 단계, 및 결정된 상기 사용자 단말을 대상으로 상기 신호를 전송하기 위해, 최소화 기법(majorization minimization)에 기초하여 반복적으로 전력을 할당하는 단계를 포함할 수 있다.

Description

다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링을 위한 장치 및 방법{APPARATUS AND METHOD OF POWER ALLOCATION AND USER SCHEDULING IN MIMO DOWNLINK SYSTEMS}

본 발명의 실시예들은 다중 안테나 하향 시스템(즉, MIMO 하향 링크 시스템)에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링을 수행하는 기술에 관한 것이다.

무선 셀룰라 통신 시스템은 기지국이 셀 내의 여러 사용자 단말과 통신하는 방식이다. 하향 링크(Downlink, 또는 방송채널 Broadcast Channel(BC))는 기지국이 신호를 전송하고 사용자 단말들이 상기 전송된 신호를 수신하기 위해 형성된 채널 링크를 나타내고, 상향 링크(Uplink, 또는 다중 액세스 채널 Multiple Access Channel(MAC))은 사용자 단말들이 신호를 전송하고, 기지국이 사용자 단말들에서 전송된 신호를 수신하기 위해 형성된 채널 링크를 나타낸다.

기존의 무선 셀룰라 통신 시스템의 경우, 하기의 비특허문헌 [1] N. Jindal, W. Rhee, S. Vishwanath, S. A. Jafar, and A. Goldsmith, “Sum power iterative water-filling for multi-antenna Gaussian broadcast channels," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 51, no. 4, pp. 1570-1580, Apr. 2005. 및 [2] W. Yu, "Sum-capacity computation for the Gaussian vector broadcast channel via dual decomposition," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, no. 2, pp. 754-759, Feb. 2006.에 제시된 바와 같이, DPC(Dirty Paper Coding)을 고려하여 하향링크 채널의 사용자 전송률을 최대화한다. 그러나, 상기 DPC를 이용하여 하향링크 채널의 사용자 전송률을 최대화시키는 기존 방법의 경우, 사용자 스케줄링을 고려하지 않고 있다. 즉, 일부 사용자만을 선택하여 전송하고자 하는 경우, 어떤 사용자를 선택하는 것이 좋은지에 대해 전혀 고려하고 있지 않으며, 전체 사용자를 대상으로 전송률을 최대화함에 따라 시스템의 복잡도(예컨대, 채널 코딩 및 변조 복잡도)가 높다.

하향링크에서 사용자 채널 스케줄링을 고려한 방법으로 휴리스틱(heuristic)하게 사용자를 선택한 후에 전송화는 방법이 존재하나, 해당 방법의 경우, 하향링크 채널에 대해 제로포싱 빔포밍(zero-forcing beamforming)을 사용하므로, DPC를 사용할 때 보다 전송률이 낮아지는 문제점이 존재한다.

따라서, 전송률을 최대화하면서 사용자 스케줄링을 함께 고려한 기술이 요구된다.

[1] N. Jindal, W. Rhee, S. Vishwanath, S. A. Jafar, and A. Goldsmith, "Sum power iterative water-filling for multi-antenna Gaussian broadcast channels," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 51, no. 4, pp. 1570-1580, Apr. 2005. [2] W. Yu, "Sum-capacity computation for the Gaussian vector broadcast channel via dual decomposition," IEEE Trans. Inf. Theory, vol. 52, no. 2, pp. 754-759, Feb. 2006. [3] S. Vishwanath, N. Jindal, and A. Goldsmith, "Duality, achievable rates, and sum-rate capacity of Gaussian MIMO broadcast channels," IEEE Info. Theory, vol. 49, no. 10, pp. 2658-2668, Oct. 2003.

본 발명은 다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링(user scheduling)을 함께 고려하여, 최적으로 푸는(즉, 최적화 문제에 대한 최적해를 구하는) 기술에 관한 것이다.

다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링 방법에 있어서, 상기 다중 안테나 하향 시스템이 속하는 셀 내의 복수의 사용자 단말들을 대상으로, 하향 링크에서의 채널 정보에 기초하여 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 단계, 및 결정된 상기 사용자 단말을 대상으로 상기 신호를 전송하기 위해, 최소화 기법(majorization minimization)에 기초하여 반복적으로 전력을 할당하는 단계를 포함할 수 있다.

일측면에 따르면, 상기 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 단계는, 정규화 함수(regularization function)에 기초하여 상기 복수의 사용자 단말들 중 일부의 사용자 단말을 상기 신호를 수신할 사용자 단말로 결정할 수 있다.

다른 측면에 따르면, 상기 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 단계는, 상기 채널 정보, 사용자 단말 별 이전 반복 주기에서 할당된 전력 정보, 및 상기 사용자 단말들 중 액티브 사용자 단말(active user)의 수를 결정하는 파라미터 μ, 및 최적화 기법에 기초하여 상기 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정할 수 있다.

또 다른 측면에 따르면, 상기 액티브 사용자 단말(active user)의 수를 결정하는 파라미터 μ의 값이 커질수록 스케줄링을 통해 상기 신호를 수신하는 것으로 결정된 사용자 단말의 수는 상대적으로 단조감소(monotonically decreasing)할 수 있다.

다중 안테나 하향 시스템에 있어서, 상기 다중 안테나 하향 시스템이 속하는 셀 내의 복수의 사용자 단말들을 대상으로, 하향 링크에서의 채널 정보에 기초하여 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 사용자 스케줄링부, 및 결정된 상기 사용자 단말을 대상으로 상기 신호를 전송하기 위해, 최소화 기법(majorization minimization)에 기초하여 반복적으로 전력을 할당하는 전력 할당부를 포함할 수 있다.

다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링(user scheduling)을 함께 고려하여, 최적화 문제(즉, 최적화 기법)에 따라 최적해를 계산함으로써, 전체 사용자 단말이 아닌 일부 사용자 단말을 신호를 전송할 단말로 결정하여 시스템의 복잡도 및 신호 전송에 따른 오버헤드(overhead)를 감소시킬 수 있다. 즉, 풀 서치(full search)를 이용할 때보다 상대적으로 오버헤드를 감소시킬 수 있다.

또한, 결정된 일부의 사용자 단말을 대상으로 할당될 전력을 결정함으로써, 전송률을 최대화시킬 수 있다. 즉, DPC를 이용한 경우의 수준으로 전송률을 증가 및 최대화시킬 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 다중 안테나 하향 시스템과 사용자 단말 간에 형성된 통신 네트워크를 도시한 도면이다.
도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링 방법을 도시한 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 다중 안테나 하향 시스템의 내부 구성을 도시한 블록이다.
도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자 스케줄링을 통해 결정된 사용자 단말의 수와 전송률(sum rate) 간의 관계를 도시한 그래프이다.

이하, 본 발명의 실시예를 첨부된 도면을 참조하여 상세하게 설명한다.

본 실시예들은 다중 안테나 하향 시스템(MIMO Downlink system)에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링을 함께 고려하여 최적화 문제에 대한 최적해는 구하는 기술에 관한 것으로서, 반복 워터필링 기법을 일반화한 IWUS(Iterative Waterfilling with User Selection algorithm)에 관한 것이다. 특히, 하향링크에서의 전송률(sum rate)과 상향링크에서의 전송률이 동일해지는 상하향 링크 듀얼리티(uplink-downlink duality 또는 MAC-BC duality)를 기반으로, 하향링크에서 전송률을 최대화시키는 최적화 문제는 상향링크에서 전송률을 최대화시키는 최적화 문제와 동일한 최적해를 갖는다는 성립 조건에 기초하여 전력 할당 및 사용자 스케줄링을 함께 고려한 기술에 관한 것이다.

다시 말해, 하향링크 전송률관련 최적화 문제는 non-convex 최적화(optimization) 문제이므로 푸기 어렵지만, 즉, 해(solution)를 구하기 어려우나, 상향링크 전송률관련 최적화 문제는 convex 최적화(optimization) 문제이므로 해를 구하기 쉽다. 이에 따라, 하향링크 전송률 최적화 문제는 상향링크 전송률 최적화 문제를 푼 후에 상하향링크 듀얼리티를 이용하여 하향링크 전송률이 계산될 수 있다.

또한, 본 실시예들에서, 다중 안테나 하향 시스템은 신호를 송신하는 기지국을 나타낼 수 있으며, 나중 안테나 하향 시스템이 속하는 셀 내에 적어도 하나의 사용자 단말들(User Equipment, UE)이 존재할 수 있다. 본 실시예들에서, 사용자 단말(UE)은 스마트폰, 태블릿(tablet), 노트북, 모바일폰(mobile phone) 등을 포함할 수 있다.

또한, 본 실시예들에서, 다중 안테나 하향 시스템이 속하는 셀 내에 존재하는 복수의 사용자 단말들 중 전체가 아닌 일부 사용자 단말들에게 선택적으로 신호가 수신되도록 하기 위해, 신호를 수신할 일부 사용자 단말들을 결정하는 사용자 스케줄링이 수행될 수 있다. 즉, 시스템의 복잡도를 감소시키고, 신호 전달에 따른 오버헤드를 감소시키기 위해 전체가 아닌 일부에게만 선택적으로 신호가 전송되도록 사용자 스케줄링이 수행될 수 있다.

본 실시예들에서, 액티브(active) 사용자 단말은 하향링크에 해당하는 사용자 세트(user set) U에 속하는 사용자 단말들을 나타낼 수 있다. 여기서, 사용자 세트 U는 다중 안테나 하향 시스템이 속하는 셀 내에 존재하는 사용자 단말들 중에서 선택된 사용자 단말들(예컨대, 1, 2, ...K)을 나타낼 수 있다. 예컨대,

1 to K로 표현될 수 있다. 이때, 상기 셀 내에 존재하는 모든 사용자 단말들 중 사용자 세트 U에 속하지 않는 사용자 단말들은 인액티브 사용자 단말(inactive user)로 표현될 수 있다. 그리고, 카디널리티(cardinality)

는 하향링크(즉, 하향링크 채널)에서 동시에 서비스를 제공받는 사용자 단말들의 수를 나타낼 수 있다. 즉, 사용자 세트 U는 액티브 사용자 단말의 집합을 나타내며, U에 포함되는 사용자 단말들을 선택하고, 선택된 단말들로 전력을 할당하는 방법이 IWUS 알고리즘에 해당할 수 있다. 그리고, K는 기지국이 속하는 셀 내에 위치하는 사용자 단말의 수를 나타내고, K개의 사용자 단말들 중에 IWUS 알고리즘에 기초하여 선택되는 사용자 단말의 수가 S에 해당할 수 있다. 즉, 사용자 스케줄링을 통해 선택된 단말의 개수가 S에 해당하는 것으로서, 상기 사용자 세트 U의 원소의 개수가 S에 해당할 수 있다.

본 실시예들에서, IWUS 알고리즘은 셀 내에 위치하는 총 K개의 사용자 단말들 중에서 사용자 세트 U에 속할 S개의 사용자 단말을 선택하는 알고리즘을 나타낼 수 있다.

본 실시예들에서, 전력 할당 및 사용자 스케줄링을 함께 고려하여 신호를 선택된 일부의 사용자 단말들로 전송하는 기술은 현재의 4G 이동통신 시스템 및 현재 개발이 진행되고 있는 5G 시스템 등의 무선 셀룰라 시스템에 적용될 수 있다.

본 실시예들에서 사용되는 인덱스 또는 노테이션(notation)은 아래의 표 1과 같이 표현될 수 있다.

1. 이탤릭(italic) 문자체는 스칼라(scalars)를 의미하고, 볼드(bold) 아래 첨자와 위첨자는 벡터 및 행렬을 각각을 나타낼 수 있다.
2. 행렬 A에 대해 |A|는 행렬식을 나타낼 수 있다.
3.

는

가 정부호행렬(positive semidefinite)임을 나타낼 수 있다.
4. 벡터 C를 대상으로,

는 C에서 모든 엘리먼트들(elements)이 음이 아님을 나타내고,

는 C에서 non-zero 엘리먼트(element)의 수를 나타낼 수 있다.
5. Set D에서

는 D의 카디널리티(cardinality)를 나타낼 수 있다.
6.

는 표시함수(indicator function)를 나타내고, 조건 E가 0을 만족하면 1을 얻고, 만족하지 않으면 0을 얻는다.

는

의 1차 미분값을 나타낼 수 있다.

도 1은 본 발명의 일실시예에 있어서, 다중 안테나 하향 시스템과 사용자 단말 간에 형성된 통신 네트워크를 도시한 도면이다.

도 1에 따르면, 다중 안테나 하향 시스템(100)에 속하는 셀(cell) 내에 복수의 사용자 단말들(101, 102, 103)이 존재할 수 있으며, 셀 내에 존재하는 복수의 사용자 단말들(101, 102, 103) 중 적어도 하나와 채널이 형성될 수 있다. 예컨대, 복수의 사용자 단말들(101, 102, 103) 중 전화, 방송, 영상 통화 등의 서비스를 요청한 적어도 하나의 단말로 요청한 서비스에 해당하는 신호를 전송하기 위해 해당 단말과 다중 안테나 하향 시스템(100) 간에 채널이 형성될 수 있다.

이때, 다중 안테나 하향 시스템(100)은 하향 링크(즉, 하향 채널 링크)에서의 단말과의 채널 정보에 기초하여 신호를 수신할 사용자 단말을 선택적으로 결정하는 사용자 스케줄링을 수행할 수 있으며, 결정된 일부의 사용자 단말들에게 신호를 전송하기 위한 최적의 전력을 할당할 수 있다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 있어서, 다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링 방법을 도시한 흐름도이고, 도 3은 본 발명의 일실시예에 있어서, 다중 안테나 하향 시스템의 내부 구성을 도시한 블록이다.

도 3에 따르면, 다중 안테나 하향 시스템(300)은 사용자 스케줄링부(310) 및 전력 할당부(320)를 포함할 수 있다. 그리고, 도 2의 각 단계들(210 및 220 단계)은 도 3의 사용자 스케줄링부(310) 및 전력 할당부(320)에 의해 수행될 수 있다.

도 2 및 도 3에서, 다중 안테나 하향 시스템(300)은 N개의 안테나를 가지고 있으며, 다중 안테나 하향 시스템(300)이 속하는 셀 내에 존재하는 K명의 사용자 단말들 각각의 수신 안테나는

로 표현될 수 있다.

210 단계에서, 사용자 스케줄링부(310)는 다중 안테나 하향 시스템(예컨대, 기지국)이 속하는 셀(cell) 내의 복수의 사용자 단말들(UE)을 대상으로, 하향 링크에서의 채널 정보에 기초하여 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정할 수 있다. 이때, 사용자 스케줄링부(310)는 정규화 함수(regular function)에 기초하여 셀 내에 존재하는 복수의 사용자 단말들이 아닌 신호를 수신할 일부 사용자를 선택적으로 결정할 수 있다.

예를 들어, 사용자 스케줄링부(310)는 하향 링크에 해당하는 채널 정보, 사용자 단말 별 이전 반복 주기에서 할당된 전력 정보, 및 사용자 단말들 중 액티브 사용자 단말(active user)의 수를 결정하는 파라미터 μ 및 최적화 기법(즉, 최적화 문제)에 기초하여 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말(즉, 전체 중 일부에 해당하는 사용자 단말)을 결정할 수 있다. 여기서, 사용자 단말을 선택적으로 결정하는 동작은 아래의 수학식 1 내지 수학식 5를 참고하여 후술하기로 한다.

220 단계에서, 전력 할당부(320)는 결정된 사용자 단말을 대상으로 신호를 전송하기 위해, 최소화 기법(majorization minimization)에 기초하여 반복적으로 전력을 할당할 수 있다.

이때, 전력 할당부(320)는 미리 지정된 반복 주기마다 상기 결정된 사용자 단말들로 상기 신호를 전송하기 위한 전력을 결정할 수 있다. 여기서, 최소화 기법(majorization minimization)은 non-convex 문제(problem)를 convex 문제(problem)로 변환하고, 각각의 반복에서 최적해(solution)를 구하여 업데이트하는 기법을 나타낼 수 있다.

이하에서는 다중 안테나 하향 시스템의 하향링크 채널(예컨대, 가우시안(Gaussian) MIMO BC)을 고려하며, 다중 안테나 하향 시스템(즉, 기지국)은 N개의 송신 안테나를 구비하고, K개의 사용자 단말들은 각각 수신 안테나

를 가지는 경우에, 전력 할당 및 사용자 스케줄링을 함께 고려하여 최적화 문제를 푸는, 즉, 최적화 문제의 해(solution)를 구하는 동작에 대해 상세히 설명하기로 한다. 이때, DPC(Dirty Paper Coding)이 이용될 수 있으며, 인코딩 순서는 내림차순임을 가정할 수 있다.

먼저, i번째 사용자 단말에서 수신된 신호(즉, i번째 사용자 단말의 수신 신호)

는 아래의 수학식 1과 같이 표현될 수 있다.

[수학식 1]

수학식 1에서, H_i는 i번째 사용자 단말의 채널 정보로서

행렬을 나타낼 수 있고, s는 송신 신호로서

로 표현될 수 있다. 이때,

는 평균이 0이고, 공분산 행렬

이 복소 가우시안(Gaussian) 분포를 가질 수 있다. 그리고, z_i는 i번째 사용자 단말에서의 잡음 정보에 해당할 수 있다.

이때, 인코딩(encoding) 순서가 내림차순이므로, 사용자 단말 K, 사용자 단말 K-1 순서로 각 사용자 단말에 해당하는 신호(즉, 메시지 정보)들이 인코딩(encoding)될 수 있다. 이처럼, 내림차순으로 인코딩이 수행되는 경우, 하향링크 채널에서 달성 가능한 전송률(achievable rate)은 아래의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다. 즉, 잡음은 평균이 0이고, 분산이 1인 가우시안(Gaussian)을 가정한 경우, 하향링크 채널에서 달성 가능한 전송률은 아래의 수학식 2와 같이 표현될 수 있다.

[수학식 2]

이때, 하향링크 채널과 듀얼(dual) 관계에 있는 상향링크 채널은 아래의 수학식 3과 같이 표현될 수 있다. 즉, 수학식 3은 i번째 사용자 단말에서 상향링크 채널을 통해 전송한 신호를 기지국인 다중 안테나 하향 시스템(300)에서 수신하는 경우, 수신 신호를 나타낼 수 있다.

[수학식 3]

수학식 3에서,

는 가우시안 분포(gaussian distribution)를 갖는 신호를 나타낼 수 있다. 즉,

는 가우시안 코드북(codebook)에 기초하여 인코딩된 신호를 나타낼 수 있으며,

는

인 백색 가우시안 잡음을 나타낼 수 있다. 이때, 디코딩 순서는 인코딩 순서의 역순에 해당할 수 있다. 예컨대, 사용자 단말의 1의 신호를 디코딩한 이후, 사용자 단말 2의 신호를 디코딩하고, 이후 사용자 단말 3, 사용자 단말 4 순서로 해당 신호에 대한 디코딩이 수행될 수 있다. 그리고, 상향링크 채널에서 달성 가능한 전송률(즉, 상향링크 전송률)은 아래의 수학식 4와 같이 표현될 수 있다.

[수학식 4]

수학식 4에서, 상향링크와 하향링크의 전송률은 상하향링크 듀얼리티(MAC-BC duality, 또는 Uplink-Downlink duality)에 기초하여 동일해지게 되는 관계가 성립할 수 있다. 위의 비특허 문헌 [3] S. Vishwanath, N. Jindal, and A. Goldsmith, "Duality, achievable rates, and sum-rate capacity of Gaussian MIMO broadcast channels," IEEE Info. Theory, vol. 49, no. 10, pp. 2658-2668, Oct. 2003.에 제시된 상하향링크 듀얼리티(MAC-BC duality, 또는 Uplink-Downlink duality)에 따라, 하향링크 전송률

과 상향링크 전송률

이 동일해지는 관계(

)가 성립할 수 있으며, 상향링크 및 하향링크에서 전력의 합이 동일해지는 관계(

)가 성립할 수 있다. 즉, 상향링크의 공분산행렬

가 주어진 경우, 하향링크 전송률과 상향링크 전송률이 같게 되고, 전력의 합이 같게 되는 하향링크의 공분산행렬

가 존재하게 된다. 즉, 하향링크 전송률과 상향링크 전송률이 같게 되는 관계가 성립한다. 반대로, 하향링크의 공분산행렬

가 주어진 경우, 상향링크 전송률과 하향링크 전송률이 같게 되고, 전력의 합이 같게 되는 상향링크의 공분산행렬

가 존재하게 된다.

이에 따라, 상하향링크 듀얼리티에 기초하여 하향링크 전송률 최적화 문제는 이와 동등한(즉, 하향링크 전송률에 대응하는) 상향링크 전송률 최적화 문제로 바꾸어 풀어, 최적해가 계산될 수 있다. 상하향링크 듀얼리티(MAC-BC duality)는 전력의 합이 유지되는 동안 상향링크의 공분산행렬

과 하향링크의 공분산행렬

사이에 상향링크(MAC)-하향링크(BC) 변환이 존재함을 나타낼 수 있다. 즉, 전력의 합이 유지되는 동안 하향링크에서 달성 가능한 전송률 튜플(tuple)

이 상향링크에서 달성 가능한 전송률 튜플들(

)과 동등함을 나타낼 수 있다.

이때, 채널 코딩 및 변조 시 계산 복잡도를 감소시키고, 사용자 단말로의 신호 전달을 위한 오버헤드(overhead)를 감소시키기 위해, 하향링크에서 사용자 단말들이 기정의된 기준값 이상으로 매우 많은 경우에는 신호를 보내지 않고, 일부의 사용자 단말만을 선택하여 해당 단말로 신호가 전송될 수 있다.

위의 수학식 4에서 표현된 상향링크 전송률을 구하기 위해, 수학식 4의 최적화 문제를 푸는 대신, 수학식 4와 동일한 효과를 가지는 다른 문제들로 나누어 수학식 4의 문제를 풀 수 있다. 즉, 해를 구할 수 있다. 이때, 수학식 4는 아래의 수학식 5와 같이 표현되는 두 가지 문제를 푸는 것으로 변경될 수 있다.

[수학식 5]

위의 수학식 5에서, μ는 액티브(active) 사용자 단말의 수를 결정하는 파라미터를 나타내는 것으로서, μ가 클수록 스케줄링되는 사용자 단말의 수, 즉, 결정된 사용자 단말의 수는 단조감소(monotonically decreasing)하는 특성을 가질 수 있다.

수학식 4 및 수학식 5에 따르면, 상하향링크 듀얼리티(MAC-BC duality)에 기초하여, 하향링크에서 전송률을 최대화하는 가장 좋은 사용자 서브셋(subset)이 결정될 수 있다. 예컨대, 동일한 전송률이 달성되는 동안에, 상향링크에서 전송률을 최대화하는 가장 좋은 사용자 서브셋(subset)을 찾음에 따라, 상향링크에 대응하는 하향링크에서 전송률을 최대화하는 최적의 사용자 서브셋(subset)이 결정될 수 있다. 즉, 사용자 스케줄링을 통해 하향링크에서 전송률을 최대화하는 사용자 단말들, 즉, 상기 사용자 서브셋에 포함된 단말들이 결정될 수 있다.

이때, 사용자 단말을 결정하는 문제는 조합 최적화(combinatorial optimization)이므로, 상기 문제는 NP-hard에 해당할 수 있다. 상향링크에서 조합 최적화(combinatorial optimization)를 푸는 것은 어려우므로, 사용자 단말을 결정하는 문제는 카디널리티 제약(cardinality constraint)을 갖는 카디널리티 문제로 바꾸어 풀으면, 최적해가 구해질 수 있다. 예컨대, 사용자 세트 U에 속하는 사용자 단말들이 액티브(active) 사용자 단말이고, 액티브 사용자 단말들에게만 전력이 할당될 수 있다. 예컨대, 수학식 5에서,

는 i번째 사용자 단말에 할당된 전력을 나타낼 수 있다. i=1,2, ..., K인 경우, 전력 할당 벡터는

와 같이 표현될 수 있다. 예를 들어, i번째 사용자 단말에 해당하는 전력(즉, i번째 사용자 단말로 신호를 전송하기 위해 할당된 전력)이 0인 경우(

), 상향링크에서 i번째 사용자 단말은 액티브(active) 사용자 단말이 아니고, 인액티브(inactive) 사용자 단말에 해당할 수 있다. 그리고, 상기 전력이 양의 값(positive)을 갖는 경우, 해당 단말은 액티브 사용자 단말에 해당할 수 있다.

수학식 5에서, 주어진 μ에 대해서 수학식 5를 최적으로 푸는 알고리즘(즉, IWUS)은 아래의 표 2와 같을 수 있다.

1. 입력:

2. 출력:

3. while

4.

5.

를

가 만족하도록 초기화
6. 아래의 7번 내지 12번 과정을 수렴할 때까지 반복 수행
7. for

8.

9.

10.

11.

12. end for
13. if

14.

15. else
16.

17. end if
18. end while
19.

표 2에 따르면, IWUS 알고리즘에서, 6번 내지 12번에 해당하는 루프는 주어진 라그랑지 승수 λ에 대해 반복적으로 수학식 5를 푸는 동작을 수행할 수 있다. 즉, 수학식 5가 수렴할 때까지 반복하여 수학식 5를 풀어 해룰 구할 수 있다. 예컨대, 채널 정보 H, 전력 정보 P, 및 μ를 입력 파라미터로 하여 최적화 기법(즉, 최적화 문제)를 풀어 해를 구함으로써, 상기 7번 내지 12번 과정을 수렴하는 사용자 단말들이 결정될 수 있다.

이때, i번째 사용자 단말로의 신호 전송을 위해 k번째 반복 주기에서 낮은 전력이 할당된 경우, k+1번째 반복 주기에서 최적화 문제를 푸는 경우에, 높은 전력 패널티(penalty)로 작용하여 i번째 사용자 단말과 관련하여 할당되는 전력이 상대적으로 작아질 수 있다. 예컨대, k번째 반복 주기에서 i번째 사용자 단말로의 신호 전송을 위해 할당된 전력이 기준 전력 이하로 낮은 경우, k+1번째 반복 주기에서 최적화 문제를 푸는 경우, 상대적으로 높은 전력 패널티를 가질 수 있다. 즉, 이전의 반복 주기에서 할당된 전력이 낮은 경우, 다음 반복 주기에서 낮은 전력을 할당하는 상황이 초래될 수 있다. 이에 따라, IWUS 알고리즘에 기초하여 반복 주기마다 최적화 문제를 푸는 과정에서 해(solution)가 업데이트될 수 있다.

위의 표 2에서 설명하는 IWUS 알고리즘에서, 사용자 단말의 수를 결정하는 μ가 증가할수록 액티브(active) 사용자 단말의 수가 감소할 수 있다. 이에 따라, μ를 조절하기 위해 이등분법(bisection)이 이용될 수 있다. 예컨대, 액티브 사용자 단말의 수가 S개 이상인 경우, 상기 μ가 증가하도록 제어하고, 액티브 사용자 단말의 수가 S개 미만인 경우, 상기 μ가 감소하도록 조절될 수 있다. 상기 μ를 조절하는 알고리즘은 아래의 표 3과 같을 수 있다.

위의 표 2의 7번 내지 12번에 해당하는 for 루프(loop)에서, 반복 횟수는 K로서, 고유값 분해를 위한 연산 복잡도는

에 해당할 수 있다. 그러면, 표 2의 IWUS를 수행함에 따른 전체 복잡도는

에 해당하고, 위의 표 3에서 제시한 알고리즘에 기초하여 μ를 조절함에 따른 복잡도는

에 해당할 수 있다. 이에 따라, IWUS 알고리즘의 복잡도는 BCD(Block Coordinate Decent) 기법으로 인해 오직 K까지만 비례할 수 있다. 즉, 풀 서치(full search) 알고리즘의 경우, K가 증가할수록 지수함수적으로 복잡도가 증가하는데 반해, IWUS의 경우, K까지만 비례하여 복잡도가 증가할 수 있다.

위의 표 3에서 제시한 알고리즘에 기초하여 μ를 조절하고, 조절된 μ를 위의 표 2의 IWUS 알고리즘의 입력 파라미터로 이용함으로써, 출력으로 전송률을 최대화하는 원하는 사용자 단말(즉, desired UE)이 선택적으로 결정될 수 있다. 이때, 반복(iteration)이 진행될수록 사용자 단말과 관련하여 할당된 전력 벡터 P는 성긴(sparse) 특성을 가질 수 있다. 예컨대, 위의 표 3의 알고리즘 2에 따르면, 미리 지정된 원하는 수(non-zero 전력이 할당된 미리 지정된 단말의 수)보다 더 많은 단말의 수가 non-zero가 할당된 단말을 나타내는 것으로 해(solution)가 가 구해진 경우, 상기 μ가 증가할 수 있다. 그리고, μ가 증가함에 따라, 다음 반복 주기에서 해(solution)를 구할 때 non-zero가 할당되는 단말의 수가 감소할 수 있다. 이처럼, 표 3에서 제시한 알고리즘(즉, 알고리즘 2)에 기초하여 μ의 증감을 조절하고, 이전 반복 주기보다 증가 또는 감소된 μ의 값을 입력으로 표 2의 IWUS 알고리즘을 수행함으로써, non-zero가 할당되는 단말의 수가 조절될 수 있다. 다시 말해, 신호를 전송하기 위해 이용되는 전력이 할당될 단말의 수가 결정될 수 있다.

이처럼, 사용자 단말의 수를 결정하는 파라미터인 μ와 채널 정보 H, 이전 반복 주기에서 할당된 전력 P를 입력 파라미터로 이용하여 MIMO 채널 환경에서 신호를 전송하기 위해 이용될 안테나가 선택될 수 있다. 예컨대, 위의 표 3에서 제시된 알고리즘 2에 기초하여 최적의 μ가 결정(또는 조절)되면, 결정된 μ를 아래의 표 4에서 제시된 알고리즘 3(즉, 안테나 선택 알고리즘)의 입력 파라미터로 이용하여, 복수개의 송신 안테나들 중 기지국에서 단말로 신호를 전송하고자 하는 S개의 안테나들이 결정될 수 있다.

도 4는 본 발명의 일실시예에 있어서, 사용자 스케줄링을 통해 결정된 사용자 단말의 수와 전송률(sum rate) 간의 관계를 도시한 그래프이다.

도 4에서, 모든 사용자 단말들은 안테나의 개수가 동일한 경우를 가정하고, 잡음 벡터로는 백색 가우시안 잡음(zero mean)이 이용될 수 있으며, 할당된 전력 P는 10으로 설정된 경우를 가정할 수 있다. 도 4에서 M은 다중 안테나 하향 시스템(즉, 기지국)에서 신호 전송에 이용되는 송신 안테나의 개수를 나타내고, N은 사용자 단말에서 신호를 수신하기 위해 이용되는 수신 안테나의 개수를 나타낼 수 있다.

도 4를 참고하면, 그래프 410은 K=20인 경우에 스케줄링을 통해 결정된 사용자 단말의 수 S에 따른 전송률의 변화를 나타낼 수 있다. 그리고, 그래프 420은 상기 결정된 사용자 단말의 수 S=3인 경우에 사용자 단말의 수 K에 따른 전송률(sum rate)의 변화를 나타낼 수 있다. 여기서, K는 사용자 세트 U에 속하는 전체 사용자 단말의 수(즉, 액티브 사용자 단말의 수)를 나타내고, U에 속하는 사용자 단말들 중 스케줄링을 통해 결정된 일부 사용자 단말의 수는 S로 표현될 수 있다. 이때, 풀 서치(full search) 알고리즘(411)의 경우, S개의 사용자 단말을 선택하는 모든 가능한 조합을 수행하는 연산을 통해 최대 전송률을 달성하는 S개의 사용자 단말을 결정할 수 있다. 이처럼, 풀 서치 알고리즘은 모든 가능한 조합에 따른 연산을 통해 최대 전송률(즉, 기정의된 기준 전송률)을 달성하는 S개의 사용자 단말을 결정하므로, 조합 연산에 따른 복잡도가 증가하나, IWUS 알고리즘(412)을 이용하는 경우, 411에 근접한 달성 가능 전송률을 가지면서도 복잡도는 상당히 낮을 수 있다. 즉, 풀 서치(full search) 알고리즘의 경우, 복잡도가 결정된 사용자 단말의 수 S에 대해 지수함수적으로 증가하며, 대략 K의 S승에 비례하는 복잡도를 가질 수 있다. IWUS 알고리즘(412)의 경우, 복잡도가 결정된 사용자 단말의 수인 S에 무관하고, K에 대해 선형적으로 증가하므로, 풀 서치 알고리즘(411) 대비 복잡도는 상대적으로 낮고, 전송률은 비슷함을 알 수 있다.

그래프 420을 참고하면, 송신 및 수신 안테나의 개수(M, N)가 (3, 3)인 경우에, IWUS 알고리즘(422)이 풀 서치 알고리즘(421)에 거의 근접한 전송률(sum rate)을 달성함을 확인할 수 있다.

이상에서 설명한 바와 같이, IWUS 알고리즘에 기초하여 전체 K개의 사용자 단말들 중 일부에 해당하는 S개의 사용자 단말들을 선택적으로 신호 전송을 위한 단말로 결정하고, 이전 반복 주기에서 할당된 전력에 기초하여 상기 결정된 단말로 신호 전송을 위한 전력을 할당함으로써, 전력 할당 및 사용자 스케줄링을 함께 고러하여 연산 복잡도는 감소시키면서, 전송률(sum rate)은 풀 서치(full search) 알고리즘을 적용한 경우와 거의 유사한 수준으로 증가시킬 수 있다. 즉, 다중 안테나 하향 시스템의 성능이 향상될 수 있다.

실시예에 따른 방법은 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 실시예를 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다.

이상과 같이 실시예들이 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 해당 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 상기의 기재로부터 다양한 수정 및 변형이 가능하다. 예를 들어, 설명된 기술들이 설명된 방법과 다른 순서로 수행되거나, 및/또는 설명된 시스템, 구조, 장치, 회로 등의 구성요소들이 설명된 방법과 다른 형태로 결합 또는 조합되거나, 다른 구성요소 또는 균등물에 의하여 대치되거나 치환되더라도 적절한 결과가 달성될 수 있다.

그러므로, 다른 구현들, 다른 실시예들 및 특허청구범위와 균등한 것들도 후술하는 특허청구범위의 범위에 속한다.

Claims

다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링 방법에 있어서,
상기 다중 안테나 하향 시스템이 속하는 셀 내의 복수의 사용자 단말들을 대상으로, 하향 링크에서의 채널 정보에 기초하여 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 단계; 및
결정된 상기 사용자 단말을 대상으로 상기 신호를 전송하기 위해, 최소화 기법(majorization minimization)에 기초하여 반복적으로 전력을 할당하는 단계
를 포함하고,
상기 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 단계는,
상향 링크의 전송률 및 하향 링크의 전송률이 동일해지는 상하향링크 듀얼리티(duality)에 기초하여 상기 상향 링크의 전송률에 대응하는 하향 링크의 전송률을 계산하고, 계산된 하향 링크의 전송률을 기반으로 상기 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 것
을 특징으로 하는 다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링 방법.
제1항에 있어서,
상기 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 단계는,
정규화 함수(regularization function)에 기초하여 상기 복수의 사용자 단말들 중 일부의 사용자 단말을 상기 신호를 수신할 사용자 단말로 결정하는 것
을 특징으로 하는 다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링 방법.
제1항에 있어서,
상기 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 단계는,
상기 채널 정보, 사용자 단말 별 이전 반복 주기에서 할당된 전력 정보, 및 상기 사용자 단말들 중 액티브 사용자 단말(active user)의 수를 결정하는 파라미터 μ, 및 최적화 기법에 기초하여 상기 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 것
을 특징으로 하는 다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링 방법.
제3항에 있어서,
상기 액티브 사용자 단말(active user)의 수를 결정하는 파라미터 μ의 값이 커질수록 스케줄링을 통해 상기 신호를 수신하는 것으로 결정된 사용자 단말의 수는 상대적으로 단조감소(monotonically decreasing)하는 것을 특징으로 하는 다중 안테나 하향 시스템에서 전력 할당 및 사용자 스케줄링 방법.
다중 안테나 하향 시스템에 있어서,
상기 다중 안테나 하향 시스템이 속하는 셀 내의 복수의 사용자 단말들을 대상으로, 하향 링크에서의 채널 정보에 기초하여 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 사용자 스케줄링부; 및
결정된 상기 사용자 단말을 대상으로 상기 신호를 전송하기 위해, 최소화 기법(majorization minimization)에 기초하여 반복적으로 전력을 할당하는 전력 할당부
를 포함하고,
상기 사용자 스케쥴링부는,
상향 링크의 전송률 및 하향 링크의 전송률이 동일해지는 상하향링크 듀얼리티(duality)에 기초하여 상기 상향 링크의 전송률에 대응하는 하향 링크의 전송률을 계산하고, 계산된 하향 링크의 전송률을 기반으로 상기 신호를 수신할 적어도 하나의 사용자 단말을 결정하는 것
을 특징으로 하는 다중 안테나 하향 시스템.