Core Concepts
분산 대규모 MIMO 네트워크에서 상향링크 합 처리량을 최대화하기 위해 AP-UE 연결과 전력 제어를 동시에 최적화하는 방법을 제안합니다. 이를 통해 간섭을 완화하고 원하는 신호를 강화하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있습니다.
Abstract
이 연구는 분산 대규모 MIMO 네트워크에서 상향링크 합 처리량 최대화 문제를 다룹니다. 기존 연구들은 AP-UE 연결과 전력 제어 문제를 개별적으로 다루었지만, 이 연구에서는 두 문제를 동시에 해결하는 방법을 제안합니다.
먼저 AP-UE 연결과 전력 제어를 포함하는 혼합 정수 비볼록 최적화 문제를 정의합니다. 이 문제를 해결하기 위해 분수 프로그래밍, 라그랑지 쌍대 형성, 페널티 함수 등의 기법을 활용한 반복적 알고리즘을 제안합니다. 이 알고리즘은 수렴성이 보장됩니다.
제안된 기법은 AP-UE 연결과 전력 제어를 동시에 최적화함으로써 간섭 완화, 신호 강화, 처리량 향상에 효과적입니다. 또한 프론트홀 부하를 제어하기 위한 페널티 함수를 도입하여 네트워크 확장성을 높입니다.
수치 모의실험 결과, 제안된 기법이 기존 기법에 비해 상향링크 합 처리량과 90% 신뢰구간 사용자 처리량을 크게 향상시킬 수 있음을 보여줍니다. 또한 프론트홀 부하를 효과적으로 제어할 수 있음을 확인했습니다.
Stats
최대 프론트홀 부하는 AP 당 9.105일 때 합 처리량이 29.833 bits/s/Hz이고, AP 당 10.388일 때 합 처리량이 38.978 bits/s/Hz입니다.
AP 수가 50에서 100으로 증가하면 최대 프론트홀 부하가 14%에서 17% 증가하지만, 합 처리량은 30% 향상됩니다.
Quotes
"분산 대규모 MIMO 네트워크에서 AP-UE 연결과 전력 제어를 동시에 최적화하는 것이 더 효과적으로 간섭을 완화하고 신호를 강화하며 처리량을 향상시킬 수 있습니다."
"제안된 기법은 상향링크 합 처리량을 기존 기법에 비해 최대 16.5% 향상시킬 수 있으며, 90% 신뢰구간 사용자 처리량을 최대 175% 향상시킬 수 있습니다."