Cache-Enabled in Cooperative Cognitive Radio Networks for Transmission Performance

The proliferation of mobile devices that support the acceleration of data services (especially smartphones) has resulted in a dramatic increase in mobile traffic. Mobile data also increased exponentially, already exceeding the throughput of the backhaul. To improve spectrum utilization and increase mobile network traffic, in combination with content caching, we study the cooperation between primary and secondary networks via content caching. We consider that the secondary base station assists the primary user by pre-caching some popular primary contents. Thus, the secondary base station can obtain more licensed bandwidth to serve its own user. We mainly focus on the time delay from the backhaul link to the secondary base station. First, in terms of the content caching and the transmission strategies, we provide a cooperation scheme to maximize the secondary user’s effective data transmission rates under the constraint of the primary users target rate. Then, we investigate the impact of the caching allocation and prove that the formulated problem is a concave problem with regard to the caching capacity allocation for any given power allocation. Furthermore, we obtain the joint caching and power allocation by an effective bisection search algorithm. Finally, our results show that the content caching cooperation scheme can achieve significant performance gain for the primary and secondary systems over the traditional two-hop relay cooperation without caching

Transmission of wireless backhaul signal in a cellular system with small moving cells

Deployment of small moving cells (SMCs) has been considered in advanced cellular systems, where wireless backhaul links are required between base stations and SMCs. In this paper, we consider signal transmission by means of multiuser beamforming in the wireless backhaul link. We generate the beam weight in an eigen-direction of weighted combination of short- and long-term channel information of the backhaul link. The beam weight can maximize the average signal-to-leakage-plus-noise ratio (SLNR), while providing the transmission robust to SMC mobility. We analyze the performance of the proposed scheme in terms of the average signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) and optimize the transmit power by iterative water-filling. Finally, we verify the performance of the proposed scheme by computer simulation.This work was supported by the National Research Foundation of Korea(NRF) grant funded by the Korea government(MSIT) (No. 2019R1F1A1063171)

대규모 다중 안테나 환경에서 낮은 복잡도의 다중 사용자 신호전송에 관한 연구

학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·컴퓨터공학부, 2020. 8. 이용환.Advanced wireless communication systems may employ massive multi-input multi-output (m-MIMO) techniques for performance improvement. A base station equipped with an m-MIMO configuration can serve a large number of users by means of beamforming. The m-MIMO channel becomes asymptotically orthogonal to each other as the number of antennas increases to infinity. In this case, we may optimally transmit signal by means of maximum ratio transmission (MRT) with affordable implementation complexity. However, the MRT may suffer from inter-user interference in practical m-MIMO environments mainly due to the presence of insufficient channel orthogonality. The use of zero-forcing beamforming can be a practical choice in m-MIMO environments since it can easily null out inter-user interference. However, it may require huge computational complexity for the generation of beam weight. Moreover, it may suffer from performance loss associated with the interference nulling, referred to transmission performance loss (TPL). The TPL may become serious when the number of users increases or the channel correlation increases in spatial domain. In this dissertation, we consider complexity-reduced multi-user signal transmission in m-MIMO environments. We determine the beam weight to maximize the signal-to-leakage plus noise ratio (SLNR) instead of signal-to-interference plus noise ratio (SINR). We determine the beam direction assuming combined use of MRT and partial ZF that partially nulls out interference. For further reduction of computational complexity, we determine the beam weight based on the approximated SLNR. We consider complexity-reduced ZF beamforming that generates the beam weight in a group-wise manner. We partition users into a number of groups so that users in each group experience low TPL. We approximately estimate the TPL for further reduction of computational complexity. Finally, we determine the beam weight for each user group based on the approximated TPL.차세대 무선 통신 시스템에서 성능 향상을 위해 대규모 다중 안테나 (massive MIMO) 기술들을 사용할 수 있다. 대규모 안테나를 가진 기지국은 많은 수의 사용자들을 빔포밍 (beamforming)으로 서비스해줄 수 있다. 안테나 수가 무한히 증가함에 따라서 채널은 점근적으로 서로 직교 (orthogonal)하게 된다. 이러한 경우, 낮은 실장 복잡도를 가지는 최대 비 전송 (maximum ratio transmission)을 사용함으로써 신호전송을 최적화할 수 있다. 하지만, 현실적인 대규모 다중 안테나 환경에서는 채널 직교성이 충분하지 못하기 때문에 최대 비 전송은 간섭에 의한 성능 저하를 겪을 수 있다. 제로-포싱 (zero-forcing) 빔포밍은 간섭을 쉽게 제거할 수 있기 때문에 대규모 다중 안테나 환경에서 현실적인 선택이 될 수 있다. 하지만, 제로-포싱은 빔 가중치 (beam weight) 생성으로 인해 높은 계산 복잡도를 요구할 수 있다. 뿐만 아니라, 제로-포싱은 간섭 제거에 대한 대가로 심각한 성능 저하 (즉, transmission performance loss; TPL)를 겪을 수 있다. TPL은 사용자 수가 많거나 채널의 공간 상관도가 클 때 더 심각해질 수 있다. 본 논문에서 대규모 다중 안테나 환경에서 낮은 복잡도의 다중 사용자 신호전송을 고려한다. 제안 기법은 신호-대-간섭 및 잡음 비 (signal-to-interference plus noise ratio) 대신 신호-대-유출 및 잡음 비 (signal-to-leakage plus noise ratio)를 최대화하는 빔 가중치를 결정한다. 제안 기법은 최대 비 전송과 간섭을 선택적으로 제거하는 부분 제로-포싱 (partial zero-forcing)의 사용을 기반으로 빔 방향을 결정한다. 계산 복잡도를 더 감소시키기 위해서, 제안 기법은 근사화된 신호-대-유출 및 잡음비를 사용하여 빔 가중치를 결정한다. 본 논문에서 그룹 기반으로 빔 가중치를 생성하는 낮은 복잡도의 제로-포싱 빔포밍 전송을 고려한다. 제안 기법은 사용자들이 낮은 TPL을 갖도록 사용자들을 다수의 그룹으로 분리시킨다. 계산 복잡도를 더 감소시키기 위해서, 제안 기법은 TPL을 근사적으로 추정한다. 마지막으로, 제안 기법은 근사화된 TPL을 기반으로 형성된 각 사용자 그룹에 대하여 빔 가중치를 결정한다.Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. System model 10 Chapter 3. Complexity-reduced multi-user signal transmission 15 3.1. Previous works 15 3.2. Proposed scheme 24 3.3. Performance evaluation 47 Chapter 4. User grouping-based ZF transmission 57 4.1. Spatially correlated channel 57 4.2. Previous works 59 4.3. Proposed scheme 66 4.4. Performance evaluation 87 Chapter 5. Conclusions and further research issues 94 Appendix 97 A. Proof of Lemma 3-4 97 B. Proof of Lemma 3-5 100 C. Proof of strict quasi-concavity of SLNR_(k) 101 References 103 Korean Abstract 115Docto

고속 이동 환경에서 대규모 다중안테나 시스템에 관한 연구

학위논문 (박사) -- 서울대학교 대학원 : 공과대학 전기·정보공학부, 2020. 8. 이용환.Advanced cellular communication systems may obtain high array gain by employing massive multi-input multi-output (m-MIMO) systems, which may require accurate channel state information (CSI). When users are in high mobility, it may not be easy to get accurate CSI. When we transmit signal to users in high mobility, we may experience serious performance loss due to the inaccuracy of outdated CSI, associated with so-called channel aging effect. This problem may be alleviated by exploiting channel correlation matrix (CCM) in spatial domain. However, it may require an additional process for the estimation of CCM, which may require high signaling overhead in m-MIMO environments. In this dissertation, we consider signal transmission to multiple users in high mobility in m-MIMO environments. We consider the estimation of CSI with reduced signaling overhead. The signaling overhead for the CSI estimation is a challenging issue in m-MIMO environments. We may reduce the signaling overhead for the CSI estimation by using pilot signal transmitted by means of beamforming with a weight determined by eigenvectors of CCM. To this end, we need to estimate the CCM, which may still require large signaling overhead. We consider the estimation of CCM with antennas in a uniform linear array (ULA). Since pairs of antennas with an equal distance may experience spatial channel correlation similar to each other in ULA antenna environments, we may jointly estimate the spatial channel correlation. We estimate the mean-square error (MSE) of elements of estimated CCM and then discard the elements whose MSE is higher than a reference value for the improvement of CCM estimation. We may estimate the CSI from the estimated CCM with reduced signaling overhead. We consider signal transmission robust to the presence of channel aging effect. Users in different mobility may differently experience the channel aging effect. This means that they may differently suffer from transmission performance loss. To alleviate this problem, we transmit signal to maximize the average signal-to-leakage-plus-noise ratio, making it possible to individually handle the channel aging effect. We consider the signal transmission to the eigen-direction of a linear combination of CSI and CCM. Analyzing the transmission performance in terms of signal-to-interference-plus-noise ratio, we control the transmit power by using an iterative water-filling technique. Finally, we consider the allocation of transmission resource in the presence of channel aging effect. We design a sub-optimal greedy algorithm that allocates the transmission resource to maximize the sum-rate in the presence of channel aging effect. We may estimate the sum-rate from the beam weight and a hypergeometric function (HF) that represents the effect of outdated CSI on the transmission performance. However, it may require very high computational complexity to calculate the beam weight and the HF in m-MIMO environments. To alleviate the complexity problem, we determine the beam weight in dominant eigen-direction of CCM and approximate the HF as a function of temporal channel correlation. Since we may estimate the sum-rate by exploiting spatial and temporal channel correlation, we may need to update the resource allocation only when the change of CCM or temporal channel correlation is large enough to affect the sum-rate. Simulation results show that the proposed scheme provides performance similar to a greedy algorithm based on accurate sum-rate, while significantly reducing the computational complexity.기지국이 수많은 안테나를 활용하여 높은 전송 이득을 얻을 수 있는 대규모 다중 안테나(massive MIMO) 시스템이 차세대 무선 통신 시스템으로 각광받고 있다. 이를 위해서는 정확한 채널 정보(channel state information)를 기반으로 하는 신호 전송 및 자원 관리 기술이 필수적이다. 하지만 사용자가 고속으로 이동하는 환경에서는 기지국이 추정한 채널 정보와 실제 전송 채널이 크게 달라지는 채널 변화 효과(channel aging effect)가 발생하여, 시스템 전송 성능이 심각하게 하락할 수 있다. 위 문제를 해결하기 위하여, 상대적으로 사용자 이동성에 느리게 변화하는 공간 상관도 행렬(channel correlation matrix)을 활용할 수 있다. 하지만 대규모 다중 안테나 시스템에서는 기지국이 공간 상관도 행렬을 추정하는 과정에서 큰 파일럿(pilot) 신호 부담이 발생할 수 있다. 본 논문은 고속 이동 환경에서의 대규모 다중 안테나 시스템에서 다중 사용자에 대한 신호 전송을 고려한다. 우선, 낮은 파일럿 신호 부담을 갖는 채널 정보 추정 방법을 제안한다. 대규모 다중 안테나 시스템에서 채널 정보 추정은 큰 파일럿 신호 부담을 야기할 수 있다. 이때 공간 상관도 행렬을 활용한 파일럿 신호 설계를 통하여 채널 정보 추정으로 인한 신호 부담을 효과적으로 감소시킬 수 있다. 하지만 이를 위해서는 공간 상관도 행렬을 추정해야 하며, 이 과정에서 큰 신호 부담이 야기될 수 있다. 제안 기법은 기지국이 균일한 선형 안테나 배열(uniform linear array)을 가지고 있는 환경에서, 같은 거리의 안테나 쌍들의 채널 간 공간 상관도가 유사하다는 특징을 활용하여, 상기 안테나 쌍들의 채널 간 공간 상관도를 최소자승추정법(least-square estimation)을 활용하여 추정한다. 그리고 추정된 공간 상관도의 평균제곱오차(mean-square error)를 추정하여, 상기 평균제곱오차가 큰 공간 상관도를 0으로 치환하여 공간 상관도 행렬의 추정 정확도를 높인다. 또한 상기 추정한 공간 상관도 행렬을 활용하여 낮은 신호 부담으로 채널 정보를 추정할 수 있는 것을 보인다. 둘째로, 사용자 이동성에 의한 채널 변화에 강인한 신호 전송 방법을 제안한다. 사용자들이 서로 다른 속도로 이동하는 환경에서는 채널 변화에 의한 신호 전송 성능 저하 역시 사용자마다 다르게 나타날 수 있다. 위 문제를 해결하기 위하여, 각 사용자에 대한 채널 변화 효과를 개별적으로 고려하면서 평균 신호 대 누수간섭 및 잡음비(signal-to-leakage-plus-noise ratio)를 최대화하는 전송 빔 가중치를 설계한다. 제안 기법은 사용자들의 채널 정보와 공간 상관도 행렬의 선형 결합의 고유방향(eigen-direction)으로 신호를 전송한다. 또한 제안 기법을 사용할 때의 신호 대 간섭 및 잡음비(signal-to-interference-plus-noise ratio)를 분석하고, 이를 기반으로 하는 전송 전력 분배 방법을 제안한다. 끝으로, 사용자 이동성에 따른 채널 변화를 고려하는 자원 할당 방법을 제안한다. 이를 위하여, 상기 채널 변화를 고려하여 시스템 전송 성능(sum-rate)을 최대화하는 탐욕(greedy) 알고리듬 기반의 자원 할당 기술을 설계한다. 고속 이동 환경에서 시스템 전송 성능을 추정하기 위해서는 사용자들에 대한 전송 빔 가중치와 행렬에 대한 초기하 함수(hypergeometric function of a matrix argument)와 관련된 복잡한 연산이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위하여, 빔 가중치를 공간 상관도 행렬의 고유방향으로 결정하고, 초기하 함수를 채널 시간 상관도에 대한 함수로 근사한다. 상기 전송 성능 추정 방법이 채널의 공간 및 시간 상관도에만 의존한다는 점을 활용하여, 채널 공간 및 시간 상관도가 크게 변화한 사용자가 존재할 때에 한하여 사용자들에 대한 자원 할당 상태를 갱신하는 방법을 제안한다. 실험을 통하여, 제안 기법이 복잡한 시스템 전송 성능을 기반으로 하는 자원 할당 방법과 유사한 자원 할당 성능을 보이면서도 계산 복잡도를 획기적으로 줄이는 것을 보인다.Abstract i Contents v List of Figures vii List of Tables ix Chapter 1. Introduction 1 Chapter 2. M-MIMO systems in the presence of channel aging effect 9 Chapter 3. Estimation of channel correlation matrix 13 3.1. Previous works 14 3.2. Proposed scheme 19 3.3. Performance evaluation 29 Chapter 4. Mobility-aware signal transmission in m-MIMO systems 43 4.1. Previous works 44 4.2. Proposed scheme 46 4.3. Performance evaluation 62 Chapter 5. Mobility-aware resource allocation in m-MIMO systems 73 5.1. Sum-rate-based greedy algorithm 74 5.2. Proposed scheme 76 5.3. Performance evaluation 88 Chapter 6. Conclusions 99 Appendix 103 References 105 Korean Abstract 115 Acknowledgement 119Docto