LIPIcs, Volume 258, SoCG 2023, Complete Volume

LIPIcs, Volume 258, SoCG 2023, Complete Volum

Clustering techniques for base station coordination in a wireless cellular system

A lo largo de este Proyecto Fin de Carrera, propondremos mejoras para futuros sistemas de comunicaciones móviles mediante un estudio detallado de la coordinación entre estaciones base en sistemas celulares basados en MIMO. Este proyecto se compone de dos partes fundamentales. Por un lado, nos centraremos en técnicas de procesado de señal para MIMO como filtrado y precodificación lineales en el dominio espacial. Partiendo de los últimos desarrollos en dicho ámbito, se han desarrollado precodificadores de mínimo error cuadrático medio que incluyen restricciones de máxima potencia transmitida por celda. Además, se ha propuesto un concepto novedoso consistente en la introducción de una nueva formulación que, además de minimizar el error cuadrático medio en el interior de cada agrupación de celdas (cluster ), trata de mantener la interferencia entre clusters en niveles suficientemente bajos. Durante la segunda parte, analizaremos el impacto que la agrupación de celdas en clusters, que define qué estaciones base pueden ser coordinadas entre sí , tiene en el rendimiento global del sistema. Se ha estudiado la aplicabilidad de técnicas de agrupamiento dentro del aprendizaje máquina, dando como resultado un conjunto de nuevos algoritmos que han sido desarrollados adaptando algoritmos de agrupamiento de propósito general ya existentes al problema de crear una partición del conjunto de celdas de acuerdo a las condiciones de propagación de señal existentes en el sistema en un determinado instante. Todas nuestras contribuciones se han verificado mediante la simulación de un sistema de comunicaciones móviles basado en modelos de propagación de señal del 3GPP para LTE. De acuerdo a los resultados obtenidos, las técnicas propuestas a lo largo de este proyecto proporcionan un aumento considerable de la media y la mediana de las tasas por usuario respecto a soluciones ya existentes. La idea de introducir la reducción de interferencia entre clusters en la formulación de los precodifiadores MMSE mejora dramáticamente el rendimiento en sistemas celulares MIMO al ser comparados con precodifiadores de Wiener tradicionales. Por otro lado, nuestros algoritmos de agrupamiento dinámico de estaciones base exhiben un notable aumento de las tasas por usuario a la vez que emplean clusters de menor tamaño con respecto a soluciones existentes basadas en particiones estáticas del conjunto de celdas en el sistema. _______________________________________________________________________________________________________________________________In this project, we attempt to provide enhancements for future mobile communications systems by carrying out a throughout study of base-station coordination in cellular MIMO systems. Our work can be divided in two main blocks. During the first part, we focus our attention on linear MIMO signal processing techniques such as linear spatial precoding and linear spatial ltering. Starting from the state-of-the-art in that area of knowledge, we have developed novel MMSE precoders which include per-cell power constraints and a new formulation which, apart from minimizing the intra-cluster MSE, tries to keep inter-cluster interference at low levels. In the second part, we focus on the study of the impact the particular mapping of cells to clusters in the cellular system has on the overall performance of the mobile communication radio access network. The applicability of existing clustering algorithms in the fi eld of machine learning has been studied, resulting in a set of novel algorithms that we developed by adapting existing general-purpose clustering solutions for the problem of dynamically partitioning a set of cells according to the instantaneous signal propagation conditions. All our contributions have been exhaustively tested by simulation of a cellular mobile communication system based on 3GPP signal propagation models for LTE. According to the results obtained, the techniques proposed along this project provide a remarkable increase of both the average and median user rates in the system with respect to previous existing solutions. The inter-cluster interference-awareness we introduced in the formulation of MMSE precoders dramatically increases the performance in cellular coordinated MIMO when comparing it with traditional Wiener precoders. On the other hand, our dynamic base-station clustering has been shown to signi catively enhance the user rates while using smaller clusters that existing solutions based on static partitions of the base-station deployment.Ingeniería de Telecomunicació