Linear Precoding and Limited Feedback for Massive MIMO Wireless Communication Systems

Doctor대규모 다중입출력(multiple-input multiple-output) 시스템은 기지국에서 많은 수의 안테나를 사용해서 신호를 전송하는 무선 통신 시스템이다. 대규모 다중입출력 시스템은 채널 용량, 에너지 효율, 페이딩(fading)에 대한 강인함을 동시에 개선할 수 있으므로, 차세대 무선 통신의 핵심 기술로써 많은 관심을 받고 있다. 이러한 장점을 실제로 실현하기 위해서, 본 학위논문은 대규모 다중입출력 시스템을 위한 선형 프리코딩(precoding)과 제한적 피드백(feedback)에 관해 연구한다. 대규모 다중입출력 시스템의 용량 증가를 제한하는 주 요소는 수신 안테나 개수이므로, 이러한 시스템을 위해서 다중사용자-다중입출력 기술이 널리 사용되어 왔다. 이 기술을 대규모 다중입출력 시스템에 적용한다면, 사용자가 한 개의 안테나만 가지고 있을 때에도 높은 채널 용량을 달성할 수 있다. 다양한 다중사용자-다중입출력 기술들 중에서, 선형 프리코딩(precoding)은 용량과 구현 복잡도 사이에서 좋은 트레이드오프(trade-off)를 제공한다. 따라서, 본 학위논문의 첫 번째 부분에서는, 대규모 다중입출력 시스템을 위한 선형 프리코딩 기법을 제안한다. 이때 다수의 기지국들이 같은 자원을 공유하며 동시에 전송하는 다중셀(multicell) 시스템을 가정한다. 제안된 프리코딩 기법은 시스템에 존재하는 간섭들을 검사하고, 간섭들이 합 전송 속도에 미치는 영향에 따라 이들을 선택적으로 제거한다. 합 전송 속도를 최대화하기 위해서, 최적의 간섭-제거 조건을 찾는 최적화 문제를 만든다. 모의 실험 결과는 제안된 프리코딩 기법의 합 전송 속도가 기존 프리코딩 기법들의 합 전송 속도 보다 훨씬 높은 것을 보여준다. 선형 프리코딩을 사용한 대규모 다중입출력 시스템의 채널 용량은 송신기에서의 채널 정보에 굉장히 민감하다. 주파수-분할 듀플렉싱(frequency-division duplexing)에서는, 송신기에서의 채널 정보가 제한적 피드백을 이용해서 얻어진다. 여기서 제한적 피드백은 각 사용자가 채널 정보를 양자화해서 상향링크를 통해 전달하는 방식을 말한다. 많은 수의 안테나를 사용할 경우 많은 피드백 양이 필요하므로, 이러한 피드백 양을 효과적으로 줄일 수 있는 효율적인 피드백 설계가 요구된다. 따라서, 본 학위논문의 두 번째 부분에서는, 대규모 직교주파수분할 기반의 다중입출력 시스템을 위한 제한적 피드백 기법을 제안한다. 제안된 피드백 기법은 차동 채널 임펄스(impulse) 응답을 도입해서 주파수, 시간, 공간 영역에 대한 채널 상관을 동시에 이용한다. 더불어서, 분할 정복 전략을 이용해서 차동 채널 임펄스 응답에 대한 양자화를 한다. 제안된 기법에서는 차동 채널 임펄스 응답이 다수개의 부채널 응답으로 나뉘어져서 부코드북(subcodebook)을 이용해 양자화 된다. 전체 피드백 양이 부코드북들의 양자화를 위해 공유되므로, 제안된 피드백 기법의 양자화 오류를 분석하고 이 분석 결과를 바탕으로 피드백 비트(bit)-할당을 최적화한다. 모의 실험 결과는 양자화 오류 분석과 비트-할당 최적화의 당위성을 입증하며, 제안된 피드백 기법을 사용했을 때 주파수 효율이 개선된다는 것을 보여준다. 제한적 피드백으로 달성할 수 있는 채널 용량은 시스템에서 사용된 프리코딩 기법을 기반으로 설계하고 최적화하여 추가적으로 개선될 수 있다. 두-단계 프리코딩은 공간 상관에 기반한 사용자 그룹화를 이용해 피드백 양을 효과적으로 줄일 수 있기 때문에, 주파수-분할-듀플렉싱을 사용한 대규모 다중입출력 안테나 시스템을 위한 프리코딩으로써 좋은 선택지가 될 수 있다. 그러나, 두-단계 프리코딩의 채널 용량은 제한적 피드백으로 발생한 불완전한 채널 정보 때문에 여전히 저하되고 있고, 이를 해결하기 위한 제한적 피드백 기법은 아직 개발되지 않은 상태이다. 따라서, 본 학위논문의 세 번째 부분에서는, 두-단계 프리코딩을 위한 제한적 피드백 기법을 제안한다. 이를 위해, 장기 피드백과 단기 피드백으로 이루어진 피드백 프로토콜을 고려한 다음, 첫 번째 프리코더(precoder)의 정보를 이용해서 단기 피드백에 대한 설계를 한다. 두 번째 프리코더가 정칙화되 제로 포싱(zero forcing)을 기반하고 있는 경우에 대해서, 고차원 랜덤(random) 행렬 이론을 이용해 제안된 피드백 기법의 성능을 분석한다. 두-단계 프리코딩의 합 전송 속도를 높이기 위해서, 분석 결과를 바탕으로 정칙화 파라미터(parameter)에 대한 최적화도 수행한다. 모의 실험 결과는 분석 결과를 검증하며, 제안된 피드백 기법과 최적화된 정칙화 파라미터를 사용했을 때 두-단계 프리코더의 합 전송 속도가 개선된다는 것을 보여준다.Multiple-input multiple-output (MIMO) is a core technique in modern wireless communication systems; it uses multiple transmit and receive antennas to improve the data rates and reliability of such systems. Because recent developments in antenna technology enable the deployment of a large antenna array, massive MIMO which is a MIMO technique that uses a massive number of transmit antennas has begun to be developed. The use of a massive antenna array at a base station provides substantial gains for data rates and reliability in wireless communications; therefore, massive MIMO is regarded as a promising solution for next-generation wireless communication systems. One of the main bottlenecks that limits the advantage of massive MIMO is the small number of receive antennas, because receiver size is limited in practice. This bottleneck can be overcome by adopting linear precoding which enables simultaneous data transmission to multiple users with low implementation complexity. Linear-precoder design for massive MIMO systems, however, is highly challenging because the implementation complexity of a linear precoding increases as the number of transmit antennas increases. The sum rate of massive MIMO systems with linear precoding is very sensitive to the accuracy of channel state information (CSI) at the transmitter (CSIT). In frequency-division duplexing (FDD), CSIT is acquired by using a feedback method called limited feedback. Limited-feedback design for FDD-based massive MIMO systems is a very challenging task because the required amount of CSIT becomes considerable when the number of transmit antennas is large, but the uplink resources allowed for the feedback are limited in practice. In this thesis, I solve three core problems to realize the advantage of massive MIMO in existing wireless communication systems based on FDD: 1) How to design a linear-precoding method for massive MIMO systems that effectively increases the sum rate but that has acceptable implementation complexity; 2) How to design a limited-feedback method for FDD massive MIMO systems that efficiently exploits uplink resources to acquire CSIT accurately; and 3) How to design an efficient limited feedback for FDD massive MIMO systems that considers the linear-precoding scheme used in the systems. To solve these problems, I consider their applications to emerging communication technologies and then propose a practical scheme for each problem. First, I propose a linear-precoding scheme for multicell massive MIMO systems. In this work, I design a precoder that selectively eliminates interference signals according to their influence on the sum rate, and show that this process increases the sum rate of multicell massive MIMO systems. Next, I propose a limited-feedback scheme for massive MIMO orthogonal-frequency-division-multiplexing systems. In this work, I develop a feedback method that jointly exploits all types of channel correlations (temporal, spatial, and frequency-domain), and show that this simultaneous exploitation significantly increases the efficiency of the limited feedback. I also provide the quantization-error analysis of the proposed scheme. Lastly, I propose a limited-feedback scheme for massive MIMO systems with two-stage precoding. In this work, I develop a limited-feedback architecture for two-stage precoding that consists of long-term feedback and short-term feedback, and then propose a short-term-feedback scheme that can reduce the dimension of the channel to be quantized. I also analyze both the expected signal-to-interference-plus-noise ratio and the expected rate loss of the proposed scheme using random-matrix theory. From the significant and rigorous work throughout this thesis, I narrow the gap between theory and practice in the use of massive MIMO systems for next-generation wireless communications