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Suboptimal Resource Allocation for Multi-User MIMO-OFDMA Systems

Ferreira Maciel, Tarcisio :
Suboptimal Resource Allocation for Multi-User MIMO-OFDMA Systems.
TU Darmstadt
[Ph.D. Thesis], (2008)

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Suboptimal Resource Allocation for Multi-User MIMO-OFDMA Systems
Language: English
Abstract:

Future wireless communication systems are expected to reliably provide data services with rate requirements ranging from a few kbit/s up to some Mbits/s and, due to the high costs of frequency spectrum, these systems also need to be extremely efficient in terms of the spectrum usage. In particular, the application of transmission schemes based on Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) and on Multiple Input Multiple Output (MIMO) is considered as a promising solution to meet these requirements. On the one hand, MIMO-OFDMA systems are flexible and spectrally efficient. On the other hand, the considerably large number of subcarriers and the inclusion of the space dimension make the Resource Allocation (RA) in such systems very complex. In fact, the optimum RA that maximizes the sum rate of the system is often too complex for practical application and, consequently, suboptimal rather efficient and low-complexity RA strategies are required in order to allocate the frequency, time, and space resources of the system to the Mobile Stations (MSs). This thesis deals with suboptimal RA strategies in the downlink of MIMO-OFDMA systems aiming at the maximization of the sum rate. In order to solve the problem of maximizing the sum rate with affordable complexity, a new formulation for the problem is proposed which divides it into four subproblems, namely the Space Division Multiple Access (SDMA) grouping problem, the precoding problem, the power allocation problem, and the resource assignment problem. For each subproblem, several existing or newly proposed algorithms are applied, which are also oriented towards the maximization of the sum rate of the system. Through the combination of these algorithms, new suboptimal rather efficient RA strategies are obtained. For the SDMA grouping problem, four new SDMA algorithms are proposed: one algorithm based on convex optimization and three greedy algorithms based on simple heuristics. The proposed algorithms build the SDMA groups based only on the spatial correlation and channel gain of the MSs and depend neither on precoding nor on power allocation. The proposed algorithms are shown to perform as good as some existing SDMA algorithms in terms of the achieved average sum rate and to have considerably lower computational complexity than the existing ones. For the precoding problem, two existing algorithms are adopted. For the power allocation problem, a new iterative Soft Dropping Algorithm (SDA) is proposed, which is subsequently combined with Generalized Eigen-Precoding (GEP) into a new iterative joint precoding and power allocation algorithm. Moreover, the proof for the convergence of the joint precoding and power allocation algorithm is provided. In particular, the SDA and, consequently, the joint precoding and power allocation algorithm can pursue either the maximization of the sum rate or the provision of Quality of Service (QoS) to the MS by means of a simple parameter setting. Also as part of the precoding and power allocation algorithm, a new Sequential Removal Algorithm (SRA) is proposed, which might remove MSs from SDMA groups as to enhance the sum rate. For the resource assignment problem, algorithms performing either separated or joint SDMA grouping and resource assignment are proposed and compared. For the maximization of the sum rate of the system, it is shown that a sequential assignment of resources to SDMA groups performs as good as assignment algorithms performing joint SDMA grouping and resource assignment while being considerably more simple. Moreover, different criteria to prioritize MS or SDMA groups are considered by the assignment algorithms, and it is shown that by adopting a suitable priority criterion the throughput fairness among the MSs can be considerably improved at the expense of only small reductions of the average sum rate of the system. The new suboptimal RA strategies that result from the combination of the proposed algorithms are shown to obtain a considerable fraction of the maximum achievable sum rate of the system with computational costs considerably lower than that of an optimum RA. Indeed, the proposed RA strategies achieve over 90% of the average sum rate obtained by an RA strategy performing an Exhaustive Search (ES) for the SDMA group that maximizes the sum rate.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Von zukünftigen drahtlosen Kommunikationssystemen wird erwartet, dass sie verschiedenste Datendienste zuverlässig zur Verfügung stellen, wobei diese Dienste Raten im Bereich von wenigen kbit/s bis zu mehreren Mbit/s fordern. Wegen der hohen Kosten für Funkfrequenzen müssen diese Systeme außerdem besonders effizient bezüglich der Spektrumsnutzung sein. Die Anwendung von Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) und Multiple Input Multiple Output (MIMO) basierten Verfahren wird als besonders vielversprechend angesehen, um diesen Anforderungen zu genügen. Auf der einen Seite sind MIMO-OFDMA Systeme sehr flexibel und besitzen eine hohe spektrale Effizienz. Auf der anderen Seite ist die Zuweisung der Funkressourcen aufgrund der erheblichen Anzahl von Sub-Trägern und der Berücksichtigung der räumlichen Komponente besonders komplex. Die optimale Zuweisung der Funkressourcen, die die Summenrate des Systems maximiert, ist meist zu komplex für praktische Anwendungen. Daher werden suboptimale und effiziente Verfahren zur Funkressourcenzuweisung mit geringer Komplexität benötigt, die den Mobilstationen die verfügbaren Frequenz-, Zeit- und Raumressourcen des Systems zuteilen. Diese Arbeit befasst sich mit suboptimalen Verfahren zur Funkressourcenzuweisung mit dem Ziel, die Summenrate des Systems zu maximieren. Um ein effizientes Verfahren zur Funkressourcenzuweisung mit akzeptabler Komplexität zu entwerfen, wird das ursprüngliche Problem der Summenratenmaximierung des Systems neu formuliert, wobei es in vier Unterprobleme zerlegt wird. Diese sind das Space Division Multiple Access (SDMA)-Gruppierungsproblem, das Vorkodierungsproblem, das Leistungszuweisungsproblem und das Ressourcenvergabeproblem. Für jedes dieser Unterprobleme werden verschiedene existierende und neu vorgeschlagene Algorithmen angewendet, die alle die Maximierung der Summenrate des Systems zum Ziel haben. Durch die Kombination dieser Algorithmen entstehen suboptimale Verfahren zur Funkressourcenzuweisung, die jedoch äußerst effizient arbeiten. Für das SDMA-Gruppierungsproblem werden vier neue SDMA-Algorithmen vorgestellt: ein Algorithmus basiert auf konvexer Optimierung und drei Greedy-Algorithmen basieren auf einfachen heuristischen Ansätzen. Die vorgeschlagenen Algorithmen erzeugen die SDMA-Gruppen anhand von räumlichen Korrelationseigenschaften und Kanalgewinnen der Mobilstation und benötigen keine Vorkodierung oder Leistungszuweisung. Es wird gezeigt, dass die vorgestellten Algorithmen bezüglich der mittleren Summenrate genauso gute Ergebnisse liefern wie einige existierende SDMA-Algorithmen, wobei sie beachtlich niedrigeren Rechenaufwand als die existieren Verfahren benötigen. Zur Lösung des Vorkodierungsproblems werden zwei existierende Algorithmen angewendet. Für das Leistungszuweisungsproblem wird ein neuer iterativer Soft Dropping Algorithm (SDA) vorgeschlagen, der nachträglich mit Generalized Eigen- Precoding (GEP) kombiniert wird und zu einem neuen Algorithmus führt, der Vorkodierung und Leistungszuweisung vereint. Des Weiteren wird die Konvergenz dieses neuen Algorithmus gezeigt. Eine besondere Eigenschaft ist, dass der SDA und damit auch der Algorithmus, der Vorkodierung und Leistungszuweisung vereint, entweder zur Maximierung der Summenrate oder zur Sicherstellung von Dienstgütekriterien (QoS-Kriterien) an der Mobilstation mit Hilfe einfacher Parametereinstellungen genutzt werden können. Des Weiteren wird bei den Algorithmen zur Vorkodierung und Leistungszuweisung ein neuer Sequential Removal Algorithm (SRA) vorgeschlagen, der es ermöglicht, Mobilstationen aus SDMA-Gruppen zu entfernen, wenn dies die Summenrate erhöht. Um das Ressourcenvergabeproblem zu lösen, werden Algorithmen vorgestellt und verglichen, die entweder getrennte oder gemeinsame SDMA-Gruppierung und Ressourcenvergabe verwenden. Es wird gezeigt, dass die getrennte Vergabe der Ressourcen zu den SDMA-Gruppen genauso gute Ergebnisse bezüglich der Maximierung der Summenrate des Systems liefert wie die gemeinsame Verarbeitung der SDMA-Gruppierung und der Ressourcenvergabe, wobei der getrennte Ansatz deutlich einfacher ist. Des Weiteren werden durch die Algorithmen zur Ressourcenvergabe verschiedene Kriterien zur Priorisierung von Mobilstationen oder SDMA-Gruppen berücksichtigt, und es wird gezeigt, dass durch geschickte Anpassung der Prioritätskriterien die Fairness zwischen den Mobilstationen bezüglich ihres Durchsatzes maßgeblich erhöht werden kann, ohne dabei die Summenrate des Systems nennenswert zu reduzieren. Es zeigt sich, dass die neuen suboptimalen Verfahren zur Funkressourcenzuweisung, die durch die Kombination der vorgeschlagenen Algorithmen entstehen, einen erheblichen Teil der maximal erreichbaren Summenrate des Systems erzielen, wobei ihr Rechenaufwand beachtlich niedriger ist als der eines optimalen Verfahrens. Die vorgestellten Verfahren zur Funkressourcenzuweisung ereichen über 90% der mittleren Summenrate, die mit einem Exhaustive Search Verfahren für die SDMA-Gruppierung, das die Summenrate maximiert, erzielt wird.German
Uncontrolled Keywords: Resource allocation, Space Division Multiple Access, linear precoding
Alternative keywords:
Alternative keywordsLanguage
Resource allocation, Space Division Multiple Access, linear precodingEnglish
Classification DDC: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: Fachbereich Elektrotechnik und Informationstechnik
Date Deposited: 17 Oct 2008 09:23
Last Modified: 07 Dec 2012 16:05
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-10447
License: Creative Commons: Attribution-Noncommercial-No Derivative Works 3.0
Referees: Klein, Prof. Dr.- Anja and Haardt, Prof. Dr.- Martin
Refereed: 22 September 2008
URI: http://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/1044
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