Interference mitigation in multicell networks

Dartmann, Guido; Ascheid, Gerd

doi:urn:nbn:de:hbz:82-opus-47801

Interference mitigation in multicell networks = Interferenzverminderung in mehrzelligen Netzwerken

Dartmann, Guido (Author)

2013

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Guido Dartmann

ImpressumAachen : Publikationsserver der RWTH Aachen University 2013

UmfangVI, 197 S. : graph. Darst.

Aachen, Techn. Hochsch., Diss., 2013

Genehmigende Fakultät
Fak06

Hauptberichter/Gutachter
Ascheid, Gerd (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2013-10-02

Online
URN: urn:nbn:de:hbz:82-opus-47801
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/229232/files/4780.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl für Integrierte Systeme der Signalverarbeitung (611810)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Netzwerk (Genormte SW) ; Scheduling (Genormte SW) ; Optimierung (Genormte SW) ; Ingenieurwissenschaften (frei) ; Interferenzverminderung (frei) ; Beamforming (frei) ; mehrzellige Netzwerke (frei) ; interference mitigation (frei) ; beamforming (frei) ; scheduling (frei) ; optimization (frei) ; multicell networks (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
In dieser Arbeit werden die theoretischen und algorithmischen Aspekte für Interzellinterferenzverminderung in mehrzelligen Netzwerken mit Hilfe von Sendeoptimierungen untersucht. Ein Problem in Mehrbenutzer-Mehrzell-Kommunikationssystemen ist die ungleichmäßige Verteilung der erreichbaren Datenrate, die sich durch die standort-abhängige Empfangsqualität ergibt. Durch Austausch von Kanalzustandsinformation und Kooperation zwischen mit Antennenarrays ausgerüsteten Basisstationen kann die gewünschte Maximierung der minimalen Datenrate („Max-Min-Fairness“) im Netz erreicht werden. Einerseits sind die resultierenden Optimierungsprobleme sehr komplex, andererseits veraltet gerade in mehrzelligen Netzwerken die Kanalzustandsinformation sehr schnell. Daher sind schnelle Algorithmen für die Optimierung erforderlich. Für ein Unicast-Szenario mit nur einer Basisstation und einer Summenleistungsbeschränkung ist das Max-Min-Beamforming-Problem (MBP) bereits hinreichend untersucht. Algorithmen mit geringer Komplexität basieren dabei auf der Uplink-Downlink-Dualität. Die vorliegende Arbeit erweitert den Dualitäts-Aspekt des „Eine-Basisstation“-Szenarios zu einem mehrzelligen Szenario, in dem mehrere heterogene Leistungsbeschränkungen erforderlich sind. Basierend auf dieser Dualität wird ein Algorithmus mit geringer Komplexität entwickelt. Im Fall des allgemeineren Multicast-MBP existiert kein äquivalentes duales Problem, das effizient gelöst werden kann. Allerdings wird in dieser Arbeit eine äquivalente quasi-konvexe Form des Multicast-MBP für einen speziellen Fall praktisch relevanter Kanalstatistiken präsentiert. In Ergänzung zur quasi-konvexen Form wird ein duales Problem vorgestellt. Während starke Dualität im Allgemeinen nicht gegeben ist, findet ein auf Dualität basierender Algorithmus annähernd optimale Lösungen mit einer besseren Performance als herkömmliche Methoden mit konvexen Relaxierungen. Basierend auf Multicast-Beamforming wird in dieser Arbeit schließlich ein adaptiver Ansatz für die globale Anpassung des Zell-Rasters eines multizellulären Netzwerks mit Hilfe global verfügbarer Langzeitkanalstatistiken der Benutzer vorgestellt. Zusätzlich kann die zeitliche Auswahl der Benutzer im Netzwerk noch mit Hilfe der instantanen, aber lokalen Kanalstatistiken getroffen werden. Ein Problem von Max-Min-Beamforming ist eine in speziellen Situationen auftretende verringerte Summenrate. Ein Grund dafür sind Beam-Kollisionen. Es wird ein Optimierungsproblem zur Vermeidung von Beam-Kollisionen formuliert und dessen NP-Schwere bewiesen. Anschließend werden mehrere suboptimale Verfahren mit polynomialer Komplexität zur Lösung dieses Problems vorgestellt. Ein weiterer Grund für eine Verminderung der Summenrate in Max-Min-fairen Systemen sind stark abgeschattete Benutzer. Um die Summenrate von solchen Systemen zu verbessern, werden in dieser Arbeit verschiedene Lösungen mit Ein-Weg-Halb-Duplex-Relais vorgestellt.

This thesis investigates the theoretical and algorithmic framework for intercell interference mitigation in multicell networks based on transmitter optimization. A problem in multiuser multicell communication systems is the unfair distribution of the achievable data rate. By the exchange of channel state information (CSI) and cooperation among base station antenna arrays max--min fairness can be achieved in the network. Especially in multicell networks, the CSI is out-dated very rapidly. Consequently, fast algorithms are required for the optimization. The theory of the unicast max--min beamforming problem (MBP) in a single base station scenario with a single sum power constraint is well understood. Low complexity algorithms based on uplink--downlink duality exist. This thesis extends the duality framework of the single base station scenario to the multicell scenario where multiple heterogeneous power constraints are practically more relevant. Based on this duality, an algorithm with low complexity is developed. For the more general case of a multicast MBP, a dual problem, which can be solved efficiently, does not exists. However, this thesis presents an equivalent quasi-convex form of the multicast MBP for a special case of long-term CSI which is practically relevant. In addition to the quasi-convex form, a dual problem is also presented. While strong duality is not given in general, a duality-based algorithm finds near optimal solutions with better performance than conventional solutions based on convex relaxation. Based on Multicast Beamforming, this work finally presented an adaptive approach for the global adjustment of the cell pattern of a multicellular network using globally available long-term channel statistics of users. Additionally, users in the network are selected based on instantaneous but local channel statistics. A problem of unicast max-min beamforming (MBF) is a decreased sum rate performance in some cases. One reason is interference due to beam collisions. A formulation of an optimization problem to avoid these collisions is derived and its NP-hardness is proved. Furthermore, this thesis presents several methods with polynomial complexity to find near optimal solutions for this problem. Another reason for an impairment of the sum rate in MMF systems are strongly shadowed users. To improve the sum rate of the MMF system, this thesis presents a solution based on one-way half-duplex relays.

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