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Title Page 1

Contents 6

List of Abbreviations 10

Abstract 12

Chapter 1. Introduction 13

Chapter 2. System Model 18

2.1. A Basic System Model of CeH-free Networks 19

2.2. Signal Model at Downlink User 21

2.3. Conventional User-centric Cluster Mechanism 22

Chapter 3. Proposed Transmission Strategy 25

3.1. Proposed User-Selective Transmission Strategy 26

3.2. Cell-free User-Selection Algorithm 28

3.3. A Toy Example of the Proposed Algorithm 32

Chapter 4. Simulation Results and Analysis 35

Chapter 5. Conclusion 42

Bibliography 45

국문요약 49

List of Tables 9

Table 3.1. Proposed CF-US Algorithm 31

Table 4.1. Simulation Parameters 36

List of Figures 7

Figure 2.1. The illustration of user-centric clustering at cell-free networks 20

Figure 2.2. The illustration of inter-user interference from UE i to UE k 22

Figure 2.3. Conventional cluster design mechanism. Each following step at transmission... 24

Figure 3.1. Comparison between (a) conventional transmission and (b) proposed trans-... 26

Figure 3.2. The illustration of proposed ceH-free user selection (CF-US) algorithm pro-... 29

Figure 3.3. Computation complexity of CF-US algorithm is O(N²) 30

Figure 3.4. The illustration of a toy example (2 AP & 2 UE scenario) 33

Figure 4.1. CDF of number-based clustering and the proposed scheme (MRT Usage) 37

Figure 4.2. CDF of number-based clustering and the proposed scheme (LP-MMSE Us-... 38

Figure 4.3. Connection and modification probability of the proposed scheme 40

Figure 4.4. Performance loss when the algorithm reflects out-dated channel estimates 41

Figure 4.5. Proposed CF-US algorithm with different number of UEs setups 41

초록보기

 셀프리 네트워크에서 사용자 중심 AP(Access Point) 클러스터링은 사용자를 중심으로 주변 AP를 묶어 유연하게 네트워크를 형성하는 방법으로써 네트워크 Scalability 이슈를 해결하고 사용자에게 안정적인 통신 성능을 보장한다. 그런데도, 셀프리 네트워크는 클러스터를 자주 업데이트하지 못하는데, 이는 클러스터를 새롭게 업데이트하는데 요구되는 시그널링 오버헤드와 지연 시간을 낭비하지 않기 위해서이다. 이러한 제한은 클러스터를 디자인할 때 Small-scale 채널 정보를 반영하지 못하게 한다. 이는 결국 심각한 사용자 간 간섭을 초래하고 더 나아가 셀프리 네트워크 성능을 저하한다.

이러한 문제를 해결하기 위해서, 본 논문은 사용자 선택적 전송 전략을 제안하는데, 이는 긴 클러스터 업데이트 중간에 지협적 Small-scale 채널 정보를 활용하게 된다. 구체적으로, 제안기법은 각각의 AP들이 할당받은 사용자를 모두 지원하는 것이 아니라 선택적으로 지원하게끔 함으로써 기존보다 더 섬세하게 클러스터링이 진행되는 효과를 얻게 된다. 이때 제안하는 CF-US(Cell-free User-selection) 알고리즘이 활용되는데, 알고리즘은 채널 방향이 심하게 유사한 사용자들의 쌍을 찾아내고 그중 높은 AP 우선순위를 가지는 사용자만을 지원한다.

다음으로, 실험 결과는 제안기법이 기존 사용자 선택적이지 않은 전송기법과 비교하여 사용자주파수 효율 측면에서 큰 성능 이득을 얻는다는 것을 보여준다. 또한, 제안 알고리즘이 모든 Coherence interval마다 진행될 필요가 없다는 것을 보여준다. 마지막으로, 제안기법은 사용자의 QoS(Quality of Service)와 움직임을 고려한 복잡한 사용자 중심 네트워크 시나리오에서 추가로 연구될 수 있을 것이라 기대된다.

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