멀티캐스트 환경에서 자원 공유를 통한 피드백 감소 기법

Abstract

본 논문에서는 멀티캐스트 환경에서 기회적 스케줄링을 적용할 때 채널 정보 피드백에 소요되는 자원을 감소시키는 기법을 제안한다. 멀티캐스트 전송률은 모든 사용자가 안정적인 서비스를 받을 수 있도록 하기 위해 멀티캐스트 그룹 내 사용자 중 가장 채널 상태가 안 좋은 사용자에 맞춰 결정한다. 따라서 기지국은 개별 사용자의 채널 상태를 알지 못하더라도 멀티캐스트 그룹에서 가장 나쁜 채널 상태만 알면 멀티캐스트 서비스를 할 수 있는 장점이 있다. 이에 착안하여 본 논문에서는 멀티캐스트 그룹 내 사용자들이 피드백 자원을 공용으로 사용하여 피드백 양을 감소시키는 기법을 제안한다. 제안하는 기법에서는 멀티캐스트 그룹에게 피드백 자원을 할당하고 이를 그룹 내 모든 사용자가 공유하여 사용하도록 한다. 이 때 공유 자원에 여러 사용자의 피드백 정보가 겹치게 되므로 이를 구별해주기 위해 사용자는 MCS 등급과 일대일로 대응하는 직교코드를 사용하여 기지국에게 알려준다. 따라서 공유 자원에 여러 사용자의 신호가 섞이더라도 기지국은 가장 나쁜 채널 상태를 판별하여 멀티캐스트 서비스를 할 수 있다. 기존에 제안된 전 피드백 방법은 사용자 개별로 자원을 할당하기 때문에 사용자 수가 늘어남에 따라 피드백 양 또한 늘어나게 된다. 반면, 제안기법에서는 사용자 수가 늘어나더라도 피드백 양이 고정된다는 장점이 있다. 추가적으로, 제안 기법을 토대로 피드백 양을 더욱 줄일 수 있는 두 가지 방법을 제안한다. 이 세가지 제안 기법들이 모두 피드백 양을 현저하게 줄이면서 우수한 성능을 얻는 것을 시뮬레이션 결과를 통해 확인하였다.

In this paper, we present new feedback reduction schemes that reduce the feedback load needed for opportunistic scheduling in multicast system. We consider the characteristics of the multicast system that the user with the poorest channel condition dictates the transmission rate. Then if BS knows the information of the poorest channel condition, BS can serve users without knowing each users channel condition. From this property, we proposed a channel feedback reduction scheme that arranges multicast group users to share the feedback resources. In this scheme, the feedback resource is allocated to the multicast group such that every user in the group can share the resource. To distinguish each users channel information, each user transmits orthogonal code corresponding to the MCS level. And the BS determines the data rate from the lowest MCS level detected by orthogonal decoding. In case of the existing full feedback scheme, feedback resource is allocated to the each user. So the quantity of feedback resource increases in proportional to the number of users. But in this proposed scheme, the quantity of feedback resource is fixed. We propose two additional feedback reduction schemes that can reduce more feedback resource based on resource sharing. Numerical results reveal that the proposed three schemes effectively reduce the total feedback load and exhibit good throughput performance.