Interference Alignment Techniques for Heterogeneous Wireless Networks

Abstract

In this thesis, we study the stream selection based interference alignment (IA) algorithms, which can provide large multiplexing gain, to deal with the interference in the heterogeneous networks. Firstly, different deployment scenarios for the pico cells are investigated assuming perfect channel state information (CSI) at the transmitters. Two different stream selection IA algorithms are proposed for fully and partially connected interference networks and selecting at least one stream is guaranteed for each user. A stream sequence is selected among a predetermined set of sequences that mostly contribute to the sum-rate while performing an exhaustive search. In the proposed algorithms, the complexity of the exhaustive search is significantly decreased while keeping the performance relatively close. After selecting a stream, the interference generated between the selected and the unselected streams is aligned by orthogonal projections. Then, the influence of the imperfect CSI on the proposed algorithms is analyzed and it is observed that the intra-stream interference causes a significant degradation in the performance due to the quantization error. Therefore, we propose an algorithm for the limited feedback scheme. Finally, adaptive bit allocation schemes are presented to maximize the overall capacity for all the proposed algorithms. The performance evaluations are carried out considering different scenarios with different number and placements of pico cells. It is shown that the proposed algorithm for the limited feedback is more robust to channel imperfections compared to the existing IA algorithms. The presented bit allocation schemes improve the performances of the algorithms compared to the equal bit allocation.

Bu tezde, heterojen ağlarda oluşan girişim için yüksek çoklama kazancı sağlayabilen veri katarı seçimi tabanlı girişim hizalama algoritmaları üzerine çalışılmaktadır. İlk olarak, vericiler tarafında mükemmel kanal durum bilgisinin var olduğu kabul edilerek piko hücreler için farklı senaryolar incelenmektedir. Tam ve kısmi bağlı girişim ağları için iki farklı girişim algoritması önerilmektedir ve her bir kullanıcı için en az bir veri katarı seçimi garantilenmektedir. Önerilen algoritmalar arasında tam kapsamlı arama yapıldığında veri hızı yüksek olan veri katarı dizinlerini içeren ve önceden belirlenen küme içerisinden en yüksek veri hızına sahip veri katarı dizini seçilir. Tam kapsamlı aramanın karmaşıklığı ciddi bir şekilde düşürülürken performans da kapsamlı aramaya yakındır. Her bir veri katarı seçiminden sonra seçilen veri katarı ile diğerleri arasında oluşan girişimler dikey izdüşümlerle hizalanmaktadır. Daha sonra, önerilen algoritmalar üzerinde mükemmel olmayan kanal durum bilgisinin etkisi analiz edilmektedir ve bir kullanıcının veri katarları arasındaki girişimin kuantalama hatalarından dolayı performansta önemli bir azalma olduğu gözlenmektedir. Bu yüzden, kısıtlı geri besleme yöntemleri için başka bir algoritma önermekteyiz. Son olarak, toplam kapasiteyi artırmak için tüm önerilen algoritmalarda uyarlanır bit paylaşımı yöntemleri sunulmaktadır. Farklı sayılarda ve farklı konumlarda olan piko hücreli senaryolar ele alınarak performans değerlendirilmeleri yapılmaktadır. Sınırlı geri beslemeli durum için önerilen algoritmanın mükemmel olmayan kanal durum bilgisine var olan girişim hizalama algoritmalarına kıyasla daha dayanıklı olduğu gösterilmektedir. Sunulan bit paylaşımı yöntemleri, algoritmaların performanlarını eşit bit paylaşımına kıyasla geliştirmektedir.