Multiuser Optimal Transmit Beamforming: Performance Studies, Antennas Selection, A Genetic Algorithm Approach

La formation de faisceaux est une technique très prometteuse utilisant un grand nombre d'antennes pour transmettre un signal vers un ou plusieurs utilisateurs. L'objectif est d'augmenter la puissance du signal chez l'utilisateur souhaité et de réduire la puissance d'interférence chez les utilisateurs non visés. Étant donné que la transmission de la formation de faisceaux augmente la puissance dans une direction spécifique, cela permet à un accès multiple par division spatiale de servir plusieurs utilisateurs simultanément. Cependant, le problème est de garder un équilibre entre maximiser la puissance du signal et minimiser la puissance d'interférence dans les systèmes multi-utilisateurs. Cette thèse décrit une structure simple qui fournit une base théorique pour un système de formation de faisceau optimal. Dans cette thèse, nous étudions les propriétés des systèmes linéaires et optimaux dans différents scénarios, tels que les rapports des signaux faibles et élevés au bruit, des nombres multiple d'antennes, le canal à évanouissement de Rayleigh et les retards multiples. Nous analysons les scénarios lorsque la formation de faisceaux linéaires fonctionnent comme une formation de faisceau optimale. Ensuite, nous proposons une méthode simple pour sélectionner le nombre minimum d'antennes suffisantes pour satisfaire aux exigences de qualité de service des utilisateurs. Lorsque le nombre d'antennes à la station de base est très grand, il ne sera peut-être pas nécessaire d'utiliser toutes les antennes pour desservir seulement quelques utilisateurs. Cette situation incite à choisir un nombre d'antennes limité. Cependant, le nombre choisi peut ne pas suffire à satisfaire les exigences de qualité de service des utilisateurs en raison de fortes interférences, de conditions de canal et du nombre d'utilisateurs. Pour résoudre ce problème NP-difficile, il faut faire une recherche exhaustive ou une recherche heuristique des méthodes itératives avec un coût de complexité informatique acceptable. Ainsi, nous proposons un cadre simple pour sélectionner un ensemble d'antennes suffisantes pour satisfaire les besoins de l'utilisateur. Enfin, nous proposons un algorithme génétique pour une formation de faisceaux optimale avec une complexité d'implémentation faible. Considérant l'algorithme de réduction de branche comme une référence, nous comparons la performance de l'algorithme proposé dans différents scénarios.

Abstract

Transmit beamforming is a very promising technique to transmit the signal from a large array of antennas to one or multiple users. The goal is to increase the signal power at the desired user and reduce the interference power at the non-intended users. Since transmit beamforming increases the power to a specific direction, it allows for space division multiple access to serve multiple users simultaneously. However, the problem is to keep the balance between maximizing the signal power and minimizing the interference power in multi-user systems. This thesis describes a simple structure that provides a theoretical foundation for optimal beamforming scheme. In this thesis, we study the properties of linear and optimal beamforming schemes in different scenarios such as low to high signal to noise ratio ranges, multiple number of antennas, simple Rayleigh fading channel, Rayleigh fading channel with Doppler effects. We analyze the scenarios when linear beamforming performs as an optimal beamforming. Next, we propose a simple method to select the minimum number of antennas that is enough to satisfy the quality of service requirements of the users. In case of massive number of antennas at base station, it may not be necessary to use all antennas to serve only few users. That situation motivates the selection of a set of limited number of antennas. However, the number of chosen antennas may not be enough to satisfy the quality of service requirements of the users due to strong interference, channel conditions and number of users. To solve this NP-hard problem, it requires an exhaustive search or heuristic search, iterative methods with a cost of computational complexity. Thus, we propose a simple framework to select a set of antennas that is enough to satisfy the user's requirements. Finally, we propose a genetic algorithm for optimal beamforming with low implementation complexity. Considering the branch reduce and bound algorithm as a benchmark, we compare the performance of the proposed algorithm in different scenarios.