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dc.description.abstractIn conventional communication systems, if transmit power per each base station is not carefully determined, it may cause interference to other non-coordinated cell-edge users. In order to improve the cell-edge user throughput and cell coverage with high data rates, the newest cellular systems (e.g., LTE-Advanced) have adopted a new multi-cell coordination approach, joint processing. Since joint processing inevitably includes interactions between multiple base stations and mobile users, the optimization of power allocations should be considered in the notions of competition and cooperation. We adopt solution concepts from game theory for strategic transmit power allocations in competitive and cooperative scenario, which are Nash equilibrium (NE) and Nash bargaining solution (NBS), respectively. We first define a utility function that can capture the impact of power allocations of users on their throughput improvement and the corresponding potential interference. Given the utility function, we provide the optimal power allocation strategy based on NE and NBS, and show that NBS can lead to strictly better performance. We then show the existence of NE and further show that the NE can be achieved in at most one iteration. Therefore, the complexity for implementing the power allocation strategy based on NE is significantly low. We design a power allocation algorithm for power allocation strategies based on NE and NBS while explicitly considering realistic communication constraints such as channel coherence time and round trip delay. Our simulation results confirm the effectiveness of the proposed power allocation strategies for downlink system.;일반적인 통신시스템에서 특정한 전송전력의 제어가 없이 특정 셀 경계 사용자를 위해 다수의 기지국이 데이터를 전송하게 되면 주변에 있는 다른 사용자들에게 간섭을 증가시켰다. 따라서 LTE-A와 같은 최신 이동통신 시스템에서 셀 경계 사용자의 데이터 전송률을 높이고 셀 커버리지를 확장하기 위한 기술로 joint processing 을 제안하여 발전시키고 있다. 본 논문에서는 기지국간의 상호작용을 고려하여 최적화된 전송전력을 결정하기 위하여 비협력 게임이론과 협력 게임이론을 바탕으로 joint processing을 위한 전송전력 분배 전략을 모델링하였다. 최적화 전송전력 분배를 위해 비협력 시나리오에서는 내쉬 평형 (Nash equilibrium, NE) 그리고 협력 시나리오에서는 내쉬 협상 해법 (Nash bargaining solution, NBS)를 해법으로 이용하였다. 먼저 각 기지국이 셀 경계 사용자의 데이터 전송률뿐만 아니라 다른 사용자들에 대한 간섭의 영향을 종합적으로 고려하여 전송전력을 결정하도록 효용함수(utility function)를 정의하였다. 각각의 기지국들은 효용함수를 바탕으로 NE와 NBS에 따른 최적화 전송전력 분배 전략을 결정하게 되고, NBS를 바탕으로 한 최적화 전송전력을 사용한 경우에 전체적인 통신 시스템의 성능이 가장 좋아지는 것을 확인할 수 있었다. 또한, NE를 바탕으로 한 최적화 전송전력 전략이 항상 존재하는 것을 보이고, 한 번 만에 수렴하는 것을 증명하였다. 따라서 비협력 시나리오에서 NE를 통한 최적화 전송전력 전략의 경우 협력 시나리오의 NBS를 이용한 경우보다 매우 낮은 복잡도로 구현될 수 있음을 확인하였다. 최종적으로 본 논문에서는 허용 복잡도 및 채널 환경에 맞추어 NE와 NBS를 바탕으로 한 최적화 전송전력 분배 알고리즘을 제안하였다. 제안한 전력분배 알고리즘을 실제 통신 시스템에 적용하였을 때, 셀 경계 사용자의 데이터 전송률을 보장하면서 다른 사용자에 대한 간섭을 최소화함으로써 전체적인 시스템 성능이 향상된 것을 시뮬레이션 결과를 통해 확인하였다.-
dc.description.tableofcontentsI Introduction 1 II System Model and Problem Formulation 3 III Power Allocation Strategies 5 A Competitive Scenario 5 A.1 Power Allocation Strategy 5 A.2 Convergence Analysis 6 B Cooperative Scenario 15 C Power Allocation Algorithm 17 IV Simulations Results 22 V Conclusion 28 References 29 Abstract in Korean 31-
dc.format.extent702843 bytes-
dc.publisher이화여자대학교 대학원-
dc.titleCompetitive and Cooperative Power Allocation for Multi-Cell Joint Processing-
dc.typeMaster's Thesis-
dc.creator.othernameJeon, Eon Ji-
dc.format.pageiv, 31 p.-
dc.identifier.major대학원 전자공학과- 8-
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일반대학원 > 전자공학과 > Theses_Master
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