Base Station Cooperation Strategies for Multi-user Detection in Interference Limited Cellular Systems

Abstract in english

An ever growing demand for high data rate broadband services requires either an increase in the system bandwidth or an improvement in the spectral efficiency. Since the mobile bandwidth is an expensive and scarce resource, it seems likely that a high frequency reuse is employed in the future cellular networks to increase their spectral efficiency. Such a setup by its very nature is interference limited. Most of this interference originates from outside the cell, and requires strategic base station cooperation schemes for its cancellation.
This thesis investigates different multiuser detection schemes for uplink cellular systems to mitigate interference between adjacent cells through exchange of information between the base stations. As such, it can be considered an extension/improvement over the existing SINR enhancing schemes employed in 3GPP standards, which combines signals from multiple cells during soft/softer handover. The investigated cooperative detection schemes are further classified into centralized and decentralized approaches, depending on whether the processing is done jointly at a single central point or locally at each base station in a distributed manner. The objective is to identify different receive algorithms that give the best complexity-performance tradeof while keeping a low backhaul traffic between the base stations. Additionally, user positions within a cellular system need to be effectively modelled, so that their effect on the receiver performance can be investigated.
The information available at each base station has to be quantized before being exchanged. This introduces additional noise into the system and degrades the receiver performance for a given SNR. Since the centralized and distributed strategies exchange the received information in different forms, i.e., baseband signals or Log-Likelihood ratios, the quantization strategy and information exchange mechanism is also different. In our presented work, we try to identify the best quantization strategy for the received baseband signal exchanged during centralized processing so as to minimize the performance loss for a given number of quantization bits. Similarly, we also investigate efficient quantization strategies for reliability values exchanged between the base stations during distributed processing.
The strategic approaches for multiuser detection are well justified by information theoretic analysis, suggesting MIMO-like gains in the system capacity. The achievable rate per user significantly exceeds that of a conventional cellular system. We conclude that the system becomes fairer as not only the difference between the ergodic and outage capacities of a single user become smaller, but also the difference in performance between the users positioned at different locations within a cell is reduced. We also observe that, although, the performance of centralized processing schemes is superior to distributed ones it normally requires higher backhaul traffic. We therefore suggest using it in conjunction with distributed detection schemes through a scheduler in order to reach any required performance-backhaul tradeoff.
Another main conclusion to be drawn from this work is that the optimal quantization for the reliability values can be closely approached by minimizing the mean square quantization error in the soft bit domain. Contrary to that, performing complex optimal quantization of baseband signals does not give us any signifficant advantage, and uniform quantization with clipping appears to be adequate.

Abstract in deutsch

In den letzten Jahrzehnten erfuhr die drahtlose Kommunikation einen rasanten Aufschwung. Einerseits verfünffachte sich die Anzahl der Mobilfunk-Teilnehmer und andererseits wuchs der Bedarf an drahtlosen, breitbandigen Datenanbindungen exponentiell an. Der Erfolg zukünftiger drahtloser Kommunikationssysteme wird entscheidend davon abhängen, inwieweit die Bedürfnisse und Anforderungen der Nutzer erfüllt und Übertroffen werden. Viele zukünftige Anwendungen beinhalten hochratige Datendienste. Die Bereitstellung dieser Dienste erfordert entweder die Vergrößerung der Systembandbreite oder die Verbesserung der spektralen E±zienz. Jedoch stellt die Bandbreite in der mobilen Kommunikation eine sehr knappe und folglich kostenintensive Ressource dar. Deshalb zeichnet sich der Trend ab, in zukünftigen Mobilfunknetzen eine höhere Frequenzwiederholung einzusetzen und somit die spektrale Effizienz zu steigern. Jedoch ist die Leistungsfähigkeit solcher Konzepte inhärent durch die Interferenz begrenzt, deren dominanter Anteil durch benachbarte Zellen hervorgerufen wird. Deshalb werden Kooperationsstrategien zwischen den Basisstationen benötigt, um die Interferenz zwischen Zellen zu senken, um eine bis zu 8-fach höhere spektrale E±zienz zu erzielen als in der zweiten und dritten Mobilfunkgeneration.
In dieser Arbeit werden verschiedene Mehrnutzer-Detektionsverfahren für den Uplink in zellularen Mobilfunksystemen untersucht, welche die Interferenz zwischen benachbarten Mobilfunkzellen mithilfe des Informationsaustausches zwischen den Basisstationen kompensiert. Solche Verfahren werden nachfolgend in zentralisierte und dezentralisierte Verfahren, abhängig davon, ob die Verarbeitung von einer zentralen Einheit oder verteilt in den beteiligten Basisstationen ausgeführt wird, unterteilt. Zielsetzung ist es, verschiedene Empfangsalgorithmen zu bestimmen, welche den besten Kompromiss zwischen Komplexität und Leistungsfähigkeit erzielen und gleichzeitig den zusätzlichen Informationsaustausch zwischen den Basisstationen gering halten. Zudem müssen die Nutzerpositionen im zellularen Mobilfunknetz effektiv modelliert werden, um den Einfluss der Nutzer auf die Leistungsfähigkeit der Empfänger untersuchen zu können.
Die Information, welche jede Basisstation aus ihren Uplink-Verbindungen gewinnt, kann nur quantisiert mit anderen Basisstationen ausgetauscht werden. Aufgrund dieser Quantisierung wird zusätzliches Rauschen in das System eingefügt und verschlechtert somit die Leistungsfähigkeit des Empfängers bei einem bestimmten Signal-zu-Rausch Verhältnis. Da zentralisierte sowie auch verteilte Ansätze die Empfangsinformation auf unterschiedliche Weise austauschen kännen, z.B. Basisband Signale oder Log-Likelihood Verhältnisse, existieren auch unterschiedliche AnsÄatze fÄur die Quantisierung und den Informationsaustausch.
Diese Arbeit zielt darauf ab, für den zentralisierten Ansatz die besten Quantisierungsstrategie für den Austausch der empfangenen Basisbandsignale zu bestimmen, welche die geringste Verschlechterung der LeistungsfÄahigkeit bei einer gegebenen Anzahl von Quantisierungsbits erzielt. Ebenso werden für dezentralisierte Verfahren effiziente Quantisierungsstrategien für den Austausch der Zuverlässigkeitsinformation zwischen den Basisstationen untersucht.
Die entwickelten Mehrnutzer-Detektionsstrategien werden mit informationstheoretischen Analysen untermauert und bieten eine MIMO ähnliche Verbesserung der Systemkapazität. Die verfügbare Datenrate pro Nutzer übersteigt jene in konventionellen Mobilfunksystemen signifikant.
Zusammenfassend kann gesagt werden, dass die Fairness in dem System erhöht wird, da sich nicht nur die Differenz zwischen ergodischer Kapazität und der Kapazität mit Outage eines einzelnen Nutzers verringert, sondern auch die Unterschiede in der Performance zwischen an unterschiedlichen Positionen innerhalb einer Zelle befindlichen Nutzern reduziert werden. Es zeigt sich, dass zentralisierte VerarbeitungsansÄatze einerseits eine bessere Performance erzielen als die verteilten Verarbeitungsansätze. Andererseits verursachen sie eine höhere Verkehrslast auf Verbindungsnetzen (Backhaul). Deshalb wird ein zentralisierter Verarbeitungsansatz mit verteilten Detektionsschemata, kontrol- liert von einem Steueralgorithmus, vorgeschlagen, um einen beliebigen Abtausch zwischen Performance und Backhaul-Traffic zu erzielen.
Eine andere Hauptschlussfolgerung dieser Arbeit ist, dass die optimale Quantisierung der Zuverlässigkeitswerte fast erreicht werden kann, indem der mittlere quadratische Quan- tisierungsfehler im Soft Bit-Wertebereich minimiert wird. Dem entgegen bietet die komplexe optimale Quantisierung der Basisbandsignale keinen signifikanten Vorteil, sodass die lineare Quantisierung mit Wertebeschränkung die adäquate Lösung darstellt.