Numerical Evaluation of the MU-MIMO Beamforming Performance with User Selection Algorithm

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This paper presents the numerical evaluation of the ZF beamforming algorithm using the user selection in the multiuser multiantenna (MU-MIMO) downlink system. Two user selection algorithm – semiorthogonal user selection and greedy user selection are numerically evaluated based on the open source MIMO channel model. The sum rate performance depending on number of users are presented. The arising inter user correlation degrades the sum rate (spectral efficiency) performance of multiuser MIMO system especially in scenarios where the number of users is larger than the number of antennas at the BS. The selection of users is based on the orthogonality of the channels among selected users. For MIMO channel simulation the QUADRIGA channel model reflecting the real propagation conditions is used. The obtained performance of MU-MIMO ZF precoding in spatially correlated channel are compared based on the empirical cumulative density function of the sum rate of multiple users. Numerical results show that the ZF precoder using user selection (G ZF) outperforms the ZF precoder with random user selection in spectral efficiency. The greedy user selection in spatially correlated channel has advantage to semi-orthogonal user selection. It isobserved that as the increasing the number of served users used for selection the greedy user selection gives better performance than semi-orthogonal algorithm.

About the authors

A. A. Kalachikov

Siberian State University of Telecommunications and Information Science

Email: 330rts@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-1235-6314

References

  1. Bjornson E., Hoydis J., Sanguinetti L. Massive MIMO Networks: Spectral, Energy, and Hardware Efficiency // Foundations and Trends in Signal Processing. 2017. Vol. 11. Iss. 3‒4. PP. 154‒655. doi: 10.1561/2000000093
  2. Castaneda E., Silva A., Gameiro A., Kountouris M. An Overview on Resource Allocation Techniques for Multi-User MIMO Systems // IEEE Communications Surveys and Tutorials. 2017. Vol. 19. Iss. 1. PP. 239‒284. doi: 10.1109/COMST.2016.2618870
  3. ETSI TS 38.211 V15.8.0 (2020-01). 5G; NR; Physical channels and modulation.
  4. Bayesteh A., Khandani A.K. On the User Selection for MIMO Broadcast Channels // IEEE Transactions on Information Theory. 2008. Vol. 54. Iss. 3. PP. 1086‒1107.
  5. Yoo T., Goldsmith A. On the optimality of multiantenna broadcast scheduling using zero-forcing beamforming // IEEE Journal on Selected Areas in Communications. 2006. Vol. 24. Iss. 3. PP. 528‒541. doi: 10.1109/JSAC.2005.862421
  6. Dimic G., Sidiropoulos N.D. On downlink beamforming with greedy userselection: Performance analysis and a simple new algorithm // IEEE Transactions on Signal Processing. 2005. Vol. 53. Iss. 10. PP. 3857‒3868. doi: 10.1109/TSP.2005.855401
  7. Kaltenberger F., Gespert D., Knopp R., Kountouris M. Performance of Multi-User MIMO Precoding with Limited Feedback over Measured Channels // Proceedings of the IEEE Global Telecommunications Conference (IEEE GLOBECOM 2008, New Orleans, USA, 30 November‒04 December 2008). IEEE, 2008. doi: 10.1109/GLOCOM.2008.ECP.738
  8. Cho Y.S., Kim J., Yang W.Y., Kang C.G. MIMO-OFDM Wireless Communications with MATLAB. John Wiley and Sons, 2010. 544 p.
  9. ETSI TR 138.901 V16.1.0 (2020-11). 5G; Study on channel model for frequencies from 0,5 to 100 GHz.
  10. Clerckx B., Kim G., Sung J. Correlated Fading in Broadcast MIMO Channels: Curse or Blessing? // Proceedings of the IEEE Global Telecommunications Conference (IEEE GLOBECOM 2008, New Orleans, USA, 30 November‒04 December 2008). IEEE, 2008. doi: 10.1109/GLOCOM.2008.ECP.735
  11. Jaeckel S., Raschkowski L., Börner K., Thiele L., Burkhardt F., Eberlein E. Quasi Deterministic Radio Channel Generator. User Manual and Documentation. QuaDRiGa. Document Revision: v2.2.0. Berlin: Fraunhofer Heinrich Hertz Institute, 2019.
  12. Jaeckel S., Raschkowski L., Börner K., Thiele L. QuaDRiGa: A 3-D Multicell Channel Model with Time Evolution for Enabling Virtual Field Trials // IEEE Transactions on Antennas Propagation. 2014. Vol. 62. Iss. 6. PP. 3242‒3256. doi: 10.1109/TAP.2014.2310220

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download


Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».