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기존에는 주로 라우팅, 스케줄링, MAC 프로토콜과 같은 디자인 측면에서 시스템 처리량 최적화 문제를 다루었으나 멀티 홉 MIMO 네트워크와 같이 복잡한 다변수 시스템에서는 새로운 최적화 방식이 필요하며 꾸준히 연구되어 왔다. 계층간 최적화(Cross-layer optimization)는 네트워크 성능 향상에 이론적인 해결책의 근간을 제시하여 왔고 멀티 홉 MIMO 네트워크로의 확장도 꾸준히 연구되어 왔다. 계층간 최적화를 MIMO에 적용할 경우 기존의 SISO보다 복잡해진 MU-MIMO의 물리계층 연산이 MAC 스케줄링과 같은 다른 계층의 문제와 연계되어 그 복잡도가 기하급수적으로 커진다. 특히 문제 자체가 LP 등으로 쉽게 표현될 수 없는 특성을 가지며, LP로 표현한다고 하더라도 수많은 변수들은 실질적으로 최적화를 하는데 많은 어려움을 주게 된다. 본 논문은 주어진 트래픽 요구량을 만족시키는 최소 길이 스케줄링 (minimum length scheduling) 문제를 멀티 홉 MIMO 네트워크에 적용하여 계층간 최적화 방식으로 해결하려고 하는 데 그 목적이 있다. 또한 이 과정 중에 나타나는 복잡도 문제를 해결하는 방법에 대하여 논한다. 제안한 해결방법은 column generation을 통한 LP decomposition을 기반으로 최적화된 스케줄링 알고리즘을 고안하는 것이다. 다양한 수학적 분석과 시험 결과를 통해 제안하는 방식이 성능향상에 큰 도움을 주는 것을 확인하였다.
In conventional communication systems, throughput optimization problems have been mainly dealt with in terms of protocol designs such as routing, scheduling, and encoding/decoding efficiency. However a new optimization solution has been required and widely studied for complex multivariate systems such as multi-hop MIMO networks. Cross-layer optimization has been introduced as the basic framework for the theoretical solutions to improve the network performance, and there has been a plethora of approaches to extend the cross-layer optimization processes to the multi-hop MIMO networks. Contrary to the legacy SISO, if the cross-layer optimization is applied to MIMO networks without appropriate variables reduction, the computation complexity increases exponentially. Linking the physical layer operations of MU-MIMO to other layer features such as MAC scheduling may cause a tremendous computational overhead. The problem itself has characteristics that cannot be easily expressed in LP, and even if expressed in LP, numerous variables presented in the system prevent a practical optimization. The purpose of this paper is to solve the problem of minimum length scheduling that satisfies a given traffic demand in a multi-hop MIMO network with a cross-layer optimization scheme. The solution we proposed is to devise an optimized scheduling algorithm based on LP decomposition through column generation. Through various mathematical analysis and test results, we have confirmed that the proposed method greatly improves the system performance significantly.
