간섭정렬(Interference Alignment : IA)은 높은 신호 대 잡음 비(Signal to Noise Ratio : SNR)에서 다중 사용자 간섭 채널에서 도달 가능한 최대 자유도를 얻을 수 있는 데이터 전송 기법이다. 그러나 대부분의 간섭정렬에 대한 연구는 네트워크 내의 모든 채널의 정보를 송, 수신단에서 완벽하게 알아야 하는 비현실적인 가정에 기반을 둔다. 본 논문에서는 K 사용자 다중안테나 간섭채널에서 간섭정렬을 위한 채널 상태 정보 (Channel-State Information : CSI)의 궤환 량을 효율적으로 감소시킬 수 있는 CSI 궤환 구조를 제안한다. 기존의 IA기법은 K의 2차함수의 형태로 궤환 오버헤드가 증가하는 반면, 제안된 궤환 구조는 송, 수신 단 사이에서 계산된 IA 송신기의 순차적인 교환을 통하여 K에 선형적으로 증가하는 오버헤드를 갖는다. 또한, 주어진 궤환 구조 하에서 제한된 궤환 채널에 의한 잔여 간섭의 세기를 분석하였으며, 이 때 발생하는 잔여 간섭을 최소화 할 수 있는 IA 조건, 즉, 주어진 채널환경에 따라 각 수신단에서 잔여 간섭을 최소화할 수 있는 최적의 IA 쌍을 순차적으로 결정하는 알고리즘을 제안한다.
Interference alignment (IA) is a data transmission technique that achieves the maximum degrees-of-freedom (DoF) in the multiuser interference channel for high signal-to-noise ratios (SNRs). However, most prior works on IA are based on the unrealistic assumption that perfect and global channel-state information (CSI) is available at all transmitters and receivers. In this paper, we propose the efficient design of feedback framework for IA that substantially suppresses the feedback overhead. While the feedback overhead in the conventional IA quadratically increases with K, the proposed feedback scheme supports the sequential exchange of computed IA precoders between transmitters and receivers and reduces the feedback overhead that linearly scales with K. Moreover, we analyze the residual interference due to the quantization error in limited feedback and propose the ordered IA algorithm that selects IA pair to minimize the sum residual interference in given channel realizations.
