[論文レビュー] 1-Bit Massive MIMO Transmission: Embracing Interference with Symbol-Level Precoding

Ang Li, Christos Masouros+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 28, 2020

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 14被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、1ビットのマッハビアスMIMOシステムにおけるシンボルレベルのプレコーディングを提案し、多ユーザー干渉を建設的に活用することで、1ビットD/Aコンバータ（DAC）の深刻なハードウェア制約にもかかわらず、ビット誤り率（BER）性能を顕著に向上させる。建設的干渉（CI）設計により干渉を利益となる信号として再定義することで、低複雑性かつエネルギー効率の高いハードウェアで近似的最適なスペクトル効率を達成する。

ABSTRACT

The deployment of large-scale antenna arrays for cellular base stations (BSs), termed as `Massive MIMO', has been a key enabler for meeting the ever-increasing capacity requirement for 5G communication systems and beyond. Despite their promising performance, fully-digital massive MIMO systems require a vast amount of hardware components including radio frequency chains, power amplifiers, digital-to-analog converters (DACs), etc., resulting in a huge increase in terms of the total power consumption and hardware costs for cellular BSs. Towards both spectrally-efficient and energy-efficient massive MIMO deployment, a number of hardware limited architectures have been proposed, including hybrid analog-digital structures, constant-envelope transmission, and use of low-resolution DACs. In this paper, we overview the recent interest in improving the error-rate performance of massive MIMO systems deployed with 1-bit DACs through precoding at the symbol level. This line of research goes beyond traditional interference suppression or cancellation techniques by managing interference on a symbol-by-symbol basis. This provides unique opportunities for interference-aware precoding tailored for practical massive MIMO systems. Firstly, we characterize constructive interference (CI) and elaborate on how CI can benefit the 1-bit signal design by exploiting the traditionally undesired multi-user interference as well as the interference from imperfect hardware components. Subsequently, we overview several solutions for 1-bit signal design to illustrate the gains achievable by exploiting CI. Finally, we identify some challenges and future research directions for 1-bit massive MIMO systems that are yet to be explored.

研究の動機と目的

• 1ビットDACを用いた完全デジタルのマッハビアスMIMOシステムの高コストおよび高消費電力問題を解決する。
• 1ビットプレコーディングにおける粗い信号分解能が引き起こす性能劣化を、干渉を利益と捉え直すことで克服する。
• 誤り率性能の向上を図るため、建設的干渉（CI）を活用する実用的で低複雑性のプレコーディング技術を開発する。
• ハードウェア制約下でも、5G以降のネットワークにおけるエネルギー効率的かつスペクトル効率的なマッハビアスMIMO展開を可能にする。
• チャネル不確実性下でも堅牢な1ビットプレコーディングを実現するため、高度な信号処理と機械学習の統合を検討する。

提案手法

• 従来のブロックレベルまたは線形プレコーディングとは異なり、1シンボルごとに干渉を管理するシンボルレベルのプレコーディングを導入する。
• 多ユーザー干渉を検出の信頼性を向上させるために、建設的干渉（CI）の原則を用いて意図的に干渉を整形する。
• 非凸な1ビットプレコーディング問題を解くために、C1POおよびC2POアルゴリズムで双凸緩和と交互最適化を採用する。
• 近似的最適解を得るために、半定値緩和（SDR）とDouglas-Rachford分割法をSDRおよびSQUID手法で適用する。
• 従来手法よりも収束性および性能を向上させるために、前向き後向き分割法と級数展開を活用する。
• チャネル変動に強い1ビットプレコーディングを学習できる、機械学習ベースのオートエンコーダフレームワークを提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1ビットのマッハビアスMIMOシステムにおいて、多ユーザー干渉を意図的に整形することで、システム性能をどのように向上させられるか？
• RQ2 1ビットシステムにおけるシンボルレベルのプレコーディングは、従来のブロックレベルまたは線形プレコーディングに比べて、どの程度の性能向上を達成するか？
• RQ3 建設的干渉（CI）設計は、従来のMSEベースまたはZF/MMSEプレコーディングと比較して、BERおよび複雑性の観点でどのように異なるか？
• RQ4 非線形パワー増幅器が1ビットプレコーディングシステムに与える影響は何か？ そして、システム設計においてどのように緩和できるか？
• RQ5 動的チャネル状態下でも、機械学習ベースのプレコーディングはモデルベース手法を上回る性能を達成できるか？

主な発見

• 建設的干渉（CI）を活用するシンボルレベルのプレコーディングは、従来の1ビットZFおよびMMSEプレコーディングと比較して、BER性能が顕著に向上する。
• C1POおよびC2POアルゴリズムは中程度の複雑性で良好なBER性能を達成し、特にPSK信号方式ではブロックレベル手法を上回る。
• SDRおよびSQUID手法は近似的最適な性能を提供するが、計算コストが高いため、中程度のサイズのシステムに限定される。
• 1ビットDACの使用により定圧アンプ送信が可能になり、高エネルギー効率のパワー増幅器を実現し、PAPRをゼロにまで低減できる。
• 機械学習ベースのオートエンコーダアプローチは、トレーニング中にチャネル不確実性に適応する堅牢な1ビットプレコーディング戦略を学習できる。
• タスク指向量子化（TBQ）は、プレコーディングと受信の共同最適化に有望であり、従来の量子化手法を凌駕する性能向上を実現する。