[論文レビュー] A Novel MCMC Based Receiver for Large-Scale Uplink Multiuser MIMO Systems

Tanumay Datta, Naveen Kumar+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2012

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 45被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、数十から数百本のアンテナを備えた大規模な上行リンクマルチユーザMIMOシステムに対して、新規の確率的MCMC（R-MCMC-R）検出およびMCMCベースのチャネル推定アルゴリズムを提案する。確率的サンプリングと複数回の再起動を組み合わせることで、従来のMCMCにおける停滞問題を克服し、低複雑性でほぼ最適な性能を達成し、4-QAM、16-QAM、64-QAMにおいて、完璧なチャネル知識に近いBERを実現した。

ABSTRACT

In this paper, we propose low complexity algorithms based on Markov chain Monte Carlo (MCMC) technique for signal detection and channel estimation on the uplink in large scale multiuser multiple input multiple output (MIMO) systems with tens to hundreds of antennas at the base station (BS) and similar number of uplink users. A BS receiver that employs a randomized sampling method (which makes a probabilistic choice between Gibbs sampling and random sampling in each iteration) for detection and a Gibbs sampling based method for channel estimation is proposed. The algorithm proposed for detection alleviates the stalling problem encountered at high SNRs in conventional MCMC algorithm and achieves near-optimal performance in large systems. A novel ingredient in the detection algorithm that is responsible for achieving near-optimal performance at low complexities is the joint use of a {\it randomized MCMC (R-MCMC) strategy} coupled with a {\it multiple restart strategy} with an efficient restart criterion. Near-optimal detection performance is demonstrated for large number of BS antennas and users (e.g., 64, 128, 256 BS antennas/users). The proposed MCMC based channel estimation algorithm refines an initial estimate of the channel obtained during pilot phase through iterations with R-MCMC detection during data phase. In time division duplex (TDD) systems where channel reciprocity holds, these channel estimates can be used for multiuser MIMO precoding on the downlink. Further, we employ this receiver architecture in the frequency domain for receiving cyclic prefixed single carrier (CPSC) signals on frequency selective fading between users and the BS. The proposed receiver achieves performance that is near optimal and close to that achieved with perfect channel knowledge.

研究の動機と目的

• 高SNRにおける大規模な上行リンクマルチユーザMIMOシステムにおける従来のMCMCベース検出の停滞問題を解消すること。
• 64～256本の基地局アンテナとユーザーを有するシステムで、ほぼ最適な性能を達成する低複雑性の検出アルゴリズムを開発すること。
• パイロット推定値を初期値として、データフェーズのフィードバックを用いて改善する反復的MCMCベースのチャネル推定技術を設計すること。
• 周波数選択性 fading 環境におけるサイクリックプレフィックス・シングルキャリア（CPSC）信号向けに、受信機アーキテクチャを周波数ドメイン処理に拡張すること。
• 高次QAMを用いた実用的なマルチユーザMIMO環境において、完璧なチャネル状態情報に近い性能を実証すること。

提案手法

• 各反復でギブスサンプリングとランダムサンプリングの間を確率的に選択する確率的MCMC（R-MCMC）戦略を導入し、局所最適解から脱出するとともに、停滞を回避する。
• 解空間の多様な領域を探索するための複数回の再起動戦略を実装し、効率的な再起動基準を用いることで、ほぼ最適解への収束を向上させる。
• 1つの反復で得られた符号記号をフィードバックし、次の反復でチャネル推定値を改善する、共同検出とチャネル推定のフレームワークを採用する。
• 時間領域信号モデルをDFTおよびCPSC信号処理を用いて周波数ドメイン同等形に変換することで、R-MCMC-R検出アルゴリズムを周波数ドメインに適用する。
• 周波数ドメイン信号モデルを線形システムとして定式化：$\mathbf{z}^j = \mathbf{A} \mathbf{h}^j + \mathbf{w}^j$、ここで$\mathbf{A}$は検出された符号記号から構築される。
• パイロットフェーズで得られた初期チャネル推定値を、検出と推定の反復フィードバックループを用いて、チャネル推定段階でギブスサンプリングを用いて改善する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MCMC検出における確率的サンプリング戦略が、高SNRの大規模MIMOシステムにおける停滞問題を効果的に緩和できるか？
• RQ2 確率的サンプリングと複数回の再起動を組み合わせることで、16-QAM や 64-QAM において、それぞれの手法単独よりも検出性能がどの程度向上するか？
• RQ3 周波数選択性 fading 環境において、反復的MCMCベースのチャネル推定は、完璧なチャネル状態情報と比較してどの程度の性能を達成するか？
• RQ4 提案されたMCMCベースの受信機アーキテクチャは、多数のユーザーと基地局アンテナを有する周波数ドメインCPSC MIMOシステムで、ほぼ最適な性能を達成できるか？
• RQ5 R-MCMC-R検出と反復的チャネル推定を組み合わせることで、実用的なマルチユーザMIMO環境におけるBER性能にどのような影響を与えるか？

主な発見

• 提案されたR-MCMC-R検出アルゴリズムは、基地局とユーザーにそれぞれ64、128、256本のアンテナを有する大規模な上行リンクMIMOシステムで、ほぼ最適な性能（最大尤度に近い）を達成した。
• 4-QAMでは、確率的サンプリングのみで低複雑性でほぼML性能を達成できるが、16-QAMおよび64-QAMでは、確率的サンプリングと複数回の再起動の併用が、性能劣化を回避するために不可欠である。
• 反復的MCMCベースのチャネル推定方式は、完璧なチャネル知識を有する場合と非常に近いBER性能を達成し、特に検出と推定の間で複数回の反復が行われた後で顕著に向上した。
• 周波数選択性 fading 環境（$K = N = 16$, $L = 6$, $I = 64$, $Q = 9$, 4-QAM）において、反復回数が増加するにつれてBERが改善され、完璧なチャネル状態情報に近い水準に収束した。
• 提案手法は、従来のMCMC検出における停滞問題を効果的に克服し、大規模システムにおける高SNRでも信頼性の高い収束を可能にした。
• MCMC受信機の周波数ドメイン実装は、さまざまな変調方式とシステム次元において高い性能を維持しており、スケーラビリティとロバスト性を示した。