[論文レビュー] Achievable Rates of FDD Massive MIMO Systems with Spatial Channel Correlation

Zhiyuan Jiang, Andreas F. Molisch+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 29, 2014

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 25被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、空間相関チャネルを有するFDD massive MIMOシステムにおける固有空間に基づくトレーニングシーケンスおよびフィードバックコードブックを提案し、チャネル相関を活用することでCSIT取得のオーバーヘッドを低減する。i.i.d. FDDシステムと比較して顕著なレートゲインを達成し、TDD massive MIMOとの性能ギャップを縮小する。特に強い相関および中程度のアンテナ数の下で優れた性能を示し、JSDMを上回る。

ABSTRACT

It is well known that the performance of frequency-division-duplex (FDD) massive MIMO systems with i.i.d. channels is disappointing compared with that of time-division-duplex (TDD) systems, due to the prohibitively large overhead for acquiring channel state information at the transmitter (CSIT). In this paper, we investigate the achievable rates of FDD massive MIMO systems with spatially correlated channels, considering the CSIT acquisition dimensionality loss, the imperfection of CSIT and the regularized-zero-forcing linear precoder. The achievable rates are optimized by judiciously designing the downlink channel training sequences and user CSIT feedback codebooks, exploiting the multiuser spatial channel correlation. We compare our achievable rates with TDD massive MIMO systems, i.i.d. FDD systems, and the joint spatial division and multiplexing (JSDM) scheme, by deriving the deterministic equivalents of the achievable rates, based on popular channel models. It is shown that, based on the proposed eigenspace channel estimation schemes, the rate-gap between FDD systems and TDD systems is significantly narrowed, even approached under moderate number of base station antennas. Compared to the JSDM scheme, our proposal achieves dimensionality-reduction channel estimation without channel pre-projection, and higher throughput for moderate number of antennas and moderate to large channel coherence time, though at higher computational complexity.

研究の動機と目的

• CSIT取得に起因するFDD massive MIMOシステムにおける高いパイロットオーバーヘッドを是正すること。これはTDDシステムと比較して性能を著しく制限する要因である。
• 空間チャネル相関を活用してCSITフィードバックおよびトレーニングの次元を低減し、リソースオーバーヘッドを最小限に抑える。
• マルチユーザー空間相関を活用した最適なダウンリンクトレーニングシーケンスおよびユーザーのフィードバックコードブックを設計し、レート性能を向上させる。
• 空間相関を適切に活用することで、FDD massive MIMOがTDDシステムに近い性能を達成できることを示す。
• JSDMおよびi.i.d. FDDシステムと比較した性能評価を行い、高コherenctおよび高角度分散環境下での優位性を示す。

提案手法

• チャネル相関行列の主要固有ベクトルを用いて、チャネルの空間相関構造を活用する固有空間チャネル推定方式を提案。
• 推定誤差を低減し、トレーニングオーバーヘッドを削減するため、空間相関構造に適合したダウンリンクトレーニングシーケンスを設計。
• 相関行列の固有空間における有効チャネルの量子化に特化した歪み付きフィードバックコードブック設計を提案。これによりフィードバック次元が低減される。
• 不完全なCSITを考慮しつつマルチユーザーインタリフェアレンスを低減するため、正則化ゼロフォーサーイング（RZF）予めんを用いる。
• 確率的行列理論を用いて、空間相関 fading 下での実現可能レートの決定的同等式を導出。これにより、解析が容易な性能評価が可能となる。
• チャネル事前投影を回避する次元削減アプローチを導入。これはJSDMとは異なり、固有空間への直接フィードバックを可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 FDD massive MIMOシステムにおいて、空間チャネル相関を活用することで、CSITフィードバックおよびトレーニングオーバーヘッドを低減可能か？
• RQ2 空間相関を活用した場合、FDD massive MIMOはTDD massive MIMOと比較してどの程度のレートを達成できるか？
• RQ3 提案された固有空間に基づくトレーニングおよびフィードバック方式は、JSDMと比較してスルーレットおよび複雑度の面でどのように異なるか？
• RQ4 チャネルコherenct時間および角度分散が、提案方式の性能に及ぼす影響は何か？
• RQ5 限られたフィードバック下で、2次統計量（チャネル相関行列）を活用すると、FDD massive MIMOの実現可能レートが顕著に向上するか？

主な発見

• 提案された固有空間に基づくトレーニングおよびフィードバック設計により、FDDとTDD massive MIMOシステム間のレートギャップが顕著に縮小され、特に強い空間相関および中程度の基地局アンテナ数の下で顕著である。
• チャネル相関が強く、基地局アンテナ数が非常に大きくない場合、FDDシステムの実現可能合計レートはTDDシステムを上回ることすら可能である。
• JSDM方式と比較して、中〜大規模なチャネルコherenct時間および大規模な角度分散環境下で、より高いスペクトル効率を達成するが、計算複雑度の増加を伴う。
• チャネル事前投影を必要とせず、チャネル推定における次元削減を実現。JSDMと比較して、より単純かつ直接的な実装が可能である。
• 数値結果により、i.i.d. FDDシステムと比較して顕著なレート向上が確認され、FDD massive MIMOにおける空間相関の活用の有効性が裏付けられた。
• チャネル相関行列が適切に推定され、ユーザー数が基地局アンテナ数に対して小さい場合、性能向上が最も顕著に現れる。