[論文レビュー] Analysis of Massive MIMO With Hardware Impairments and Different Channel Models

Fredrik Athley, Giuseppe Durisi+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 17, 2015

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 5被引用数 24

ひとこと要約

本稿は、ハードウェア制限を伴うダウンリンク massive MIMO システムとさまざまなチャネルモデルを分析し、マッチドフィルタ（MF）およびゼロフォーカス（ZF） precoding におけるSINRおよびsum rateの解析的近似を導出する。フェーズおよびアモルチュードエラーが、アレイサイズに依存しない一定のSINR劣化を引き起こすことが示され、これは送信パワーのスケーリングによって補償可能である。また、ZFはMFに比べてハードウェア制限に対してより感受性が高いことが判明した。

ABSTRACT

Massive Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) is foreseen to be one of the main technology components in next generation cellular communications (5G). In this paper, fundamental limits on the performance of downlink massive MIMO systems are investigated by means of simulations and analytical analysis. Signal-to-noise-and-interference ratio (SINR) and sum rate for a single-cell scenario multi-user MIMO are analyzed for different array sizes, channel models, and precoding schemes. The impact of hardware impairments on performance is also investigated. Simple approximations are derived that show explicitly how the number of antennas, number of served users, transmit power, and magnitude of hardware impairments affect performance.

研究の動機と目的

• ハードウェア制限（特にフェーズおよびアモルチュードエラー）が massive MIMO のダウンリンク性能に与える影響を調査すること。
• 同一のパスロス条件のもとで、IIDレイノールズ、3GPP SCM、ITU UMa の異なるチャネルモデルにおけるシステム性能を比較すること。
• アレイサイズ、ユーザー数、送信パワー、ハードウェア制限レベルに依存するSINRおよびsum rateのシンプルな解析的近似を導出すること。
• 不完全なハードウェアおよびチャネル状態情報下でのMFおよびZF precoding方式のロバストネスを評価すること。
• 現実的な制限を伴う条件下での性能限界を定量化することで、massive MIMO システムの設計指針を提供すること。

提案手法

• Mアンテナを備えた基地局とK個の単一アンテナUEを有するセル1のダウンリンク massive MIMO モデルを用い、SNRを一定に保つために P = N₀SNRₜ/M のパワー正規化を採用する。
• 完全なCSIを仮定した下で、MFおよびZF precoding におけるSINRおよびsum rateを分析し、標準モデル y = √P H W x + e を使用する。
• IIDレイノールズフェージングにおいて、乗法的歪みモデルを用いてフェーズおよびアモルチュードエラーを考慮したSINRの解析的近似を導出する。
• 重要な近似として、SINR劣化要因 ≈ 1 / (1 + σ²) を導入し、MFにおける誤差影響がMに依存しないことを示す。ここで σ² = σₐ² + σϕ² である。
• 異なるチャネルモデルおよびハードウェア制限レベルにおける解析結果の妥当性を、シミュレーションにより検証する。
• 小規模な誤差に対してテイラー展開を用いてSINR損失を近似し、劣化が総誤差分散 σ² にのみ依存することを確認する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MFおよびZF precoding を用いる massive MIMO において、precoding 重みのフェーズおよびアモルチュードエラーがSINRおよびsum rateに与える影響は何か？
• RQ2 パスロスを等しく補正した場合、異なるチャネルモデル（IIDレイノールズ、3GPP SCM、ITU UMa）が massive MIMO の性能に与える影響は何か？
• RQ3 ハードウェア制限下でのMFおよびZF precoder の性能を比較すると、どちらがよりロバストか？
• RQ4 特にMが大きい極限において、送信パワーの増加によってハードウェア制限によるSINR劣化を補償できるか？
• RQ5 アレイサイズM、ユーザー数K、SNRₜ、ハードウェア誤差分散といったシステムパラメータに依存するsum rateの透明な依存関係を示す解析的近似は導出可能か？

主な発見

• パスロスを等しく補正した場合、3GPP SCMおよびITU UMa チャネルモデルは、IIDレイノールズモデルと同等の性能を示す。
• UE間のパスロス差を考慮に入れると、MF precoding において顕著な性能劣化が生じるが、ZFはわずかに劣化するにとどまる。
• フェーズおよびアモルチュードエラーは、MF precoding において、アレイサイズMに依存しない一定のSINR劣化要因（約 1 / (1 + σ²)）を引き起こす。
• ZP precoder は、MF precoder よりもハードウェア制限に対してより感受性が高く、とくに誤差分散が大きい場合には顕著である。
• 小規模な誤差では、SINR劣化はフェーズおよびアモルチュード誤差の分散の合計（σ² = σₐ² + σϕ²）にのみ依存し、個々の値には依存しない。
• Mが大きい極限では、システムはノイズ制限状態に移行し、ハードウェア制限によるSINR損失は送信パワーの増加によって完全に補償可能である。