[論文レビュー] Cell-Free Massive MIMO with Underlaid D2D Communications and Low Resolution ADCs.

Hamed Masoumi, Mohammad Javad Emadi+1 more|arXiv (Cornell University)|May 20, 2020

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 44被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、下位のデバイス間（D2D）通信および低分解能ADCを備えたセルフリー massive MIMOシステムを提案し、パイロット割当てにグリーディおよびグラフ彩色ベースの手法を用いてパイロット混信を低減するとともに、幾何プログラミングに基づくパワー制御により、サービス品質制約下でのスペクトル効率を最大化する。結果として、ランダムなパイロット割当ておよびフルパワー伝送と比較して顕著な性能向上が得られた。

ABSTRACT

In this article, we investigate uplink transmission of a cell-free massive multiple-input multiple-output (CF-mMIMO) system, underlaid with device-to-device (D2D) communications, and assuming that access points (APs) are equipped with low resolution analog-to-digital converters (ADCs). D2D user equipments (DUEs) are assumed to communicate in the same time-frequency resources as the CF-mMIMO user equipments (CFUEs). We derive closed-form expressions for achievable rates of both types of users, with perfect and imperfect channel state information. A set of orthogonal pilot sequences is reused among all the users to enable channel estimation. Then, greedy and graph coloring-based algorithms are employed to reduce pilot contamination. Furthermore, in order to control interference and improve the performance, two power control strategies are considered; the former aims at maximizing CFUEs' sum spectral efficiency (SE) subject to quality of service constraints on DUEs, while the latter maximizes weighted product of CFUEs' and DUEs' signal-to-interference-plus-noise-ratios (SINRs). For both the optimization problems, a solution based on geometric programming (GP) is developed. Finally, numerical results are provided to highlight the system performance and to show the improvements granted by the use of the proposed pilot assignment algorithms and power allocation solution, compared with the random pilot assignment and full power transmission case.

研究の動機と目的

• セルフリー massive MIMOシステムに下位D2D通信および低分解能ADCを統合した上行リンク伝送を分析すること。
• CF-mMIMOおよびD2Dユーザー間で再利用される直交パイロットシーケンスによって引き起こされるパイロット混信を解消すること。
• D2Dユーザーのサービス品質を確保しながらスペクトル効率を最適化するパワー制御戦略を設計すること。
• 構造的リソース再利用を通じて干渉を低減し、システム性能を向上させるパイロット割当てアルゴリズムを開発すること。
• 不完全なチャネル状態情報が提案されたシステムにおける実現可能なレートに与える影響を評価すること。

提案手法

• 完全および不完全なチャネル状態情報下でのCF-mMIMOユーザーおよびD2Dユーザーの実現可能レートに関する閉形式式を導出する。
• すべてのユーザーにわたって再利用される直交パイロットシーケンスの集合を用いて、上行リンクにおけるチャネル推定を実現する。
• グリーディおよびグラフ彩色ベースのアルゴリズムを適用し、パイロット混信を低減するパイロット割当てを実施する。
• 2種類の幾何プログラミングに基づくパワー制御戦略を提案：1つはDUEのQoS制約下でのCFUE合計スペクトル効率を最大化するもの、もう1つはCFUEおよびDUEのSINRの重み付き積を最大化するもの。
• アクセスポイントに低分解能ADCを導入し、システム設計における実用的ハードウェア制約をモデル化する。
• 協調的パワー割当ておよびパイロット割当てを通じて干渉管理を実施し、スペクトル効率および信頼性を向上させる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 セルフリー massive MIMOシステムに下位D2D通信および低分解能ADCを統合した場合、パイロット混信は実現可能レートにどのように影響を与えるか？
• RQ2 グリーディおよびグラフ彩色ベースのパイロット割当てアルゴリズムは、ランダム割当てと比較してパイロット混信をどの程度低減できるか？
• RQ3 スペクトル効率および公平性の観点から、幾何プログラミングに基づくパワー制御はフルパワー伝送に比べてどの程度の性能向上を達成できるか？
• RQ4 不完全なチャネル状態情報と低分解能ADCが、同時にシステムのスペクトル効率および信頼性にどのように影響を与えるか？
• RQ5 パワー制約下でCFUE合計スペクトル効率を最大化するのとD2DユーザーのQoSを確保するのとの間にどのようなトレードオフが存在するか？

主な発見

• 提案されたパイロット割当てアルゴリズムはパイロット混信を顕著に低減し、ランダムパイロット割当てと比較してCF-mMIMOおよびD2Dユーザーの両方の実現可能レートが向上した。
• SINRの重み付き積を最大化する幾何プログラミングベースのパワー制御戦略は、QoS制約下での合計スペクトル効率最大化戦略よりも高いスペクトル効率および公平性を達成した。
• 低分解能ADCでさえも、提案された設計のロバスト性を示しており、高いスペクトル効率を維持した。
• ユーザー密度が高く干渉が顕著な状況では、最適化されたパイロット割当ておよびパワー制御による性能向上が顕著に現れた。
• 不完全なチャネル状態情報はシステム性能を低下させるが、提案された手法は強固な干渉低減およびパワー制御により依然として有効であった。
• 数値結果により、構造的パイロット割当てと適応的パワー制御の組み合わせが、ベースライン手法と比較してスペクトル効率を顕著に向上させることが確認された。