[論文レビュー] Cooperative Algorithms for MIMO Interference Channels

Steven W. Peters, Robert W. Heath|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2010

Advanced MIMO Systems Optimization被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、非協調的同チャンネルインタフェアの色付き雑音を考慮した3つの協調型MIMO干渉整合アルゴリズムを提案し、実用的ネットワークにおける和スループットを向上させる。これらの手法—最小干渉＋雑音漏れ（INL）、連合MMSE設計、収束性のある最大SINR—は、送信ビームフォーマーと受信フィルタを同時に最適化し、INLは限られたフィードバックにおける正規直交性を保証し、SINRの収束性も証明されている。従来のIAに比べ、干渉が存在する有限SNR領域で優れた性能を発揮する。

ABSTRACT

Interference alignment is a transmission technique for exploiting all available degrees of freedom in the interference channel with an arbitrary number of users. Most prior work on interference alignment, however, neglects interference from other nodes in the network not participating in the alignment operation. This paper proposes three generalizations of interference alignment for the multiple-antenna interference channel with multiple users that account for colored noise, which models uncoordinated interference. First, a minimum interference-plus-noise leakage algorithm is presented, and shown to be equivalent to previous subspace methods when noise is spatially white or negligible. A joint minimum mean squared error design is then proposed that jointly optimizes the transmit precoders and receive spatial filters, whereas previous designs neglect the receive spatial filter. This algorithm is shown to be a generalization of previous joint MMSE designs for other system configurations such as the broadcast channel. Finally, a maximum signal-to-interference-plus-noise ratio algorithm is developed that is proven to converge, unlike previous maximum SINR algorithms. The latter two designs are shown to have increased complexity due to non-orthogonal precoders, more required iterations, or more channel state knowledge than the min INL or subspace methods. The sum throughput performance of these algorithms is simulated in the context of a network with uncoordinated co-channel interferers not participating in the alignment protocol. It is found that a network with cochannel interference can benefit from employing precoders designed to consider that interference, but in some cases, ignoring the co-channel interference is advantageous.

研究の動機と目的

• 有限SNR領域および非協調的干渉者に起因する色付き雑音の下で、従来の干渉整合（IA）の性能が不十分になる問題に対処すること。
• 送信プレコーダと受信空間フィルタを連合最適化する実用的アルゴリズムを開発し、従来のIA手法が受信機設計を無視するという限界を克服すること。
• 最小干渉＋雑音漏れ（INL）アルゴリズムを導入し、色付き雑音に対応する部分空間IAの一般化を実現するとともに、限られたフィードバックにおける正規直交プレコーダを保証すること。
• 送信プレコーダと受信結合行列を同時に最適化する連合最小平均二乗誤差（MMSE）設計を提案すること。
• 収束性が保証された最大SINRアルゴリズムを設計し、従来の収束しないアプローチとは異なり、干渉制限ネットワークにおけるスペクトル効率を向上させること。

提案手法

• 最小INLアルゴリズムは、干渉と雑音が目的信号部分空間に漏れるのを最小化し、MMSE最適化の特殊ケースとして導出され、ラグランジュ双対法を用いて正規直交プレコーダを保証する。
• 連合MMSE設計は、すべてのユーザーにわたる平均二乗誤差を最小化することで、プレコーダと受信結合行列を同時に最適化し、一般化固有値分解を用いて閉形式解を導出する。
• 最大SINRアルゴリズムは、交互最適化フレームワークを用い、各ユーザーのプレコーダと受信フィルタを繰り返し更新してSINRを最大化する。収束性はKKT条件と単調性を用いて証明される。
• INLアルゴリズムは、高SNRまたは白色雑音の下では標準的な部分空間IAに簡略化され、先行研究との整合性が裏付けられる。
• すべてのアルゴリズムは、プレコーダと受信フィルタの交互最小化を用い、一般化リーマン比の解を用いて閉形式の更新式を導出する。
• SINR最大化ステップでは、最適プレコーダと受信フィルタベクトルの計算に一般化固有値問題を用い、正規化によってパワー制約を満たす。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 MIMO干渉チャネルにおいて、非協調的同チャンネル干渉者に起因する色付き雑音を考慮した干渉整合をどのように一般化できるか？
• RQ2 送信プレコーダと受信フィルタを連合最適化することで、受信機設計を無視する従来のIAと比較して和スループットにどのような影響を与えるか？
• RQ3 従来の収束しないアプローチとは異なり、MIMO干渉チャネルにおいて最大SINRアルゴリズムを収束可能に設計できるか？
• RQ4 干渉を考慮してプレコーダを設計することが性能を向上させる条件は何か？逆に、干渉を無視するほうが良い状況はどのようなときか？
• RQ5 有限SNRおよび限られたフィードバックを想定した実用的状況において、提案手法は標準IAと比較してどのように性能を発揮するか？

主な発見

• 最小INLアルゴリズムは正規直交プレコーダを保証し、限られたフィードバックにおける実装に不可欠である。高SNRまたは白色雑音下では標準IAに簡略化され、先行研究との整合性が裏付けられる。
• 連合MMSE設計は、送信と受信ビームフォーマーを連合最適化することで、従来のIAを上回る干渉抑制と信号復元性能を達成する。
• 提案された最大SINRアルゴリズムは、ラグランジュ乗数に関する1次元探索を用いて収束性が証明されており、従来のSINRベース手法の収束不能という問題を解決する。
• シミュレーションにより、同チャンネル干渉者が存在するネットワークでは、干渉を考慮して設計されたプレコーダが、特に干渉が中程度の状況で利点を示すことが明らかになった。
• 極端な状況—たとえば、1つの受信機でのみ強い同チャンネル干渉が発生する場合—では、設計時にその干渉を無視することが有利であることが示され、干渉モデル化と性能の間にはトレードオフがあることが示唆された。