[論文レビュー] Design of Non-orthogonal and Noncoherent Massive MIMO for Scalable URLLC Beyond 5G

He Chen, Zheng Dong+2 more|arXiv (Cornell University)|Jan 29, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 40被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、5G以降のシステムにおけるスケーラブルで超信頼性の高い低遅延通信（sURLLC）を実現するため、非直交的で非coherentな massive MIMO フレームワークを提案する。大規模なアンテナアレイと、独自に分解可能なコンステレーショングループ（UDCG）に基づく新規微分変調方式を活用することで、瞬時のチャネル状態情報が不要な状態でも、信頼性の高いユーザー信号の分離を実現し、従来のcoherent ZF やユークリッド距離に基づく設計と比較して優れた誤り性能を達成する。特にセルエッジユーザーにおいて顕著な改善効果を示す。

ABSTRACT

This paper is to design and optimize a non-orthogonal and noncoherent massive multiple-input multiple-output (MIMO) framework towards enabling scalable ultra-reliable low-latency communications (sURLLC) in wireless systems beyond 5G. In this framework, the huge diversity gain associated with the large-scale antenna array in massive MIMO systems is leveraged to ensure ultrahigh reliability. To reduce the overhead and latency induced by the channel estimation process, we advocate the noncoherent communication technique which does not need the knowledge of instantaneous channel state information (CSI) but only depends on the large-scale fading coefficients for information decoding. To boost the scalability of the system considered, we enable the non-orthogonal channel access of multiple users by devising a new differential modulation scheme to assure that each transmitted signal matrix can be uniquely determined in the noise-free case and be reliably estimated in noisy cases when the antenna array size is scaled up. The key idea is to make the transmitted signals from multiple users be superimposed properly over the air such that when the sum-signal is correctly detected, the signals sent by all users can be uniquely determined. To further improve the average error performance when the array antenna number is large, we propose a max-min Kullback-Leibler (KL) divergence-based design by jointly optimizing the transmitted powers of all users and the sub-constellation assignment among them. Simulation results show that the proposed design significantly outperforms the existing max-min Euclidean distance-based counterpart in terms of error performance. Moreover, our proposed approach also has a better error performance than the conventional coherent zero-forcing (ZF) receiver with orthogonal channel training, particularly for cell-edge users.

研究の動機と目的

• 5G以降の無線ネットワークにおける超信頼性低遅延通信（URLLC）のスケーラビリティ、信頼性、低遅延要件を満たす。
• 大規模MIMOにおいてパイロットに基づくチャネル推定を不要にするために、大規模フェージング係数にのみ依存する非coherent通信を採用することで、パイロットオーバーヘッドを排除する。
• 新しい微分変調方式を用いて、大規模MIMOシステムにおける非直交多重アクセス（NOMA）を実現するとともに、受信機での一意な信号復元を保証する。
• 最大最小Kullback-Leibler（KL）散逸基準を用いて、ユーザーの送信パワー割り当てとサブコンステレーション割り当てを共同で最適化することで、システム性能を最適化する。
• 特に高速移動および高フェージング環境下で、従来手法と比較して誤り性能を向上させることを目的とする。

提案手法

• 大規模フェージング係数にのみ依存して信号を復調する非coherent massive MIMOフレームワークを導入することで、パイロットオーバーヘッドを排除し、遅延を低減する。
• ユーザーごとの信号が重ね合わせ信号から一意に復元可能であることを保証するため、独自に分解可能なコンステレーショングループ（UDCG）を用いた新しい微分変調方式を設計する。
• 最大最小KL散逸に基づく最適化を用いて、送信パワー割り当てとサブコンステレーション割り当てを共同で最適化し、すべてのユーザーにおける最小信頼性を最大化する。
• ノイズのない状態において、送信信号行列が一意に復号可能であるための理論的条件を導出するとともに、アレイサイズが増加する条件下で、ノイズ環境下でも頑健に推定可能であることを示す。
• 信号共分散行列を $ \mathbf{R} = \mathbf{X}_T^H \mathbf{D} \mathbf{X}_T $ として行列分解により表現する手法を採用し、UDCG条件下で $ \mathbf{X}_T $ の一意性を保証する。
• 提案されたUDCGが、異なる信号行列が異なる尤度関数を生成することを証明し、信頼性の高い最尤検出を可能にすることを示す。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非coherentな massive MIMO と非直交アクセスを用いた通信は、受信機でのチャネル状態情報がなくても、スケーラブルで超信頼性の高い低遅延通信を実現できるか？
• RQ2 大規模アンテナアレイを備えた非coherent massive MIMOシステムにおいて、重ね合わせ信号からユーザー信号を一意に復元する方法は何か？
• RQ3 非coherent massive MIMOシステムにおいて、すべてのユーザーの最小信頼性を最大化する最適なパワー割り当てとコンステレーション割り当て戦略は何か？
• RQ4 提案された最大最小KL散逸に基づく設計は、従来の最大最小ユークリッド距離に基づく設計と比較して、誤り性能においてどのように異なるか？
• RQ5 特にセルエッジユーザーに著しく影響を受ける高パスロスおよび干渉環境下において、本フレームワークは、coherent zero-forcing（ZF）受信機に比べてどの程度優れているか？

主な発見

• UDCGに基づく微分変調を用いた提案された非coherent massive MIMOシステムは、ノイズのない状態では一意な信号復元が可能であり、アンテナ数が増加するに従い、ノイズ環境下でも信頼性の高い推定が可能となる。
• 最大最小KL散逸に基づく設計は、従来の最大最小ユークリッド距離に基づく設計と比較して、特に高SNR領域で顕著に優れた誤り性能を示す。
• シミュレーション結果から、本手法は、パイロットオーバーヘッドと低遅延動作を実現する非coherent検出を用いることで、スケーラブルなsURLLCを実現可能である。
• 特にパスロスと干渉が強いセルエッジユーザーにおいて、従来のcoherent ZF受信機に比べて優れた誤り性能を達成している。
• 理論的解析により、信号行列 $ \mathbf{X}_T $ が共分散行列 $ \mathbf{R} $ によって一意に決定されることを証明し、UDCG条件下での信頼性の高い検出を保証する。
• 最適化フレームワークにより、すべてのユーザーの最小信頼性を最大化することで公平性を確保し、不均一なチャネル環境下でも耐障害性を高める。