[論文レビュー] Energy Efficiency Optimization for MIMO Broadcast Channels

Jie Xu, Ling Qiu|arXiv (Cornell University)|Feb 16, 2012

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 18被引用数 4

ひとこと要約

本稿は、送信回路およびRFチェーンの消費電力も含む実用的な電力モデルを考慮したMIMOブロードキャストチャネル（BC）におけるエネルギー効率（EE）を最大化するため、送信共分散最適化とアクティブ送信アンテナ選択（ATAS）を統合したフレームワークを提案する。固定アンテナ集合下でのEE最大化にグローバルに最適な反復的ウォーター・フィリングアルゴリズムと、低コストのノルムベースまたは全探索型ATASを組み合わせることで、従来の合計スルーブレス最適化方式に比べて高いEEを達成でき、K=2ユーザーの場合、M=3またはM=4アンテナで最適EEが達成される。

ABSTRACT

Characterizing the fundamental energy efficiency (EE) limits of MIMO broadcast channels (BC) is significant for the development of green wireless communications. We address the EE optimization problem for MIMO-BC in this paper and consider a practical power model, i.e., taking into account a transmit independent power which is related to the number of active transmit antennas. Under this setup, we propose a new optimization approach, in which the transmit covariance is optimized under fixed active transmit antenna sets, and then active transmit antenna selection (ATAS) is utilized. During the transmit covariance optimization, we propose a globally optimal energy efficient iterative water-filling scheme through solving a series of concave fractional programs based on the block-coordinate ascent algorithm. After that, ATAS is employed to determine the active transmit antenna set. Since activating more transmit antennas can achieve higher sum-rate but at the cost of larger transmit independent power consumption, there exists a tradeoff between the sum-rate gain and the power consumption. Here ATAS can exploit the best tradeoff and thus further improve the EE. Optimal exhaustive search and low-complexity norm based ATAS schemes are developed. Through simulations, we discuss the effect of different parameters on the EE of the MIMO-BC.

研究の動機と目的

• アクティブなRFチェーンに起因する送信独立電力も含む実用的な電力モデルを考慮したMIMOブロードキャストチャネル（BC）におけるエネルギー効率（EE）最適化のギャップを埋める。
• アンテナ数の増加に伴う合計スルーブレスの向上と、より多くのアクティブアンテナによる回路電力の増加というトレードオフを認識し、送信共分散とアクティブ送信アンテナ集合（ATAS）を同時に最適化してEEを最大化する。
• ブロック座標上昇法を用いて、固定されたアクティブアンテナ集合下でのEE最大化にグローバルに最適な反復的ウォーター・フィリングアルゴリズムを開発する。
• 全探索とノルムベース選択の2種類の低コストATAS方式を設計し、共分散最適化後にEEをさらに向上させる。

提案手法

• 固定アクティブアンテナ集合下でのEE最大化問題を、アップリンク・ダウンリンク双対性を用いて凹型分数プログラミングに変換する。
• 分数プログラミングを反復的に解くためにブロック座標上昇法を適用し、グローバルに最適なエネルギー効率的反復ウォーター・フィリング方式を導出する。
• カシュ・クーン・タッカー（KKT）条件とDinkelbach型アルゴリズムを用いて、各ユーザー各ストリームごとの最適電力割り当ての閉形式解を導出する。
• 2種類のATAS方式を導入：最適選択のための全探索と、チャネルベクトルのノルムを用いて最良のアンテナサブセットを選択する低コストのノルムベース手法。
• 総消費電力を、パワーアンプ（PA）電力（送信パワーに比例）、1アームごとのRFチェーン電力（定数）、および固定のベースバンド／冷却電力の合計としてモデル化する。
• アンテナ数、ユーザー数、合計スルーブレス制約の変動を想定したシミュレーションにより、アルゴリズムの妥当性を検証し、EEおよび合計スルーブレス性能を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アンテナ依存の回路電力を持つ実用的な電力モデル下で、MIMO-BCにおけるEEを最大化する最適な送信共分散は何か？
• RQ2 利用可能な全アンテナ数より少ない数のアクティブアンテナに制限された場合、アクティブ送信アンテナ選択（ATAS）はEEにどのように寄与するか？
• RQ3 MIMO-BCにおいて、送信アンテナをより多くアクティブ化する際の、合計スルーブレスの向上と回路電力の増加というトレードオフは何か？
• RQ4 EE最適化において、全探索型とノルムベース型のATAS方式は、性能と複雑度の観点でどのように比較できるか？
• RQ5 提案フレームワーク下でのMIMO-BCにおけるマルチユーザー分散利得のスケーリング則は何か？

主な発見

• K=2ユーザー、N=2受信アンテナの場合、最適EEはアンテナ数M=3またはM=4で達成され、最大アンテナ数では達成されない。これは、合計スルーブレスの向上と回路電力の増加というトレードオフのためである。
• 合計スルーブレス制約が0の場合、ATASなしではM≥4でEEが著しく低下する（動的電力の増加に起因）。一方、ATASありではM=3またはM=4でEEが最適を維持する。
• 合計スルーブレス制約が35 bps/Hzの場合、ノルムベースATASではM>5でEEが単調増加する。これは、より多くのアンテナがチャネル分散性を向上させつつ、制約を満たしているためである。
• ノルムベースATAS方式は、特に高ユーザー数環境において、全探索に比べて著しく低い複雑度でほぼ最適EE性能を達成する。
• マルチユーザー分散利得は、M log log(NK) / (M_a P_dyn + P_sta) のスケーリング則に従い、ユーザー数が多い場合にはM_a = M（全アンテナをアクティブ化）が最適である。これは低ユーザー数領域とは異なる。
• シミュレーションにより、提案されたエネルギー効率的反復ウォーター・フィリングが収束し、特に実用的な電力モデル下で、従来の合計スルーブレス最適化方式に比べてEE面で優れることが確認された。