[論文レビュー] Energy Efficiency Optimization for MIMO Distributed Antenna Systems

Hong Ren, Nan Liu+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 12, 2015

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 25被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、データレート制約と各RAUの電力制限を満たすMIMO分散アンテナシステムにおけるエネルギー効率（EE）を最大化するため、送信共分散行列とRAU選択を同時に最適化する手法を提案する。EE最適化問題をレート最大化、レート制約なしのEE最適化、電力最小化の3つの部分問題に分解し、低複雑度の距離ベースRAU選択を導入することで、全探索と比較して著しく計算コストを削減しながら、ほぼ最適なEE性能を達成する。

ABSTRACT

In this paper, we propose a transmit covariance optimization method to maximize the energy efficiency (EE) for a single-user distributed antenna system, where both the remote access units (RAUs) and the user are equipped with multiple antennas. Unlike previous related works, both the rate requirement and RAU selection are taken into consideration. Here, the total circuit power consumption is related to the number of active RAUs. Given this setup, we first propose an optimal transmit covariance optimization method to solve the EE optimization problem under a fixed set of active RAUs. More specifically, we split this problem into three subproblems, i.e., the rate maximization problem, the EE maximization problem without rate constraint, and the power minimization problem, and each subproblem can be efficiently solved. Then, a novel distance-based RAU selection method is proposed to determine the optimal set of active RAUs. Simulation results show that the performance of the proposed RAU selection is almost identical to the optimal exhaustive search method with significantly reduced computational complexity, and the performance of the proposed algorithm significantly outperforms the existing EE optimization methods.

研究の動機と目的

• 既存のMIMO DASにおけるEE最適化手法では、レート要件とRAU選択が同時に考慮されていないという問題に取り組むこと。
• 複数のアンテナを備えたRAUとユーザーを備えた単一ユーザーMIMO DASにおいて、エネルギー効率を最大化すること。
• 各RAUの電力制限と、アクティブなRAU数に比例する回路電力を取り入れること。
• 高いEE性能を維持しつつ、計算量が少ないRAU選択手法を開発すること。

提案手法

• アクティブなRAUの集合が固定された条件下でEE最適化問題を解くために、3つの部分問題（レート最大化、レート制約なしのEE最適化、電力最小化）に分解する。
• EE最適化部分問題を反復的に解くために、Dinkelbach法を用い、重み付き和レート最大化問題の系列を解く。
• ユーザーからの幾何的距離に基づいてRAUを選択する、新規の距離ベースRAU選択アルゴリズムを提案する。これにより計算複雑度が低減される。
• RAU選択と送信共分散最適化を統合し、最小レート要件を満たしながらEEを同時に最大化する。
• レート制約と電力制約を満たす最適解を求めるために、エネルギー効率パラメータに対するバイセクションサーチを用いる。
• EE関数の性質に基づく理論的解析と収束証明により、解の最適性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 レート要件とRAU選択を同時に考慮する場合、MIMO DASにおけるエネルギー効率をどのように最大化できるか？
• RQ2 各RAUの電力制限と総電力制限を満たす条件下で、EE最適化のための最適な送信共分散設計は何か？
• RQ3 アクティブなRAU数に比例する回路電力の導入が、EE最適化に与える影響は何か？
• RQ4 低複雑度のRAU選択手法は、全探索に近い性能を達成しつつ、高いEEを維持できるか？
• RQ5 ユーザーのレート要件は、最適なアクティブRAU数と全体のEEにどのような影響を与えるか？

主な発見

• 提案された距離ベースRAU選択手法は、最適な全探索手法とほぼ同等のEE性能を達成するが、計算複雑度が著しく低減されている。
• 中央集権型システムにおいてRAU選択やアンテナ選択を考慮しない既存のEE最適化手法と比較して、顕著に優れた性能を示す。
• 800 Mbps/Hzという高いレート要件下では、提案手法では6 RAUでEEが低下するが、従来手法ではRAU数が増えると急激にEEが低下する。
• 提案アルゴリズムの達成レートは、レート最大化手法やRAU選択なしのEE最適化手法と同等であるが、EE性能は著しく優れている。
• アクティブRAU数はRAU総数の増加に伴い増加するが、提案手法はRAU選択の多様性を活用して上昇する回路電力を相殺することで、高いEEを維持する。
• 理論的解析により、レート制約下でのEE問題の最適解は、エネルギー効率パラメータに対するバイセクションサーチにより得られ、EE関数の単調性により収束が保証されることが確認された。