[論文レビュー] Energy-Spectral Efficiency Trade-off for a Massive SU-MIMO System with Transceiver Power Consumption

Sudarshan Mukherjee, Saif Khan Mohammed|arXiv (Cornell University)|Oct 20, 2014

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 8被引用数 4

ひとこと要約

この論文は、送信回路の消費電力も含めた、マスティブ・シングルユーザMIMOシステムにおける最適なエネルギー効率（EE）とスペクトル効率（SE）のトレードオフの閉形式式を導出する。古典的モデルとは異なり、低SE領域では非放射電力消費のためEEがSEに対して線形に増加し、平均チャネルゲインG_cが小さい場合、EEは√G_cに比例して劣化する。また、マスティブMIMO領域ではPAの消費電力割合が50％に近づくことが示される。

ABSTRACT

We consider a single user (SU) massive MIMO system with multiple antennas at the transmitter (base station) and a single antenna at the user terminal (UT). Taking transceiver power consumption into consideration, for a given spectral efficiency (SE) we maximize the energy efficiency (EE) as a function of the number of base station (BS) antennas $M$, resulting in a closed-form expression for the optimal SE-EE trade-off. It is observed that in contrast to the classical SE-EE trade-off (which considers only the radiated power), with transceiver power consumption taken into account, the EE increases with increasing SE when SE is sufficiently small. Further, for a fixed SE we analyze the impact of varying cell size (i.e., equivalently average channel gain $G_c$) on the optimal EE. We show the interesting result that for sufficiently small $G_c$, the optimal EE decreases as $\mathcal{O}(\sqrt{G_c})$ with decreasing $G_c$. Our analysis also reveals that for sufficiently small SE (or large $G_c$), the EE is insensitive to the power amplifier efficiency.

研究の動機と目的

• 送信回路消費電力がマスティブMIMOシステムにおけるエネルギー効率（EE）に与える影響を、PA損失のみを考慮する古典的モデルを超えて分析すること。
• PAと回路部品を含む現実的な電力モデルのもとで、最適EE-SEトレードオフの閉形式式を導出すること。
• セルサイズ（平均チャネルゲインG_cで表す）が固定SEにおける最適EEに与える影響を調査すること。
• SEとG_cの関数としてPAが消費する総電力の割合を定量化し、PA効率に関するハードウェア設計への示唆を得ること。

提案手法

• 基地局（BS）にM本のアンテナ、ユーザー端末（UT）に1本のアンテナを備えた単一ユーザマスティブMIMO下行リンクをモデル化し、完全なチャネル状態情報（CSI）を仮定する。
• 総システム電力を、PA送信電力、回路電力（P_s, P_dec, P_BS, P_UT, P_OSC）、パスロス依存の放射電力の合計として定式化する。
• スペクトル効率（SE）をR = log₂(1 + γ||h||²)として導出する。ここでγは送信電力とパスロスに依存する。
• EE = R / (P_total)をBSアンテナ数Mに関して最適化し、最適Mおよび最適EEの閉形式式を導出する。
• ジェンセンの不等式を適用して確率的SEをバウンドし、EEおよびPA電力割合の解析的近似を導出する。
• 漸近的解析を用いて、低SEおよび高SE領域におけるEEおよびPA電力割合の挙動を特徴付ける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 送信回路消費電力の組み込みが、マスティブMIMOシステムにおける古典的EE-SEトレードオフにどのように影響を与えるか？
• RQ2 PAと回路電力の両方を考慮した場合の最適EE-SEトレードオフの閉形式式は何か？
• RQ3 固定SEにおいて、平均チャネルゲインG_cが表すセルサイズが最適EEに与える影響は何か？
• RQ4 PAが消費する総電力の割合はどのようにSEとG_cに依存するか？また、その変化からどのようなハードウェア設計の示唆が得られるか？
• RQ5 EEがPA効率にほとんど依存しなくなる条件は何か？その場合のハードウェア設計へのインパクトは？

主な発見

• 十分に小さなスペクトル効率（SE）領域では、送信回路電力を含めた場合、EEがSEに対して線形に増加する。これは、PAのみを考慮する古典的モデルにおける単調減少とは対照的である。
• 固定SEにおいて、平均チャネルゲインG_cが十分に小さい場合、最適EEはO(√G_c)に比例して減少する。これは、大規模セルにおいてパスロスに強く依存することを示している。
• マスティブMIMO領域（高SEまたは小規模G_c）では、PAが消費する電力割合が50％に近づく。これは高効率PAの必要性を示唆する。
• 一方、十分に小さなSEまたは大きなG_c領域では、PA電力割合はほぼゼロに低下するため、低効率（しかし高線形性を有する）PAが許容可能となる。
• 最適BSアンテナ数M*はG_cの減少に伴い増加し、非マスティブ（単一アンテナ）からマスティブMIMO運用へと遷移する。
• 数値結果により、提案された近似最適EEが正確な最適EEと非常に近いことが確認され、解析的緩和手法の有効性が裏付けられた。