[論文レビュー] Full-Duplex Massive MIMO Relaying Systems with Low-Resolution ADCs

Chuili Kong, Caijun Zhong+4 more|arXiv (Cornell University)|May 14, 2017

Full-Duplex Wireless Communications参考文献 35被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、リレーや受信機で低分解能A/Dコンバータ（ADC）を用いたフルデュプレックス massive MIMOリレーシステムを提案する。パイロット訓練と最大比合成/送信を用いて干渉を低減する。正確かつ近似された和速率の式を導出し、リレーでの低分解能ADCはリレーのアンテナ数の増加によって相殺可能であるが、受信機での低分解能ADCは補えないと示し、定常和速率を維持するための送信パワーのスケーリング則を確立する。このスケーリング則では、送信パワーがリレーのアンテナ数 $M$ に反比例する。

ABSTRACT

This paper considers a multipair amplify-and-forward massive MIMO relaying system with low-resolution ADCs at both the relay and destinations. The channel state information (CSI) at the relay is obtained via pilot training, which is then utilized to perform simple maximum-ratio combining/maximum-ratio transmission processing by the relay. Also, it is assumed that the destinations use statistical CSI to decode the transmitted signals. Exact and approximated closed-form expressions for the achievable sum rate are presented, which enable the efficient evaluation of the impact of key system parameters on the system performance. In addition, optimal relay power allocation scheme is studied, and power scaling law is characterized. It is found that, with only low-resolution ADCs at the relay, increasing the number of relay antennas is an effective method to compensate for the rate loss caused by coarse quantization. However, it becomes ineffective to handle the detrimental effect of low-resolution ADCs at the destination. Moreover, it is shown that deploying massive relay antenna arrays can still bring significant power savings, i.e., the transmit power of each source can be cut down proportional to $1/M$ to maintain a constant rate, where $M$ is the number of relay antennas.

研究の動機と目的

• リレーと受信機に両方低分解能ADCを備えたマルチペアフルデュプレックス massive MIMOリレーシステムの性能を分析すること。
• 粗い量子化がシステムのスペクトル効率に与える影響を調査し、性能制限要因を同定すること。
• 実現可能な和速率の正確および近似された閉形式式を導出し、効率的なシステム評価を可能にすること。
• 最適なリレー送信パワー割り当て方式を設計し、定常和速率動作のためのパワースケーリング則を特徴付けること。
• 巨大アンテナアレイが低分解能ADCによる性能損失を補う効果があるかを評価すること。

提案手法

• リレーでパイロット訓練を実施し、チャネル状態情報（CSI）を推定する。そのCSIを用いて最大比合成および送信を実行する。
• 受信機では統計的CSIを用いて信号復調を行い、フィードバックオーバーヘッドを低減する。
• 確率的幾何学およびランダム行列理論を用いて、実現可能な和速率の正確および近似された閉形式式を導出する。
• 期待値に基づく信号対インターフェアレンス＋ノイズ比（SINR）解析を用いて、ADC分解能、リレーのアンテナ数、パワー割り当てといった主要パラメータの影響を分析する。
• 定常和速率を維持するためのパワースケーリング則を導入し、送信パワーがリレーのアンテナ数 $M$ に反比例するようにスケーリングする。
• システムモデルにおいてループインターフェアレンスと量子化ノイズを明示的にモデル化し、リレーおよび受信機のADC分解能の両方を考慮する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 フルデュプレックス massive MIMOリレーシステムにおいて、リレーでの低分解能ADC量子化が実現可能な和速率に与える影響は何か？
• RQ2 リレーに設けられた massive MIMO アレイは、粗いADCによるデータレート劣化を効果的に補うことができるか？
• RQ3 低分解能ADC制約下で和速率を最大化するためのリレーでの最適パワー割り当て戦略は何か？
• RQ4 リレーではなく受信機に低分解能ADCが設けられた場合、システムの性能はどのように劣化するか？
• RQ5 リレーのアンテナ数が増加する際、定常和速率を維持するためのパワースケーリング則は何か？

主な発見

• リレーのアンテナ数を増やすことで、リレーでの低分解能ADCに起因するデータレート損失を効果的に相殺でき、粗い量子化にもかかわらず高いスペクトル効率を達成できる。
• リレーの巨大アンテナアレイによる性能向上効果は、受信機での低分解能ADCには拡張されず、依然として顕著なレート損失が生じる。
• 送信パワーが $1/M$ に反比例するスケーリング則を達成することで、定常和速率を維持でき、顕著なエネルギー効率向上が実現できる。
• リレーでのADC分解能がたった4〜5ビットであっても、アレイゲインのおかげで高いスペクトル効率を維持できることが確認され、粗い量子化に対して高いロバスト性を示す。
• 最適なパイロット訓練長は、非量子化システムと比較して著しく長くなるため、高度なチャネル推定技術の必要性が浮き彫りになる。
• 導出された和速率式は正確であり、さまざまな構成下でのシステム性能評価を効率的に行うことが可能である。