[論文レビュー] Hybrid Analog-Digital Transceiver Designs for Cognitive Large-Scale Antenna Array Systems

Christos G. Tsinos, Sina Maleki+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 9, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 41被引用数 7

ひとこと要約

本稿では、既存ユーザーとのスプライシングを可能にしつつ干渉を最小限に抑える認知mmWave massive MIMOシステム向けに、2つのハイブリッドアナログ・デジタルビームフォーミング設計を提案する。ADMMに基づく最適化フレームワークを活用することで、大幅に低減されたハードウェア複雑性と消費電力で、完全デジタルビームフォーミングに近いスペクトル効率を達成し、実用的なmmWave展開に適している。

ABSTRACT

Milimeter wave (mmWave) band mobile communications can be a solution to the continuously increasing traffic demand in modern wireless systems. Even though mmWave bands are scarcely occupied, the design of a prospect transceiver should guarantee the efficient coexistence with the incumbent services in these bands. To that end, in this paper, two underlay cognitive transceiver designs are proposed that enable the mmWave spectrum access while controlling the interference to the incumbent users. MmWave systems usually require large antenna arrays to achieve satisfactory performance and thus, they cannot support fully digital transceiver designs due to high demands in hardware complexity and power consumption. Thus, in order to develop efficient solutions, the proposed approaches are based on a hybrid analog-digital pre-coding architecture. In such hybrid designs, the overall beamformer can be factorized in a low dimensional digital counterpart applied in the baseband and in an analog one applied in the RF domain. The first cognitive solution developed in this paper designs the cognitive hybrid pre-coder by maximizing the mutual information between its two ends subject to interference, power and hardware constraints related to the analog counterpart. The second solution aims at reduced complexity requirements and thus derives the hybrid pre-coder by minimizing the Frobenious norm of its difference to the optimal digital only one. A novel solution for the post-coder at the cognitive receiver part is further proposed here based on a hardware constrained Minimum Mean Square Error criterion. Simulations show that the performance of both the proposed hybrid approaches is very close to the one of the fully digital solution for typical wireless environments.

研究の動機と目的

• 認知無線システムにおけるインクリメンタルユーザーを保護しつつ、mmWave帯域でのスケジューリングアクセスを可能にする課題に対処する。
• 大規模mmWave MIMOシステムにおける完全デジタルプレコーディングの高いハードウェア複雑性と消費電力を克服する。
• コストと消費電力を低減するため、低次元のデジタル処理とアナログフェーズシフトャーネットワークを組み合わせたハイブリッドプレコーディングアーキテクチャを設計する。
• 認知mmWaveシステムにおけるスペクトル効率を最大化しつつ、プライマリユーザーへの干渉を事前に定めたしきい値以下に保証する。
• 実用的制約を反映するため、受信機にハードウェア制約付き最小分散誤差（MMSE）ポストイコライザを設計する。

提案手法

• 干渉、電力、アナログハードウェア制約の下で、送信機と受信機間の相互情報量を最大化するハイブリッドプレコーディング問題を定式化する。
• 交替方向乗数法（ADMM）を用いて、デジタルプレコーダー、アナログビームフォーマー、および双対変数の更新を交互に繰り返すことで、非凸最適化問題を効率的に解く。
• ハイブリッドプレコーダーと最適な完全デジタルプレコーダーとの差のフロベニウスノルムを最小化する、低複雑度の第二の設計を導入する。
• 実用的RFチェーン制限下での残余干渉を低減し、信号検出性能を向上させるために、受信機にハードウェア制約付きMMSEポストイコライザを提案する。
• 実際のフェーズシフトャーハードウェア制限を反映するため、アナログビームフォーマーに一定モジュラス制約を課す。
• ADMMを用いて、収束性の理論的分析を通じてアルゴリズムの収束特性を保証しつつ、プレコーダーとコンビナーを繰り返し最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ハイブリッドアナログ・デジタルプレコーディング設計は、インクリメンタルユーザーへの干渉制約を満たしつつ、認知mmWave massive MIMOシステムでほぼ最適なスペクトル効率を達成できるか？
• RQ2 スペクトル効率および干渉制御の観点から、提案されたハイブリッドプレコーディング方式は完全デジタルビームフォーミングと比べてどのように性能を発揮するか？
• RQ3 mmWave認知無線システムにおけるハイブリッドプレコーディングアーキテクチャにおいて、性能とハードウェア複雑性のトレードオフは何か？
• RQ4 ADMMに基づく最適化フレームワークは、実用的ハードウェア制約下でも収束を保証し、安定的かつほぼ最適な解を導けるか？
• RQ5 提案されたハードウェア制約付きMMSEポストイコライザは、制限されたRFチェーンとフェーズシフトャー制限下で受信機性能をどの程度向上できるか？

主な発見

• 提案されたハイブリッドプレコーディング設計は、RFチェーン数を減らしても、完全デジタルプレコーダーとほぼ同等のスペクトル効率を達成する。
• ADMMに基づく最適化アルゴリズムは、カールシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件を満たす解に収束し、局所最適性を示している。
• 典型的なmmWave伝搬環境では、ハイブリッドシステムと完全デジタルシステムとの性能差は最小限に抑えられ、ハイブリッド設計の実用性が裏付けられる。
• フロベニウスノルム最小化に基づく低複雑度設計は、著しく低い計算負荷でほぼ最適性能を達成する。
• ハードウェア制約付きMMSEポストイコライザは、実際のRFチェーン制限下で干渉を効果的に低減し、信号検出精度を向上させる。
• 理論的分析により、ADMMの逐次的収束列がKKT条件を満たす極限点に収束することが確認され、与えられた制約下での解の最適性が保証される。