[論文レビュー] Interference Reduction in Multi-Cell Massive MIMO Systems II: Downlink Analysis for a Finite Number of Antennas

Liangbin Li, Alexei Ashikhmin+1 more|arXiv (Cornell University)|Nov 15, 2014

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 23被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、有限アンテナ数制約下でのセル間干渉を低減するために、大規模 fading コefficient を用いた集中型マルチセル プリコーディング方式を提案する。個々の基地局の電力制約下で最小ユーザーSINRを最大化するための準凸最適化問題を定式化することで、従来の電力割り当て法およびZF-LSFP手法と比較して、5%オーバースペクトル率で1,000倍以上の向上を達成した。

ABSTRACT

Sharing global channel information at base stations (BSs) is commonly assumed for downlink multi-cell precoding. In the context of massive multi-input multi-output (MIMO) systems where each BS is equipped with a large number of antennas, sharing instant fading channel coefficients consumes a large amount of resource. To consider practically implementable methods, we study in this paper interference reduction based on precoding using the large-scale fading coefficients that depend on the path-loss model and are independent of a specific antenna. We focus on the downlink multi-cell precoding designs when each BS is equipped with a practically finite number of antennas. In this operation regime, pilot contamination is not the dominant source of interference, and mitigation of all types of interference is required. This paper uses an optimization approach to design precoding methods for equal qualities of service (QoS) to all users in the network, i.e.,maximizing the minimum signal-to-interference-plus-noise ratios (SINRs) among all users. The formulated optimization is proved to be quasi-convex, and can be solved optimally. We also propose low-complexity suboptimal algorithms through uplink and downlink duality. Simulation results show that the proposed precoding methods improve 5% outage rate for more than 1000 times, compared to other known interference mitigation techniques.

研究の動機と目的

• 有限の基地局アンテナ数を有するマルチセル massive MIMO システムにおけるセル間干渉の課題に対処する。
• パイロット汚染中心の設計の限界を克服し、残存セル間干渉を含むすべての種類の干渉を低減する。
• ネットワーク全体における最小受信SINRを最大化することで、すべてのユーザーに均等なサービス品質（QoS）を保証する。
• 急速に変化するスケールフェイジング係数ではなく、ゆっくり変化する大規模 fading 係数に依存することで、バックハネル信号伝送のオーバーヘッドを低減する。
• 個々の基地局の電力制約下での実用的導入を想定し、最適および低複雑度の部分最適アルゴリズムを開発する。

提案手法

• 個々の基地局の電力制約下で最小ユーザーSINRを最大化するための準凸最適化問題を定式化する。
• 妥当性チェックを伴う二分探索法を用いて最適に最適化問題を解く。
• 個々の基地局の電力制約を全基地局合計電力制約に緩和することで部分最適アルゴリズムを提案し、上りリンク下りリンク双対性の利用を可能にする。
• 特定のアンテナに依存せず、路損しか依存しない大規模 fading 係数を活用することで、バックハネル信号伝送を削減し、移動性に強い耐性を向上させる。
• 局所的協調を用いて複雑度を低減する分散型バージョン（アルゴリズム6）を設計し、プリコーディング係数は集中型アルゴリズムで計算する。
• 合計電力制約下での部分最適アルゴリズムの解析的取り扱いやすさを導出するために、上りリンク下りリンク双対性を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 有限の基地局アンテナ数を有する massive MIMO システムにおいて、どのようにしてセル間干渉を効果的に低減できるか？
• RQ2 従来の電力割り当て法およびZF-LSFPと比較して、大規模 fading に基づくプリコーディング（LSFP）は、オーバースペクトル率の観点でどの程度の性能向上を達成できるか？
• RQ3 個々の基地局の電力制約下で最小ユーザーSINRを最大化するための準凸最適化フレームワークを確立できるか？
• RQ4 集中型および分散型LSFPアルゴリズムの5%オーバースペクトル率およびシステムスケーラビリティの観点での性能は、どのように比較できるか？
• RQ5 大規模 fading 係数に基づくマルチセル協調は、混雑したセルラーネットワークにおける公平性およびスペクトル効率をどの程度向上させるか？

主な発見

• 提案された最適アルゴリズムは、19セルネットワークにおいて5%オーバースペクトル率が0.41ビット/チャネル使用で、PAオンリーアルゴリズムを1,000倍以上上回った。
• Z=L を満たすアルゴリズム4が部分最適手法の中で最良の性能を示し、5%オーバースペクトル率が0.32ビット/チャネル使用で、アルゴリズム5よりもレート分配の公平性に優れているため、性能が優れている。
• 分散型アルゴリズム6は、PAオンリーアルゴリズムと比較して763.6倍高い5%オーバースペクトル率を達成し、局所的協調による顕著な性能向上を示した。
• ネットワークサイズが大きくなる（L=19 対 L=7）ほど性能が向上し、より多くのセルからの干渉増加をマルチセルプリコーディングの利得が相殺するため、スケーラビリティが確認された。
• 集中型アルゴリズム5は、アルゴリズム1の78.1%の性能にとどまり、集中型と分散型設計の間には依然として性能ギャップが存在することが示された。
• 提案されたLSFPベースのプリコーディングは、ゆっくり変化する大規模 fading 係数に依存することでバックハネル信号伝送を削減し、ユーザー移動性に強い耐性を向上させた。