[論文レビュー] Is Massive MIMO Energy Efficient?

Wenjia Liu, Shengqian Han+1 more|arXiv (Cornell University)|May 27, 2015

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 14被引用数 13

ひとこと要約

この論文は、パイロット混信、チャネル推定、回路消費電力、空間相関を含む現実的な条件下における、ダウンリンクマルチセル massive MIMO システムのエネルギー効率（EE）を分析している。最適送信電力および最大EEの閉形式式を導出し、EEはアンテナ数 M に伴い減少することを示しており、MRT では電力が増加し、ZFBF では最適電力が一定を保つことが判明した。

ABSTRACT

Massive multi-input multi-output (MIMO) can support high spectral efficiency (SE) with simple linear transceivers, and is expected to provide high energy efficiency (EE). In this paper, we analyze the EE of downlink multi-cell massive MIMO systems under spatially correlated channel model, where both transmit and circuit power consumptions, training overhead, channel estimation and pilot contamination (PC) are taken into account. We obtain the maximal EE for the systems with maximum-ratio transmission (MRT) and zero-forcing beamforming (ZFBF) for given number of antennas and users by optimizing the transmit power. The closed-form expressions of approximated optimal transmit power and maximal EE, and their scaling laws with the number of antennas M are derived for the systems with MRT and ZFBF. Our analysis shows that the maximal EE decreases with M for both systems with and without PC, but with different descending speeds. For the system without PC, the optimal transmit power should be configured to increases with M, while for the system with PC, the optimal transmit power should be configured as a constant independent from M. The analytical results are validated by simulations under a more realistic three-dimensional channel model.

研究の動機と目的

• 現実の伝搬およびハードウェア制約下における、ダウンリンクマルチセル massive MIMO システムで達成可能な最大エネルギー効率（EE）を定量化すること。
• 与えられたアンテナ数およびユーザー数に対して、EE を最大化する最適な送信電力設定を特定すること。
• パイロット混信、チャネル推定、回路消費電力がアンテナ数 M に伴う EE スケーリングに与える影響を調査すること。
• MRT および ZFBF ビームフォーミング下での最適送信電力および最大EEの閉形式式を導出すること。

提案手法

• 空間相関を持つレイノルズ型フェージングを有するマルチセル massive MIMO システムをモデル化し、トレーニングオーバーヘッド、パイロット混信、チャネル推定誤差を考慮する。
• EE 指標に送信電力および回路消費電力を組み込み、現実的な消費電力モデルを用いる。
• M および K が無限大に近づく際の大型システム解析を用いて、MRT および ZFBF の下での信号対インターーフェレンス＋ノイズ比（SINR）の漸近的表現を導出する。
• EE 最適化問題にカールシュ＝クーン＝タッカー（KKT）条件を適用し、1次テイラー近似を用いて最適送信電力の近似閉形式解を導出する。
• 変動する消費電力パラメータを有する三次元的で現実的なチャネルモデルを用いたシミュレーションにより、解析結果の妥当性を検証する。
• パイロット混信の有無にかかわらず、アンテナ数 M の関数としての最適送信電力および最大EEのスケーリング則を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 与えられたアンテナ数およびユーザー数を持つダウンリンクマルチセル massive MIMO システムで、達成可能な最大エネルギー効率（EE）は何か？
• RQ2 MRT および ZFBF を用いた massive MIMO システムで、EE を最大化するために送信電力はどのように設定すべきか？
• RQ3 パイロット混信は、アンテナ数 M に伴うエネルギー効率および最適送信電力のスケーリングにどのように影響するか？
• RQ4 回路消費電力およびチャネル推定誤差は、massive MIMO システムのエネルギー効率にどのような影響を与えるか？
• RQ5 パイロット混信の有無にかかわらず、MRT および ZFBF ビームフォーミングにおける最適送信電力および最大EEのスケーリング則にはどのような違いがあるか？

主な発見

• MRT および ZFBF の両方において、最大エネルギー効率（EE）はアンテナ数 M に伴い減少するが、その低下率は異なる。
• パイロット混信のないシステムでは、EE を最大化するためにアンテナ数 M に応じて最適送信電力を増加させるべきである。
• パイロット混信のあるシステムでは、干渉の増大が支配的であるため、アンテナ数 M が増加しても最適送信電力は一定を保つべきである。
• 最適送信電力および最大EEの解析的式は閉形式で導出され、現実的な3次元チャネルモデル下でのシミュレーションにより検証された。
• M が大きくかつ送信電力 P₀ が高い場合、導出された式の近似精度が著しく向上する。これは1次テイラー近似の有効性に起因する。
• 結果から、回路消費電力を最小化またはハードウェアを最適化しない限り、極めて高いスペクトル効率を達成する massive MIMO は本質的にエネルギー効率が良いとは言えないことが示された。