[論文レビュー] Joint Optimization of Computation and Communication Power in Multi-user Massive MIMO Systems

Xiaohu Ge, Yang Sun+2 more|arXiv (Cornell University)|Jun 7, 2018

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 25被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、部分接続型ハイブリッドビームフォーミング構造を有するマルチユーザー massive MIMO システムにおける計算パワーと通信パワーの共同最適化のための PHONE アルゴリズムを提案する。エネルギー効率の上界を導出し、部分最適なベースバンドおよびRFビームフォーミング行列を設計することで、従来手法と比較して最大76.59％のパワー削減を達成した。計算パワーを考慮した場合、アンテナ数やRFチェーン数が増加するにつれてエネルギー効率が低下することが明らかになった。

ABSTRACT

With the growing interest in the deployment of massive multiple-input-multiple-output (MIMO) systems and millimeter wave technology for fifth generation (5G) wireless systems, the computation power to the total power consumption ratio is expected to increase rapidly due to high data traffic processing at the baseband unit. Therefore in this paper, a joint optimization problem of computation and communication power is formulated for multi-user massive MIMO systems with partially-connected structures of radio frequency (RF) transmission systems. When the computation power is considered for massiv MIMO systems, the results of this paper reveal that the energy efficiency of massive MIMO systems decreases with increasing the number of antennas and RF chains, which is contrary with the conventional energy efficiency analysis results of massive MIMO systems, i.e., only communication power is considered. To optimize the energy efficiency of multi-user massive MIMO systems, an upper bound on energy efficiency is derived. Considering the constraints on partially-connected structures, a suboptimal solution consisting of baseband and RF precoding matrices is proposed to approach the upper bound on energy efficiency of multi-user massive MIMO systems. Furthermore, an oPtimized Hybrid precOding with computation and commuNication powEr (PHONE) algorithm is developed to realize the joint optimization of computation and communication power. Simulation results indicate that the proposed algorithm improves energy and cost efficiencies and the maximum power saving is achieved by 76.59\% for multi-user massive MIMO systems with partially-connected structures.

研究の動機と目的

• 5G massive MIMO システムにおける計算パワーの増大が全エネルギー消費に与える影響を扱う。特に、小セル環境では計算パワーが全消費電力の40％を超えることが顕著である。
• 従来のエネルギー効率分析が計算パワーを無視しており、アンテナ数やRFチェーン数が増加するにつれて効率が向上すると仮定しているという矛盾を是正する。
• 部分接続型RF構造を有するマルチユーザー massive MIMO システムにおける計算パワーと通信パワーの共同最適化問題を定式化する。
• 構造的制約下で導出されたエネルギー効率上界に近づく部分最適な解を設計する。
• 性能、コスト、消費電力のバランスを取る実用的でエネルギー効率の高いハイブリッドビームフォーミングを実現するための PHONE アルゴリズムを設計する。

提案手法

• 部分接続型RF構造下で、通信パワーと計算パワーを同時に考慮することにより、マルチユーザー massive MIMO システムのエネルギー効率の上界を導出する。
• 導出されたエネルギー効率上界に近づく部分最適なベースバンドおよびRFビームフォーミング行列の設計を提案する。
• 計算パワーと通信パワーを共同で最適化するハイブリッドビームフォーミングを実現するための PHONE（Optimized Hybrid Precoding with computation and communication powEr）アルゴリズムを開発する。
• 各RFチェーンが有限数のアンテナに接続されるハイブリッドビームフォーミングアーキテクチャを採用し、完全接続構造と比較してハードウェアの複雑さとコストを低減する。
• 最適なフルデジタルとハイブリッドビームフォーミング設計との間の加重二乗残差を最小化するための反復最適化手法を適用する。
• 適応型チャネル推定と位相シフト器最適化を統合し、スペクトル効率を向上させつつ、低ハードウェア制約を維持する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 計算パワーをエネルギー効率分析に組み込むと、従来の認識（アンテナ数やRFチェーン数が増加するほどエネルギー効率が向上する）がどのように変化するか？
• RQ2 部分接続型RF構造を有するマルチユーザー massive MIMO システムにおいて、計算パワーと通信パワーを両方考慮した場合のエネルギー効率の理論的上界は何か？
• RQ3 構造的およびハードウェア的制約下で、部分最適なベースバンドおよびRFビームフォーミング行列をどのように設計すれば、この上界に近づけるか？
• RQ4 提案された PHONE アルゴリズムは、完全接続または部分接続構造を有する OMP などの既存のハイブリッドビームフォーミング手法と比較して、エネルギー効率およびコスト効率をどの程度向上できるか？
• RQ5 RFチェーン数やアンテナ数が増加する際のスペクトル効率、エネルギー効率、コスト効率のトレードオフはどのようなものか？

主な発見

• 計算パワーを考慮した場合、アンテナ数やRFチェーン数が増加するにつれて、massive MIMO システムのエネルギー効率は低下する。これは、通信パワーのみを考慮する従来の分析とは逆の結果である。
• 提案された PHONE アルゴリズムは、部分接続構造を有するマルチユーザー massive MIMO システムにおいて、従来手法と比較して最大76.59％のパワー削減を達成した。
• PHONE アルゴリズムは、部分接続構造を有する OMP アルゴリズムと比較してコスト効率が最大17.97倍向上し、完全接続バージョンと比較しても6.78倍向上した。
• RFチェーン数が6を超えると、PHONE アルゴリズムのスペクトル効率は部分接続構造を有する OMP アルゴリズムを上回った。
• PHONE アルゴリズムのコスト効率は送信アンテナ数の増加に伴い向上するが、OMP アルゴリズムでは低下するため、本手法の優れたスケーラビリティが示された。
• 本手法は、5G massive MIMO デプロイメントにおける現実的なエネルギー効率向上のためには、計算パワーと通信パワーを共同で最適化することが不可欠であることを示した。