[論文レビュー] Joint Source and Relay Design for Multi-user MIMO Non-regenerative Relay Networks with Direct Links

Haibin Wan, Wen Chen|arXiv (Cornell University)|Mar 11, 2020

Cooperative Communication and Network Coding参考文献 24被引用数 29

ひとこと要約

本稿は、直接的な送信元-受信先リンクを有するマルチユーザーMIMO非再帰リレーネットワークにおける、共同送信源およびリレープリコーディング設計を提案する。修正されたパワー制約の下でネスト型反復アルゴリズムを用い、最適な送信源およびリレーマトリクスが、容量基準およびMSE基準の両方において同一の構造を持つことを証明した。シミュレーションでは、既存の手法と比較して優れた性能を達成した。

ABSTRACT

In this paper, we investigate joint source precoding matrices and relay processing matrix design for multi-user multiple-input multiple-output~(MU-MIMO) non-regenerative relay networks in the presence of the direct source-destination~(S-D) links. We consider both capacity and mean-squared error~(MSE) criterions subject to the distributed power constraints, which are nonconvex and apparently have no simple solutions. Therefore, we propose an optimal source precoding matrix structure based on the point-to-point MIMO channel technique, and a new relay processing matrix structure under the modified power constraint at relay node, based on which, a nested iterative algorithm of jointly optimizing sources precoding and relay processing is established. We show that the capacity based optimal source precoding matrices share the same structure with the MSE based ones. So does the optimal relay processing matrix. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm outperforms the existing results.

研究の動機と目的

• 送信元-受信先間の直接リンクを有するマルチユーザーMIMO非再帰リレーネットワークにおける、共同送信源およびリレー・プリコーディングの課題に取り組むこと。これは、先行研究でしばしば無視されている。
• 非凸性および分散型パワー制約の下でも、容量基準およびMSE基準の両方において、送信源プリコーディングおよびリレー処理マトリクスの最適構造を確立すること。
• スペクトル効率および信頼性の向上を目的として、送信源およびリレー・マトリクスを共同で最適化するネスト型反復アルゴリズムを構築すること。
• 最適構造が容量基準およびMSE基準の両方において同一であることを示し、設計を単純化し、統一された最適化を可能にすること。
• 現実の fading およびパスロスモデル下での広範なシミュレーションを通じて、提案手法の優位性を検証すること。

提案手法

• 修正されたリレー・パワー制約を用いて、マルチユーザー・リレーネットワークを並列スカラー部分チャネルに変換し、ポイントツーポイントMIMO技術の適用を可能にする。
• 有効チャネル行列の特異値分解（SVD）に基づき、容量およびMSE最適性と整合する最適送信源プリコーディング・マトリクス構造を導出する。
• 修正されたパワー制約の下で、一般化固有値問題から導かれる新しいリレー処理マトリクス構造を提案し、増幅と干渉のバランスを取る。
• 送信源プリコーディングとリレー処理マトリクスの最適化を交互に繰り返すネスト型反復アルゴリズムを開発し、共同最適解に収束させる。
• 修正されたパワー制約を満たすために、リレー・マトリクスにパワー制御係数を導入し、リレー増幅および直接リンク寄与の両方を考慮する。
• 容量およびMSEベースの最適化フレームワークを適用し、両基準下で同一の最適マトリクス構造であることを証明する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 送信元-受信先間の直接リンクを有するMU-MIMO非再帰リレーネットワークにおいて、容量基準およびMSE基準の両方において、送信源プリコーディングおよびリレー処理マトリクスの統一的最適構造を導出可能か？
• RQ2 非凸性および分散型パワー制約の下でも、送信源およびリレー・マトリクスの共同最適化を効率的に定式化・解釈する方法は何か？
• RQ3 直接S-Dリンクは、マルチユーザーMIMOリレーシステムにおける最適プリコーディングおよびリレー・マトリクス設計にどのような影響を及ぼすか？
• RQ4 直接リンクが存在する状況下でも、容量およびMSEベースの最適化において、最適送信源およびリレー・マトリクス構造は同一のままであるか？
• RQ5 提案された共同設計は、現実のチャネル条件下で、エルゴディック容量および和MSEという指標において、既存手法をどのように上回るか？

主な発見

• 容量基準およびMSE基準の両方において、最適送信源プリコーディング・マトリクスは同一の構造を持つ。これにより、統一された設計が可能となり、最適化の単純化が実現される。
• 最適リレー処理マトリクスについても、容量基準およびMSE基準の両方において同一の構造を示し、提案フレームワークの堅牢性を裏付ける。
• シミュレーション結果から、提案手法は、ナイーブ法、部分最適法、および直接リンクなしの手法よりも高いエルゴディック容量を達成しており、特に高SNR領域で顕著である。
• 提案アルゴリズムは、容量および和MSE両指標において、既存手法を上回り、高SNRおよび中〜高リレーディスタンス領域で性能向上が顕著に増幅される。
• 直接S-Dリンクは、設計段階で適切に取り入れられることで、システム性能を顕著に向上させる。これは、NODおよびSOS手法と比較した提案手法の優位性から明らかである。
• ネスト型反復アルゴリズムは信頼性高く収束し、顕著な性能向上を示しており、共同最適化アプローチの有効性を実証している。