[論文レビュー] Joint Spatial Division and Multiplexing

Ansuman Adhikary, Junyoung Nam+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2012

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 39被引用数 26

ひとこと要約

本稿では、チャネル相関構造を活用することで、フィードバックとトレーニングのオーバーヘッドを低減する、複数ユーザーMIMO下行リンクフレームワーク「共同空間分割と多重化（JSDM）」を提案する。2次統計に基づく事前ビームフォーミングと、次元が低減された有効チャネルにおける即時のプレフィンギングを組み合わせることで、大規模な基地局アンテナを備えたFDDシステムにおいて、粗い到来角フィードバックでさえも、近似的に最適なスペクトル効率を達成する。

ABSTRACT

We propose Joint Spatial Division and Multiplexing (JSDM), an approach to multiuser MIMO downlink that exploits the structure of the correlation of the channel vectors in order to allow for a large number of antennas at the base station while requiring reduced-dimensional Channel State Information at the Transmitter (CSIT). This allows for significant savings both in the downlink training and in the CSIT feedback from the user terminals to the base station, thus making the use of a large number of base station antennas potentially suitable also for Frequency Division Duplexing (FDD) systems, for which uplink/downlink channel reciprocity cannot be exploited. JSDM forms the multiuser MIMO downlink precoder by concatenating a pre-beamforming matrix, which depends only on the channel second-order statistics, with a classical multiuser precoder, based on the instantaneous knowledge of the resulting reduced dimensional effective channels. We prove a simple condition under which JSDM incurs no loss of optimality with respect to the full CSIT case. For linear uniformly spaced arrays, we show that such condition is closely approached when the number of antennas is large. For this case, we use Szego asymptotic theory of large Toeplitz matrices to design a DFT-based pre-beamforming scheme requiring only coarse information about the users angles of arrival and angular spread. Finally, we extend these ideas to the case of a two-dimensional base station antenna array, with 3-dimensional beamforming, including multiple beams in the elevation angle direction. We provide guidelines for the pre-beamforming optimization and calculate the system spectral efficiency under proportional fairness and maxmin fairness criteria, showing extremely attractive performance. Our numerical results are obtained via an asymptotic random matrix theory tool known as deterministic equivalent approximation.

研究の動機と目的

• 大規模な基地局アンテナ数を有するFDDベースの複数ユーザーMIMOシステムにおける高いフィードバックおよびトレーニングオーバーヘッドを解消すること。
• 上行リンクと下行リンクの相互性が成立しないFDDにおいて、従来のCSITフィードバックおよびトレーニングのスケーラビリティの限界を克服すること。
• 空間相関と統計的チャネル知識を活用することで、FDDシステムにおいてマスティブMIMOに類似したスペクトル効率の向上を実現すること。
• 空間分割（統計的CSIに基づく）と多重化（次元が低減されたチャネルにおける即時のCSIに基づく）を分離する実用的なプレフィンギングアーキテクチャを設計すること。

提案手法

• 2段階プレフィンガーの提案：2次チャネル統計（例：相関行列）に基づいて導出される事前ビームフォーミング行列に続き、有効チャネルにおける古典的複数ユーザープレフィンガーを適用する。
• DFTに基づく事前ビームフォーミング方式の導入：粗い到来角および方位拡散情報を利用し、SzegőのToeplitz行列の漸近理論を活用する。
• 2次元アンテナアレイへのフレームワークの拡張：3次元ビームフォーミングを可能にし、垂直方向ビームフォーミングと空間多重化の向上を実現する。
• 確率的等価物（deterministic equivalents）を用いて、モンテカルロシミュレーションを避けて、システムのスペクトル効率を近似する。
• JSDMが完全な即時のCSITと比較してレート損失を発生させない条件を導出。チャネル相関構造が適切に近似される場合には最適性を証明する。
• 比例公平性および最大最小公平性の下での性能分析を行い、事前ビームフォーミング最適化のための設計指針を提示する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 JSDMは、大規模な基地局アンテナアレイを有するFDDシステムにおいて、CSITフィードバックおよびトレーニングオーバーヘッドを最小限に抑えつつ、近似的に最適なスペクトル効率を達成できるか？
• RQ2 JSDMが完全な即時のCSITと比較してレート損失を発生させない条件は何か？
• RQ3 アンテナ数の増加に伴い、JSDMの性能は線形アレイおよび2次元アレイでどのようにスケーリングするか？
• RQ4 粗いフィードバック（例：到来角および方位拡散）がJSDMの性能に与える影響は何か？
• RQ5 2次元アレイにおける3次元ビームフォーミングは、JSDMのスペクトル効率およびユーザーの公平性をどのように向上させるか？

主な発見

• JSDMはチャネル相関を活用することで、FDDシステムにおいて近似的に最適なスペクトル効率を達成し、事前ビームフォーミング行列が主要な空間モードを正確に捉えている場合には、レート損失が生じない。
• 線形アレイでは、アンテナ数が増加するにつれて最適性条件に近づくことが確認され、漸近的解析の有効性が裏付けられる。
• DFTに基づく事前ビームフォーミング方式は、到来角および方位拡散に関する粗いフィードバックのみを要し、フィードバックオーバーヘッドを顕著に低減する。
• 2次元アレイでは、3次元ビームフォーミングにより垂直方向に複数のビームを形成でき、空間多重化およびユーザーの公平性が向上する。特に比例公平性下で顕著な改善が得られる。
• 確率的等価物を用いたスペクトル効率の導出は、有限のアンテナ数およびユーザー数に対しても高い精度を示し、長時間のモンテカルロシミュレーションを回避できる。
• 比例公平性および最大最小公平性の両条件下でも、JSDMは高いスペクトル効率を維持し、マスティブMIMO領域では理論的上限に非常に近い性能を示す。