[論文レビュー] Joint Spatial Division and Multiplexing: Opportunistic Beamforming and User Grouping

Ansuman Adhikary, Giuseppe Caire|arXiv (Cornell University)|May 30, 2013

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 21被引用数 29

ひとこと要約

本稿では、周波数分割多重（FDD）マッシブMIMOシステムにおける共同空間分割多重（JSDM）を提案する。これは、チャネル共分散の類似性に基づくユーザグループ化と二段階ビームフォーミング（前段のビームフォーミングでグループ間干渉を抑止し、マルチユーザMIMO予めんばい器でグループ内干渉を低減）により、マッシブMIMOと同等の効果を実現する。主な貢献は、大規模ユーザ環境では、ユーザ選択を伴うオポチュニスティックビームフォーミングが顕著なsum-rate向上を達成することを示したことである。一方、マッシブアンテナ環境では、DFTに基づく前段ビームフォーマー設計により、最小限のCSITフィードバックで最適なsum-rateスケーリングが実現可能である。

ABSTRACT

Joint Spatial Division and Multiplexing (JSDM) is a recently proposed scheme to enable massive MIMO like gains and simplified system operations for Frequency Division Duplexing (FDD) systems. The key idea lies in partitioning the users into groups with approximately similar covariances, and use a two stage downlink beamforming: a pre-beamformer that depends on the channel covariances and minimizes interference across groups and a multiuser MIMO precoder for the effective channel after pre-beamforming, to counteract interference within a group. We first focus on the regime of a fixed number of antennas and large number of users, and show that opportunistic beamforming with user selection yields significant gain, and thus, channel correlation may yield a capacity improvement over the uncorrelated "isotropic" channel result of Sharif and Hassibi. We prove that in the presence of different correlations among groups, a block diagonalization approach for the design of pre-beamformers achieves the optimal sum-rate scaling. Next, we consider the regime of large number of antennas and users, where user selection does not provide significant gain. Here, we propose a simplified user grouping algorithm to cluster users into groups when the number of antennas becomes very large, in a realistic setting where users are randomly distributed and have different angles of arrival and angular spreads depending on the propagation environment. Our subsequent analysis leads to a probabilistic scheduling algorithm, where users within each group are preselected at random based on probabilities derived from the large system analysis, depending on the fairness criterion. This is advantageous since only the selected users are required to feedback their channel state information (CSIT).

研究の動機と目的

• チャネルの相互性が欠如し、フィードバックオーバーヘッドが大きいFDDシステムにおいて、マッシブMIMOと同等の性能を実現すること。
• 類似した共分散構造に基づくユーザグループ化を通じてチャネル相関を活用し、FDDにおけるトレーニングおよびフィードバックオーバーヘッドを低減すること。
• 最小限の端末におけるチャネル状態情報（CSIT）を維持しつつ、スケーラブルなビームフォーミング戦略を構築すること。
• 有限アンテナ数および大規模アンテナ数の両環境におけるsum-rateスケーリング特性を分析し、最適な前段ビームフォーマーおよびユーザ選択戦略を同定すること。
• 大規模システム解析および公平性基準に基づき、事前にユーザを選択する確率的スケジューリングアルゴリズムを設計すること。

提案手法

• 類似したチャネル共分散固有空間に基づいてユーザをグループ化し、共同空間分割多重（JSDM）を実現する。
• 二段階ビームフォーミングアーキテクチャを採用：グループ間干渉を抑えるためにチャネル共分散に基づく前段ビームフォーマーを用い、その後にグループ内干渉を低減するマルチユーザMIMO予めんばい器を適用する。
• 大規模アンテナ環境では、到着角および角度拡散に基づいて選択された離散フーリエ変換（DFT）行列の列を用いて前段ビームフォーマーを設計する。
• 確率的スケジューリングアルゴリズムを提案：各グループ内でのユーザは、大規模システム解析から導かれた確率で事前に選択され、フィードバックは選択されたユーザに限定される。
• 各グループ内で、各ビームに対するSINRが最大となるユーザを選択するオポチュニスティックビームフォーミングを適用し、マルチユーザダイバーシティを活用する。
• 極値理論およびランダム行列理論を用いた漸近的解析により、SINR分布およびsum-rateスケーリング特性を特徴付ける。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 固定アンテナ数、大規模ユーザ数のFDDシステムにおいて、ユーザ選択を伴うオポチュニスティックビームフォーミングは、顕著なスペクトル効率向上を達成できるか？
• RQ2 JSDMは大規模ユーザ環境で最適なsum-rateスケーリングを達成できるか？また、理論的上限とのギャップはどの程度か？
• RQ3 粗い角度情報のみを用いて、大規模アンテナ数を有するマッシブMIMO環境で、前段ビームフォーマーを効率的に設計する方法は何か？
• RQ4 到着角および角度拡散が変動する現実的でランダムに分布するユーザ環境において、最適なユーザグループ化戦略は何か？
• RQ5 確率的スケジューリング方式は、フィードバックオーバーヘッドを低減しつつ、良好なsum-rate性能と公平性を維持できるか？

主な発見

• 固定アンテナ数、大規模ユーザ数の環境では、マルチユーザダイバーシティのおかげで、相関チャネル下でもユーザ選択付きのオポチュニスティックビームフォーミングが顕著なスペクトル効率向上をもたらす。
• ブロック対角化前段ビームフォーマー設計は、上限との定数ギャップで最適なsum-rateスケーリングを達成し、グループ間干渉に対して高いロバスト性を示す。
• マッシブMIMO環境では、前段ビームフォーマー設計が、ユーザの到着角および角度拡散に基づくDFT行列の列選択に簡略化され、低複雑性かつフィードバック効率の高い動作が可能になる。
• 大規模システム解析に基づき、グループ内ユーザを事前に確率的に選択するスケジューリングアルゴリズムが導出され、フィードバックを最小限に抑えつつ性能を維持できる。
• JSDM下でのsum-rateスケーリングが最適であることが示され、ユーザグループの角度的サポートが重複しない場合、前段ビームフォーマー設計によりほぼ容量性能に近い性能が達成される。
• 理論的解析により、SINR分布の成長関数が高SINR領域で定数に収束することが確認され、極値理論を用いた正確な漸近的特徴付けが可能となる。