[論文レビュー] Large Intelligent Surface Assisted MIMO Communications

Qurrat-Ul-Ain Nadeem, Abla Kammoun+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 19, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies被引用数 65

ひとこと要約

本稿では、電波伝搬を再構成可能な受動型大規模知能表面（LIS）を介して、複数アンテナを備えた基地局（BS）と単一アンテナユーザー間で通信を行う大規模知能表面（LIS）支援MIMOシステムを提案する。最小SINRを最大化する最適線形ビニングを導出しており、LISを用いることで、はるかに少ないアクティブアンテナ数でマスティブMIMOと同等のスペクトル効率を達成でき、エネルギー消費を著しく削減できることが示されている。

ABSTRACT

This work focuses on the downlink of a single-cell multi-user (MU) system in which a base station (BS) equipped with $M$ antennas communicates with $K$ single-antenna users through a large intelligent surface (LIS) installed in the line-of-sight (LoS) of the BS. LIS is envisioned to offer unprecedented massive multiple-input multiple-output (MIMO) like gains by utilizing $N$ passive reflecting elements that induce phase shifts on the impinging electromagnetic waves to smartly reconfigure the signal propagation. We study the minimum signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) achieved by the optimal linear precoder (OLP), that maximizes the minimum SINR subject to a given power constraint for any given LIS phase matrix, for the cases where the LoS channel matrix between the BS and the LIS is of rank-one and of full-rank. In the former scenario, the minimum SINR is bounded by a quantity that goes to zero with $K > 1$. For the high-rank scenario, we develop accurate deterministic approximations for the parameters of the asymptotically OLP, which are then utilized to optimize the LIS phase matrix. Simulation results show that the LIS-assisted system can offer Massive MIMO like gains with a much fewer number of active antennas, thereby significantly reducing the energy consumption at the BS.

研究の動機と目的

• 基地局（BS）とLIS間のチャネルが低ランクである場合のLIS支援下行MIMOシステムの性能限界、特に最小SINRの制約下での評価。
• LISの位相シフトがシステムのスペクトル効率および干渉管理に与える影響の分析。
• 高ランクのLine-of-Sight（LoS）チャネル状況における最適ビニングの決定的近似の開発。
• 最小ユーザーSINRを最大化するようにLIS位相行列を最適化する。
• LISを用いることで、アクティブアンテナ数を著しく削減しつつ、マスティブMIMOと同等の性能を達成できるかどうかの検証。

提案手法

• 基地局（Mアンテナ）、K人の単一アンテナユーザー、および大規模知能表面（N個の受動反射素子）を備えた下行MU-MIMOシステムを定式化する。
• LISを、信号を制御可能位相シフトを介して反射する受動アレイとしてモデル化し、スマートな電波伝搬制御を可能にする。
• 基地局とLIS間のチャネルランクの2通りのケースを分析：ランク1（LoS支配）およびフルランク（豊富な散乱）。
• 全送信電力制約下で最小SINRを最大化する最適線形ビニング（OLP）を導出する。
• ランダム行列理論を用いて、高ランク状況における漸近的OLPパラメータの正確な決定的同等物を導出する。
• これらの近似を用いて、最悪ユーザーSINRを向上させるためにLIS位相行列を最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 基地局-LISチャネルがランク1の場合、LIS支援MU-MIMOシステムにおける最小SINRの根本的限界は何か？
• RQ2 基地局-LISチャネルがランク1の場合、ユーザー数Kが増加するに従ってシステム性能はどのようにスケーリングするか？
• RQ3 高ランクの基地局-LISチャネル状況において、最適ビニングの決定的近似を導出できるか？
• RQ4 高ランク状況において、最小ユーザーSINRを最大化するようにLIS位相シフトを最適化する方法は何か？
• RQ5 LISを用いることで、アクティブアンテナ数を大幅に削減しつつ、どの程度マスティブMIMOと同等のスペクトル効率を達成できるか？

主な発見

• ランク1の基地局-LISチャネル状況では、ユーザー数Kが1を超過すると、最小SINRが0に近づく上限値で制限される。
• 高ランクの基地局-LISチャネルでは、提案された最適ビニングパラメータの決定的近似は、漸近的領域で極めて正確である。
• 最適化されたLIS位相行列は、最悪ユーザーSINRを顕著に向上させ、ロバストなマルチユーザー通信を可能にする。
• シミュレーション結果は、LIS支援システムが、基地局に極めて少ないアクティブアンテナ数を用いても、マスティブMIMOと同等のスペクトル効率を達成できることを確認している。
• 受動的反射素子を用いることで、アクティブRFチェーンを減らすことができ、基地局のエネルギー消費を著しく削減できる。