[論文レビュー] Large Intelligent Surface-Assisted Wireless Communication Exploiting Statistical CSI

Yu Han, Wankai Tang+3 more|arXiv (Cornell University)|Dec 13, 2018

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 6被引用数 26

ひとこと要約

本稿では、Rician fading下でのエルゴディック容量を最大化するために、統計的チャネル状態情報（CSI）を用いた大規模インテリジェントサーフェス（LIS）支援マッスィブMIMOシステムの最適位相シフト設計を提案する。タイトなエルゴディック容量近似を導出し、2ビットの位相シフト量子化が1ビット/秒/Hz未満の容量低下を保証することを証明した。これにより、ハードウェア実装が効率的かつ実用的になる。

ABSTRACT

Large intelligent surface (LIS)-assisted wireless communications have drawn attention worldwide. With the use of low-cost LIS on building walls, signals can be reflected by the LIS and sent out along desired directions by controlling its phases, thereby providing supplementary links for wireless communication systems. In this study, we evaluate the performance of an LIS-assisted large-scale antenna system by formulating a tight approximation of the ergodic capacity and investigate the effect of the phase shifts on the ergodic capacity in different propagation scenarios. In particular, we propose an optimal phase shift design based on the ergodic capacity approximation and statistical channel state information. Furthermore, we derive the requirement on the quantization bits of the LIS to promise an acceptable capacity degradation. Numerical results show that using the proposed phase shift design can achieve the maximum ergodic capacity, and a 2-bit quantizer is sufficient to ensure capacity degradation of no more than 1 bit/s/Hz.

研究の動機と目的

• Rician fading条件下におけるLIS支援大規模アンテナシステムのエルゴディック容量を評価すること。
• 即時のCSIフィードバックを避けるために、統計的CSIのみを用いてエルゴディック容量を最大化する最適位相シフト設計を開発すること。
• 容量低下を許容可能な水準に抑えるためにLIS位相シフトに必要な最小量子化ビット数を特定すること。
• エルゴディック容量近似のタイトさを検証し、ランダム位相シフトと比較して提案手法の優位性を示すこと。

提案手法

• ランダム行列理論を用いて、Rician fading下におけるLIS支援マッスィブMIMOシステムのエルゴディック容量のタイトな近似を導出する。
• エルゴディック容量近似と統計的CSIに基づく最適位相シフト設計を提案し、容量最大化を目的とする。
• エルゴディック容量低下を1ビット/秒/Hz未満に抑えるために必要な量子化ビット数（B）の理論的下限を導出する。
• 10,000回のチャネル実現化を用いたモンテカルロシミュレーションにより、エルゴディック容量近似の正確さを検証する。
• 最適位相シフト、ランダム位相シフト、Rayleigh fading条件の下での性能を比較し、設計の有効性を示す。
• 送信電力、アレイサイズM、LISサイズN、Rician Kファクタといったシステムパラメータが必要な量子化ビット数に与える影響を分析する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LIS支援マッスィブMIMOシステムにおけるRician fading下での提案されたエルゴディック容量近似の精度はどの程度か？
• RQ2 統計的CSIのみが利用可能な状況で、エルゴディック容量を最大化する最適位相シフト設定は何か？
• RQ3 LIS位相シフトの量子化ビット数はどれくらい必要か、これにより容量低下が1ビット/秒/Hz未満に抑えられるか？
• RQ4 エルゴディック容量の観点から、最適位相シフト設計はランダム位相シフトと比較してどの程度優れているか？
• RQ5 送信電力、アレイサイズ、Rician Kファクタといったシステムパラメータが、必要な量子化解像度に与える影響は何か？

主な発見

• 提案されたエルゴディック容量近似は、モンテカルロシミュレーション結果とタイトに一致しており、Rician Kファクタが高くなるにつれてギャップが小さくなる。
• 統計的CSIに基づく最適位相シフト設計は、特にLIS要素数が増加するにつれて、ランダム位相シフトを著しく上回る性能を示す。
• Rician fading下では、ランダム位相シフトがRayleigh fadingの性能を下回ることもあり、知的な位相制御の重要性が浮き彫りになる。
• 2ビットの位相シフト量子化では、理論的分析およびシミュレーションの両方で、エルゴディック容量低下が1ビット/秒/Hz未満に保証される。
• 送信電力が高くなる、基地局アレイサイズ（M）が大きくなる、またはLISアパーチャー（N）が大きくなるほど、必要な量子化ビット数が減少し、ハードウェアへの感受性が低下することが示された。
• ξ = 1 かつ P = 0 dB の場合に B ≥ 2 ビットであるという理論的要件が妥当であることが確認され、電力およびアレイサイズを増加させても性能低下が1ビット/秒/Hz未満に保たれる。