[論文レビュー] Large-Scale Fading Precoding for Spatially Correlated Rician Fading with Phase Shifts

Özlem Tuğfe Demir, Emil Björnson|arXiv (Cornell University)|Jun 25, 2020

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 28被引用数 8

ひとこと要約

本稿は、空間相関Rician fadingとランダム位相シフトを伴う多セルマッシブMIMOシステムにおいて、LMMSEおよび最小二乗推定に基づくスペクトル効率の閉形式表現を用いて、大規模フェージングプレフィンギング（LSFP）を提案する。LSFPは、各基地局の周波数帯域制約下で、和スペクトル効率および比例公平性を最適化するための効率的アルゴリズム（重み付きMMSEおよびADMMを用いて）を導入し、部分的LSFP方式によりフロントハブ信号伝送を削減しつつ、従来のプレフィンギング手法に比べ顕著な性能向上を達成する。

ABSTRACT

We consider large-scale fading precoding (LSFP), which is a two-layer precoding scheme in the downlink of multi-cell massive MIMO (multiple-input multiple-output) systems to suppress inter-cell interference. We obtain the closed-form spectral efficiency (SE) with LSFP at the central network controller and maximum ratio precoding at the base stations (BSs) using the linear minimum mean-squared error or least squares channel estimators. The LSFP weights are designed based on the long-term channel statistics and two important performance metrics are optimized under the per-BS transmit power constraints. These metrics are sum SE and proportional fairness, where the resulting optimization problems are non-convex. Two efficient algorithms are developed to solve these problems by using the weighted minimum mean-squared error and the alternating direction method of multipliers methods. Moreover, two partial LSFP schemes are proposed to reduce the fronthaul signaling requirements. Simulations quantify the performance improvement of LSFP over standard single-layer precoding schemes and identify the specific advantage of each optimization problem.

研究の動機と目的

• 空間的相関Ricianフェージングとランダム位相シフトを伴う現実的なチャネル環境におけるLSFPの分析が不足しているという点に取り組む。
• 多セルマッシブMIMOにおいて、LMMSEおよび最小二乗推定器を用いたLSFPの閉形式スペクトル効率表現を導出する。
• 各基地局の周波数帯域制約下で、非凸最適化を用いて和スペクトル効率および比例公平性を最適化する。
• 重み付きMMSEおよびADMMを用いて、非凸最適化問題を解く閉形式更新を持つ効率的アルゴリズムを設計する。
• フロントハブ信号伝送を削減しつつ、性能向上を維持するための部分的LSFP方式を提案する。

提案手法

• 多セルマッシブMIMO環境において、線形MMSEおよび最小二乗推定を用いたLSFPの閉形式スペクトル効率表現を導出する。
• チャネルを空間的相関Ricianフェージング（ライン・オブ・サイト成分と散乱成分を含む）とランダム位相シフトを伴ってモデル化する。
• 大システム解析を用いて、不完全なCSI下でのチャネル推定値および有効チャネルの統計的モーメントを計算する。
• 重み付きMMSEを用いて非凸和スペクトル効率および比例公平性最適化問題を再定式化し、ブロック座標降下法を可能にする。
• 交替方向乗数法（ADMM）を適用し、問題の構造を活用した閉形式更新と低計算量により最適化問題を解く。
• ユーザーまたはセルのサブセットにLSFP係数を制限することで、フロントハブ信号伝送負荷を軽減する部分的LSFP方式を導入する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LSFPは、空間的相関Ricianフェージングとランダム位相シフトを伴う多セルマッシブMIMOシステムにおいて、従来のプレフィンギングと比較してどのように性能を発揮するか？
• RQ2 このチャネルモデル下で、LMMSEおよび最小二乗推定を用いたLSFPの閉形式スペクトル効率表現は何か？
• RQ3 各基地局の周波数帯域制約下で、和スペクトル効率最大化と比例公平性最適化が、この環境下でのシステム性能にどのように影響を与えるか？
• RQ4 重み付きMMSEおよびADMMを用いて、非凸LSFP最適化のための閉形式更新を持つ効率的アルゴリズムを設計できるか？
• RQ5 部分的LSFPは、スペクトル効率の向上を維持しつつ、どの程度までフロントハブ信号伝送を削減できるか？

主な発見

• 提案されたLSFP方式は、空間的相関Ricianフェージングチャネルにおいて、従来の単層プレフィンギングに比べ顕著なスペクトル効率の向上を達成する。
• 重み付きMMSEに基づくアルゴリズムによる和スペクトル効率最大化は、特に高SNR領域において、比例公平性最適化よりも高いスペクトル効率を実現する。
• ADMMに基づくアルゴリズムは、問題の構造を活用した閉形式更新により、一般のソルバーよりも高速に収束し、計算量も低減する。
• 部分的LSFP方式により、フロントハブ信号伝送を最大50％まで削減しつつ、性能劣化を最小限に抑え、実用的導入が可能となる。
• 閉形式スペクトル効率表現は、有限のアンテナ数に対しても高精度であり、モンテカルロシミュレーションを用いずに正確な性能評価が可能である。
• Ricianフェージングにおけるランダム位相シフトは性能に顕著な影響を及ぼすが、LSFPは長期統計に基づくプレフィンギングによりその影響を効果的に低減する。