[論文レビュー] Low Complexity Symbol-Level Design for Linear Precoding Systems

Jevgenij Krivochiza, Ashkan Kalantari+2 more|arXiv (Cornell University)|Oct 27, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 8被引用数 18

ひとこと要約

本稿では、MIMOシステムにおける低コストなシンボルレベルプレコーディング手法を提案する。この手法は、非負最小二乗法（NNLS）を用いてシンボルの振幅と位相を最適化することで送信パワーを最小化し、従来の最適手法よりも処理時間を短くしながら、最高のベンチマークと同等の性能を維持する。この手法は、QPSK、M-PSK、M-APSKのすべての信号.constellationに一様に適用可能であり、計算コストも最小限に抑えられる。

ABSTRACT

The practical utilization of the symbol-level precoding in MIMO systems is challenging since the implementation of the sophisticated optimization algorithms must be done with reasonable computational resources. In the real implementation of MIMO precoding systems, the processing time for each set of symbols is a crucial parameter, especially in the high-throughput mode. In this work, a symbol-level optimization algorithm with reduced complexity is devised. Performance of a symbol-level precoder is shown to improve in terms of the processing times per set of symbols.

研究の動機と目的

• MIMOシステムにおけるシンボルレベルプレコーディングの高い計算複雑性、特に多レベル信号.constellationに対して対処すること。
• 高スルーレットMIMOプレコーディングシステムにおける1シンボルセットあたりの処理時間を短縮すること。
• さまざまな変調形式にわたり、低送信パワーを維持しながら実装を簡素化すること。
• 高価な凸最適化やSVDに依存しないことで、シンボルレベルプレコーディングの実用的導入を可能にすること。
• 著しく低い処理遅延で、最適プレコーダーと同等の性能を達成すること。

提案手法

• シンボルレベルの送信パワー最小化問題をNNLS問題として定式化し、高コストなSVDや一般凸最適化を回避する。
• 従来のZFプレコーディングを適用する前に、未プレコーディングされたシンボルの位相と振幅を最適化する。
• 最適化により、建設的干渉を維持することで、合計送信パワーを低減する。
• M-PSKおよびM-APSKの場合、アルゴリズムはシンボルをNNLSに適合可能なドメインにマッピングする2段階変換を適用する。
• すべての信号.constellationに同一の最適化構造を維持することで、一貫した計算複雑性を確保する。
• シンボルエネルギーを信号.constellationの最大レベルに制限するためのしきい値ベースのクリッピング機構を適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 QPSK、M-PSK、M-APSKを含むすべての変調タイプにおいて、NNLSと同等の複雑性を持つシンボルレベルプレコーディングが設計可能か？
• RQ2 提案手法は、既存の最適シンボルレベルプレコーダーよりも1シンボルセットあたりの処理時間を短くできるか？
• RQ3 合計送信パワーの観点から、提案手法の性能はZFおよび最適プレコーダーと比べてどうか？
• RQ4 送信アンテナ数が受信アンテナ数を上回る場合、提案手法とベンチマークとの性能差にどのような影響があるか？
• RQ5 高次変調において、著しいパワー効率の損失を伴わずに、低複雑性を維持できるか？

主な発見

• QPSKでは、$N_t = N_r$ の条件下でZFプレコーダーよりも9 dB低い合計パワーを達成し、$N_t$ がいかなる値であってもZFを下回る。
• 8-PSKで $N_t = 10$ の場合、提案手法はZFより2 dB低いパワーを達成するが、[4]の最適プレコーダーと比べて2.9 dBの効率差がある。
• $N_t > N_r$ の場合、提案手法と[4]との性能差はわずか0.8 dBにまで縮まる。
• SVDを回避し、NNLSにのみ依存するため、提案手法の処理時間は、[4]を含むすべてのベンチマークよりも顕著に短い。
• 16-APSKでは、ZFより低いパワーを達成するが、$N_t = N_r$ の場合[6]に劣り、$N_t$ が増加するにつれて差が消失する。
• M-PSK/M-APSKにおける2段階変換による追加処理は、合計処理時間にほとんど影響を与えず、低遅延性能を維持する。