[論文レビュー] Machine Learning Inspired Energy-Efficient Hybrid Precoding for MmWave Massive MIMO Systems

Xinyu Gao, Linglong Dai+3 more|arXiv (Cornell University)|Aug 23, 2017

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 14被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、ミリ波帯の巨大MIMOシステムにおけるスイッチおよびインバータ（SI）に基づくハイブリッド precoding アーキテクチャを提案し、高分解能位相シフト器の代わりに低消費電力のスイッチとインバータを用いることで、エネルギー消費を著しく削減する。機械学習におけるクロスエントロピー最適化に着想を得て、効率的なハイブリッド precoder を設計するための適応的CE（ACE）アルゴリズムを導入し、従来の位相シフト器ベースやスイッチのみのアーキテクチャと比較して、はるかに高いエネルギー効率で近似的に最適な和レート性能を達成する。

ABSTRACT

Hybrid precoding is a promising technique for mmWave massive MIMO systems, as it can considerably reduce the number of required radio-frequency (RF) chains without obvious performance loss. However, most of the existing hybrid precoding schemes require a complicated phase shifter network, which still involves high energy consumption. In this paper, we propose an energy-efficient hybrid precoding architecture, where the analog part is realized by a small number of switches and inverters instead of a large number of high-resolution phase shifters. Our analysis proves that the performance gap between the proposed hybrid precoding architecture and the traditional one is small and keeps constant when the number of antennas goes to infinity. Then, inspired by the cross-entropy (CE) optimization developed in machine learning, we propose an adaptive CE (ACE)-based hybrid precoding scheme for this new architecture. It aims to adaptively update the probability distributions of the elements in hybrid precoder by minimizing the CE, which can generate a solution close to the optimal one with a sufficiently high probability. Simulation results verify that our scheme can achieve the near-optimal sum-rate performance and much higher energy efficiency than traditional schemes.

研究の動機と目的

• ハイブリッド precoding アーキテクチャに多数の高分解能位相シフト器を内蔵する従来のミリ波帯巨大MIMOシステムの高いエネルギー消費を是正すること。
• アナログビームフォーミングチェーンにおいて位相シフト器を低消費電力のスイッチとインバータに置き換えることで、ハードウェアの複雑さとエネルギー消費を低減すること。
• 新規なSIベースのアーキテクチャに特化した効率的なハイブリッド precoding アルゴリズムを開発し、高いスペクトル効率を維持すること。
• アンテナ数が増加しても、提案アーキテクチャと従来の位相シフト器ベースのシステムとの間の性能差が常に有界かつ一定に保たれることを示すこと。
• 従来のハイブリッド precoding スキームと比較して、顕著に向上したエネルギー効率を実現しつつ、近似的に最適な和レート性能を達成すること。

提案手法

• 位相シフト器の代わりに少数のスイッチとインバータを用いることで、アナログビームフォーマを実現する新しいハイブリッド precoding アーキテクチャを提案する。
• アナログ precoder の要素は集合 {0, 1, -1} からのみ構成され、これにより単純なスイッチとインバータによる実装が可能となる。
• ハイブリッド precoding 設計を、現在の確率分布と最適解との間のクロスエントロピー（CE）を最小化する組合せ最適化問題として定式化する。
• 達成可能な和レートに基づいて、高性能な候補 precoder を選択し、それらの確率を反復的に更新することで、確率分布を改善する適応的CE（ACE）アルゴリズムを開発する。
• 収束を向上させ、局所最適解を回避するためのエリート候補選択メカニズムを導入し、パラメータとして S（候補数）、S_elite（エリートサブセットサイズ）、I（反復回数）を定義する。
• ACEアルゴリズムを用い、アナログ precoder の要素が {0, 1, -1} に制限される制約のもとで、アナログおよびデジタル precoder を同時に最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スイッチとインバータに基づくハイブリッド precoding アーキテクチャは、アンテナ数が増加しても、最適システムとの性能差が常に有界かつ一定に保たれるか？
• RQ2 提案されたSIベースのアーキテクチャは、従来の位相シフト器ベースやスイッチのみのハイブリッド precoding アーキテクチャと比較して、和レートおよびエネルギー効率の観点でどのように性能を発揮するか？
• RQ3 機械学習に着想を得たクロスエントロピー最適化は、組合せ的かつ低分解能な設定において、ハイブリッド precoder の設計に効果的に適応可能か？
• RQ4 S、S_elite、I といった主要なアルゴリズムパラメータが、ACEベースのハイブリッド precoding スキームの収束性と性能に与える影響は何か？
• RQ5 提案されたACEベースのスキームは、従来のハイブリッド precoding 法と比較して、顕著にエネルギー消費を削減しつつ、近似的に最適な和レート性能を達成できるか？

主な発見

• 図1で示されるように、Lemma 1 で解析的に証明されたように、アンテナ数が増加しても、提案されたSIベースのハイブリッド precoding アーキテクチャと従来の位相シフト器ベースのアーキテクチャとの性能差は常に有界かつ一定に保たれる。
• ACEベースのハイブリッド precoding スキームは、4ビット位相シフト器を用いた従来の2段階ハイブリッド precoding と比較して、約1 dB以内の和レート性能を達成しながら、顕著にエネルギー消費を削減する。
• 標準的なCEアルゴリズムと比較して、ACEアルゴリズムは和レート性能で約1 dB優れており、追加の重み付けステップによる計算複雑度の増加はほとんど無視できる。
• 提案されたACEベースのスキームは、2段階ハイブリッド precoding（PSベース）およびアンテナ選択ベース（SWベース）の両方と比較して、特にRFチェーン数 K が小さい場合（例：K ≤ 12）にはるかに高いエネルギー効率を実現する。
• RFチェーン数 K ≥ 8 の場合、4ビット位相シフト器を用いた2段階ハイブリッド precoding のエネルギー効率は、完全デジタルZF precoding よりも低下する。これは、位相シフト器の数が急激に増加し、その高コストなエネルギー消費が顕著になるためである。
• シミュレーション結果から、S = 200 候補および I = 20 回の反復で十分な収束が得られ、ACEアルゴリズムが中程度の計算負荷で高い性能を達成できることを示している。