[論文レビュー] Massive MIMO with 1-bit ADC

Chiara Risi, Daniel Persson+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 30, 2014

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 16被引用数 159

ひとこと要約

本稿は、1ビットのアナログデジタルコンバータ（ADC）を用いた massive MIMO 上行リンクシステムを調査し、低複雑性の最小二乗（LS）チャネル推定に基づく最大比率合成（MRC）、ゼロフォース（ZF）、最小二乗（LS）検出を提案する。相互情報量および符号誤り率（SER）の閉形式表現を導出し、1ビットADCの量子化ノイズが massive MIMO によって効果的に低減され、計算負荷を最小限に抑えつつ、高SNRでも近似的に最適なQPSK容量に達することが示された。

ABSTRACT

We investigate massive multiple-input-multiple output (MIMO) uplink systems with 1-bit analog-to-digital converters (ADCs) on each receiver antenna. Receivers that rely on 1-bit ADC do not need energy-consuming interfaces such as automatic gain control (AGC). This decreases both ADC building and operational costs. Our design is based on maximal ratio combining (MRC), zero-forcing (ZF), and least squares (LS) detection, taking into account the effects of the 1-bit ADC on channel estimation. Through numerical results, we show good performance of the system in terms of mutual information and symbol error rate (SER). Furthermore, we provide an analytical approach to calculate the mutual information and SER of the MRC receiver. The analytical approach reduces complexity in the sense that a symbol and channel noise vectors Monte Carlo simulation is avoided.

研究の動機と目的

• 1ビットADCを用いることでハードウェアの複雑さと消費電力を低減する massive MIMO システムの性能を評価すること。
• 1ビット量子化下でのチャネル推定の課題に直面し、最大事後確率（MAP）推定の高コストさを考慮して、近似的な最小二乗（LS）手法を提案すること。
• LS チャネル推定と訓練シーケンスに基づく、低複雑性の検出方式（MRC、ZF、LS）を設計すること。
• モンテカルロシミュレーションに代わる計算コストの高いシミュレーションを回避するため、相互情報量および符号誤り率（SER）の解析的表現を導出すること。
• massive MIMO が1ビットADCの量子化ノイズを効果的に平均化し、近似容量性能を達成できることを示すこと。

提案手法

• 基地局にMアンテナ、ユーザーに1アンテナを備えたシステムモデルを提示し、各受信アンテナに1ビットADCを設け、自動増幅制御（AGC）の必要性を排除する。
• マルチユーザー環境下でのMAP推定の指数的計算コストを考慮し、近似的な最小二乗（LS）チャネル推定手法を導入する。
• LS チャネル推定に基づき、MRC、ZF、LS 検出フィルタを設計する。LS 検出では、中間のチャネル推定を経由せず、訓練シーケンスから直接計算する。
• 補完誤差関数を用いて、MRC ソフトシンボル推定の閉形式確率質量関数（PMF）を導出し、相互情報量およびSERの解析的計算を可能にする。
• 導出したPMFを用いて、送信シンボルとソフト／ハード推定間の相互情報量を計算し、モンテカルロシミュレーションの必要性を回避する。
• さまざまなSNR、M、Kの値における相互情報量およびSERについて、解析的結果と数値モンテカルロシミュレーションの結果を照合して検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1ビットADCを用いる場合、深刻な量子化ノイズが存在するにもかかわらず、massive MIMO システムは高いスペクトル効率を達成できるか？
• RQ2 1ビットADCを用いた massive MIMO において、MRC、ZF、LS 検出の性能はどのように比較できるか？
• RQ3 1ビットADCを用いる場合、チャネル推定の精度がシステム性能に与える影響は何か？
• RQ4 相互情報量およびSERの解析的表現を導出することで、計算コストの高いモンテカルロシミュレーションを置き換えられるか？
• RQ5 massive MIMO は、1ビットADCの量子化ノイズによって引き起こされる性能劣化をどの程度軽減できるか？

主な発見

• SNRが-10 dBを超えると、MRC、ZF、LS 検出方式すべてが、1ビットADCを用いても、1ユーザーあたり2ビットの近似的に最適なQPSK相互情報量を達成する。
• MRC ソフト推定の閉形式PMFから導出した解析的相互情報量およびSER表現は、モンテカルロシミュレーション結果とよく一致しており、解析的手法の妥当性が裏付けられた。
• 特に低SNRでは、ZF受信機がMRCおよびLSよりもSERおよび相互情報量の点で優れているが、高SNRではすべての方式が同じ容量限界に収束する。
• 量子化済みと非量子化の受信ベクトル間の性能差が高SNRで小さくなることから、massive MIMO が1ビットADCノイズを効果的に抑制していることが示された。
• 提案された解析的手法により、相互情報量およびSERを計算する際、シンボルおよびノイズベクトルのモンテカルロシミュレーションの必要性がなくなり、計算コストが大幅に削減された。
• M=400、K=20の場合、訓練シーケンス長やCSIの品質にかかわらず、SNR > -10 dB で、すべての検出方式においてQPSK最大容量（2ビット）に達する。