[論文レビュー] Massive MIMO with Multi-cell MMSE Processing: Exploiting All Pilots for Interference Suppression

Xueru Li, Emil Björnson+3 more|arXiv (Cornell University)|May 14, 2015

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 33被引用数 33

ひとこと要約

本稿は、マッスィブMIMOネットワークにおける新規なマルチセルMMSE処理方式を提案し、セル間およびセル内干扰を抑えるために、すべての利用可能なパイロットシーケンスを活用する。各基地局で全パイロットチャネル方向推定を実施することで、従来の単セルMMSEおよびマルチセルZFと比較して、特にパイロット再利用率が高く、ユーザー密度が大きい状況において、顕著なスペクトル効率の向上を達成する。また、正確な大規模SINR近似により、低複雑度のパワー制御が可能となる。

ABSTRACT

In this paper, a new state-of-the-art multi-cell MMSE scheme is proposed for massive MIMO networks, which includes an uplink MMSE detector and a downlink MMSE precoder. The main novelty is that it exploits all available pilots for interference suppression. Specifically, let $K$ and $B$ denote the number of users per cell and the number of orthogonal pilot sequences in the network, respectively, where $β= B/K$ is the pilot reuse factor. Then our multi-cell MMSE scheme utilizes all $B$ channel directions, that can be estimated locally at each base station, to actively suppress both intra-cell and inter-cell interference. The proposed scheme is particularly practical and general, since power control for the pilot and payload, imperfect channel estimation and arbitrary pilot allocation are all accounted for. Simulations show that significant spectral efficiency (SE) gains are obtained over the single-cell MMSE scheme and the multi-cell ZF, particularly for large $β$ and/or $K$. Furthermore, large-scale approximations of the uplink and downlink SINRs are derived, which are asymptotically tight in the large-system limit. The approximations are easy to compute and very accurate even for small system dimensions. Using these SINR approximations, a low-complexity power control algorithm is also proposed to maximize the sum SE.

研究の動機と目的

• 従来のマッスィブMIMO方式がセル内パイロットシーケンスのみを活用するための制限を解消すること。
• ネットワーク全体で利用可能なB個のすべてのパイロットシーケンスを活用して、セル内およびセル間干渉を抑える実用的なマルチセルMMSE処理方式を開発すること。
• パイロットパワー制御、不完全なチャネル推定、任意のパイロット割り当てといった現実的なシステム条件を考慮すること。
• 大規模システム近似として、上行リンクおよび下行リンクSINRの漸近的にタイトな近似式を導出すること。この近似式は、システム設計に向けた計算効率が高く、実用的である。
• 導出されたSINR近似式に基づき、合計スペクトル効率を最大化する低複雑度のパワー制御アルゴリズムを設計すること。

提案手法

• 提案手法は、上行リンクMMSE検出および下行リンクMMSEプレフィンギングを採用し、局所セルのパイロットシーケンスだけでなく、ネットワーク全体のすべてのパイロットシーケンスから推定されたすべてのチャネル方向を活用する。
• すべてのセルのすべてのユーザーからのチャネル方向推定値を統合することで干渉抑圧を実現し、セル内およびセル間干渉を同時に抑制する。
• 確率的行列理論を用いて、i.i.d. Rayleigh fadingおよび大規模システム極限（M, K → ∞）を仮定し、上行リンクおよび下行リンクSINRの大規模近似式を導出する。
• 上行リンクおよび下行リンクのパワー制御にそれぞれ対応する対角行列D, F, Ψおよびベクトルτ, ϱを用いて、SINR近似式を行列形式で表現する。
• SINR近似式を閉形式で解くことで、上行リンクおよび下行リンクで同じ合計スペクトル効率を達成する低複雑度パワー制御アルゴリズムを設計する。
• シミュレーションにより、特にβ = B/Kが大きく、Kが大きい場合に、単セルMMSEおよびマルチセルZFと比較して顕著なSE向上が得られることを検証した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 すべての利用可能なパイロットシーケンスを活用することで、従来のセル内パイロットのみを用いる方式と比較して、マッスィブMIMOネットワークにおけるスペクトル効率が顕著に向上するか？
• RQ2 任意のパイロット割り当ておよび不完全なチャネル推定を伴うマルチセルマッスィブMIMOにおいて、上行リンクおよび下行リンクのSINRに対して、正確な大規模近似式をどのように導出できるか？
• RQ3 パイロット再利用係数β = B/Kは、提案されたマルチセルMMSE方式の性能向上にどのような影響を及えるか？
• RQ4 導出されたSINR近似式に基づいて、合計スペクトル効率を最大化する低複雑度パワー制御アルゴリズムを設計できるか？
• RQ5 パイロットパワー制御およびチャネル推定誤差といった現実の要因を考慮しても、提案方式は高い性能を維持できるか？

主な発見

• 提案されたマルチセルMMSE方式は、パイロット再利用係数βが大きく、または1セルあたりのユーザー数Kが大きい場合に、単セルMMSEおよびマルチセルZFと比較して顕著なスペクトル効率の向上を達成する。
• 上行リンクおよび下行リンクSINRの大規模近似式が導出され、大規模システム極限において漸近的にタイトであることが示され、小さなシステム次元に対しても高い精度を示す。
• SINR近似式は、対角行列D, F, Ψおよびベクトルτ, ϱを含む行列形式で表現されており、計算効率が高く、パワー制御設計に適している。
• SINR近似式を用いて、閉形式式を解くことで、上行リンクおよび下行リンクで同じ合計スペクトル効率を達成する低複雑度パワー制御アルゴリズムを提案した。
• パイロットパワー制御、不完全なチャネル推定、任意のパイロット割り当てといった現実の障害要因に対しても、本方式はロバストであり、実世界への導入に非常に適している。
• シミュレーション結果により、本方式が既存のベンチマークを上回ることが確認され、特にパイロット再利用率が高く、ユーザー密度が大きい状況では、干渉抑圧のためのすべてのパイロットシーケンスの有効活用により顕著な性能向上が得られる。