[論文レビュー] Max-Min Rate of Cell-Free Massive MIMO Uplink with Optimal Uniform Quantization

Manijeh Bashar, Kanapathippillai Cumanan+4 more|View|Jul 7, 2019

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 44被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、限られたフロントハール容量を有するセルフリース・マッシブMIMO上行リンクにおいて、幾何プログラミングと一般化固有値問題を用いて、送信パワー割り当てと受信フィルタ設計を最適化し、パワー制約およびフロントハール制約のもとで最小ユーザー速率を最大化する手法を提案する。提案された反復アルゴリズムは、最適量子化と受信フィルタリングを実現し、上行リンク・ダウンリンク双対性を用いて最適性が保証される。

ABSTRACT

Cell-free Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is considered, where distributed access points (APs) multiply the received signal by the conjugate of the estimated channel, and send back a quantized version of this weighted signal to a central processing unit (CPU). For the first time, we present a performance comparison between the case of perfect fronthaul links, the case when the quantized version of the estimated channel and the quantized signal are available at the CPU, and the case when only the quantized weighted signal is available at the CPU. The Bussgang decomposition is used to model the effect of quantization. The max-min problem is studied, where the minimum rate is maximized with the power and fronthaul capacity constraints. To deal with the non-convex problem, the original problem is decomposed into two sub-problems (referred to as receiver filter design and power allocation). Geometric programming (GP) is exploited to solve the power allocation problem whereas a generalized eigenvalue problem is solved to design the receiver filter. An iterative scheme is developed and the optimality of the proposed algorithm is proved through uplink-downlink duality. A user assignment algorithm is proposed which significantly improves the performance. Numerical results demonstrate the superiority of the proposed schemes.

研究の動機と目的

• 理論的性能向上にもかかわらず実用的導入を制限する、セルフリース・マッシブMIMOシステムにおけるフロントハール容量の制限という課題に対処すること。
• フロントハール制約およびパワー制約のもとで、パワー割り当てと受信フィルタ設計を統合最適化することにより、スペクトル効率と公平性を向上させること。
• バスガン分解を用いて均一量子化の影響をモデル化し、量子化ノイズの影響を正確に分析可能にする。
• 最適受信フィルタリングとパワー割り当てを通じて、最小ユーザー速率を最大化する（max-min公平性）反復的アルゴリズムの開発。
• 上行リンク・ダウンリンク双対性を用いて、提案アルゴリズムの最適性を証明し、グローバル最適解への収束を保証すること。

提案手法

• 分散型アクセスポイント（APs）がチャネル推定を実行し、随伴ビームフォーミングを適用し、中央CPUに送信する前に重み付け信号を量子化する上行リンク伝送をモデル化する。
• 均一量子化が引き起こす歪みをモデル化するためにバスガン分解が用いられ、信号モデルにおける量子化ノイズの解析が容易になる。
• 最大最小速率問題は、一般化固有値問題による受信フィルタ設計と幾何プログラミング（GP）によるパワー割り当てという2つの部分問題に分解される。
• 反復アルゴリズムは、受信フィルタとパワー割り当ての更新を交互に繰り返し、合計およびユーザーごとのパワー制約を満たすためにスケーリングステップを含む。
• 上行リンク・ダウンリンク双対性を用いてアルゴリズムの最適性を証明し、上行リンクにおける最大最小問題と対応する仮想ダウンリンク問題との等価性を示す。
• 各ユーザーにどのAPが対応するかを最適化することで、さらなる性能向上を図るユーザー割り当てアルゴリズムを提案する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 CPUに到達する信号が量子化済みである場合と、量子化済みチャネル推定値と信号の両方が利用可能な場合とを比較した場合、フロントハール構成の違いがセルフリース・マッシブMIMOの性能に与える影響は何か？
• RQ2 フロントハール容量および送信パワー制約のもとで、最小ユーザー速率を最大化する最適パワー割り当て戦略は何か？
• RQ3 チャネル統計に基づく集中型受信フィルタ設計は、APsにおける従来の局所線形受信機と比較して、性能を著しく向上させるか？
• RQ4 幾何プログラミングと一般化固有値問題の組み合わせが、非凸な最大最小速率問題に対して最適かつ証明可能な最適解を可能にする仕組みは何か？
• RQ5 ユーザー割り当ての組み合わせが、量子化されたセルフリース・マッシブMIMOにおけるシステムの公平性とスペクトル効率に与える影響は何か？

主な発見

• 提案された反復アルゴリズムは、上行リンク・ダウンリンク双対性により、パワー割り当てと受信フィルタ設計を統合的に最適化し、最適な最大最小公平性を達成する。収束は保証される。
• チャネル統計に基づく集中型受信フィルタは、APsにおける従来の局所ビームフォーミングと比較して、顕著な性能向上をもたらす。
• 幾何プログラミングにより、合計およびユーザーごとのパワー制約のもとで最適なパワー割り当てが可能となり、スケーリング技術により制約の満たしが保証される。
• 数値結果は、提案手法が、特にフロントハール容量が制限される条件下で、従来手法を上回ることを示している。特に、公平性と合計スループットの観点で優れた性能を発揮する。
• AP数およびAPあたりのアンテナ数が多い場合、かつフロントハール容量が制限されている場合に、性能向上が最も顕著に現れる。
• ユーザー割り当てアルゴリズムは、AP-ユーザーの関係を最適化することで、システム性能を顕著に向上させ、より良い速率の公平性と高いスペクトル効率を実現する。