[論文レビュー] Mixed-ADC/DAC Multipair Massive MIMO Relaying Systems: Performance Analysis and Power Optimization

Jiayi Zhang, Linglong Dai+3 more|arXiv (Cornell University)|Sep 10, 2018

Cooperative Communication and Network Coding参考文献 37被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、複数対の巨大MIMOリレーシステムにおける混合ADC/DACアーキテクチャを提案し、高分解能および低分解能コンバータを組み合わせることで、ハードウェアコストと消費電力を低減する。加法的量子化ノイズモデル（AQNM）を用いて、実現可能なスループットの正確なおよび近似の閉形式式を導出。2〜3ビットの分解能で非量子化性能に近づくことが示され、アンテナ数の増加に伴い逆比例する電力スケーリング則により、電力消費を顕著に削減可能である。

ABSTRACT

High power consumption and expensive hardware are two bottlenecks for practical massive multiple-input multiple-output (mMIMO) systems. One promising solution is to employ low-resolution analog-to-digital converters (ADCs) and digital-to-analog converters (DACs). In this paper, we consider a general multipair mMIMO relaying system with a mixed-ADC/DAC architecture, in which some antennas are connected to low-resolution ADCs/DACs, while the rest of the antennas are connected to high-resolution ADCs/DACs. Leveraging on the additive quantization noise model, both exact and approximate closed-form expressions for the achievable rate are derived. It is shown that the achievable rate can approach the unquantized one by using only 2-3 bits of resolutions. Moreover, a power scaling law is presented to reveal that the transmit power can be scaled down inversely proportional to the number of antennas at the relay. We further propose an efficient power allocation scheme by solving a complementary geometric programming problem. In addition, a trade-off between the achievable rate and power consumption for different numbers of low-resolution ADCs/DACs is investigated by deriving the energy efficiency. Our results reveal that the large antenna array can be exploited to enable the mixed-ADC/DAC architecture, which significantly reduces the power consumption and hardware cost for practical mMIMO systems.

研究の動機と目的

• 巨大MIMOリレーシステムにおける高い消費電力とハードウェアコストの問題に対処すること。
• アンテナの一部のみが低分解能コンバータを用いる混合ADC/DACアーキテクチャの性能を調査すること。
• 混合ADC/DAC構成下での実現可能なスループットの閉形式式を導出すること。
• 実用的なmMIMOリレーシステムにおけるエネルギー効率のトレードオフを明らかにし、電力割り当てを最適化すること。

提案手法

• 低分解能ADC/DACにおける非線形量子化効果をモデル化するため、加法的量子化ノイズモデル（AQNM）を用いる。
• 混合ADC/DACアーキテクチャを有する複数対の巨大MIMOリレーシステムにおける実現可能なスループットについて、正確および近似の閉形式式を導出する。
• 大規模MIMOチャネル仮定と統計的チャネル状態情報（CSI）を用い、 fading 確率分布上での期待値項を計算する。
• ハードウェア制約下でのシステム性能最適化を目的とした、補完的幾何プログラミングに基づく電力割り当て手法を提案する。
• 送信電力がリレーアンテナ数に反比例する電力スケーリング則を導出する。
• 異なる数の低分解能ADC/DACを有する状況下で、実現可能なスループットと消費電力のトレードオフを分析することにより、エネルギー効率を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 混合ADC/DACアーキテクチャは、2〜3ビットの分解能でさえも、非量子化システムに近いスペクトル効率を達成できるか？
• RQ2 アンテナ数およびシステム内に存在する低分解能コンバータの数が、実現可能なスループットにどのように影響するか？
• RQ3 混合ADC/DAC巨大MIMOリレーシステムにおける送信電力低減を支配する電力スケーリング則は何か？
• RQ4 ハードウェアおよびエネルギー制約下で、スペクトル効率を最大限に高めるための電力の効率的割り当てはどのように行えるか？
• RQ5 異なる低分解能ADC/DACの構成におけるスペクトル効率とエネルギー効率のトレードオフは何か？

主な発見

• ADC/DAC分解能が2〜3ビットの場合、実現可能なスループットは非量子化システムの性能に非常に近づく。
• 送信電力がリレーアンテナ数に反比例する電力スケーリング則を達成しており、顕著なエネルギー節約が可能である。
• 補完的幾何プログラミングに基づく提案された電力割り当て手法は、ハードウェアおよびエネルギー制約下でもスペクトル効率を効果的に最適化する。
• エネルギー効率は、低分解能ADC/DACの数を適切に選択することで最大限に達成され、スループットと消費電力の明確なトレードオフが示された。
• 混合ADC/DACアーキテクチャにより、ハードウェアコストと消費電力は顕著に削減可能であり、同時に高いスペクトル効率を維持できる。
• 理論的分析により、大規模アンテナアレイが粗い量子化による性能損失を効果的に相殺できることを確認した。これにより、実用的なmMIMOリレーシステムにおけるアーキテクチャの実現可能性が裏付けられた。