[論文レビュー] Multi-cell Massive MIMO Beamforming in Assuring QoS for Large Numbers of Users

Long D. Nguyen, Hoang Duong Tuan+2 more|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 21被引用数 8

ひとこと要約

本稿では、多数のユーザーに対するサービス品質（QoS）を保証しつつ、マルチセルマッシブ MIMO システムにおけるエネルギー効率を最大化するための時間分数別ビームフォーミング方式を提案する。時間スロットを分数に分割し、パワーと時間の割り当てを最適化することで、8×8 のマッシブ MIMO アレイが最大160人のユーザーを QoS を満たす形で同時に処理可能となり、送信アレイ数をはるかに上回る。

ABSTRACT

Massive multi-input multi-output (MIMO) uses a very large number of low-power transmit antennas to serve much smaller numbers of users. The most widely proposed type of massive MIMO transmit beamforming is zero-forcing, which is based on the right inverse of the overall MIMO channel matrix to force the inter-user interference to zero. The performance of massive MIMO is then analyzed based on the throughput of cell-edge users. This paper reassesses this beamforming philosophy, to instead consider the maximization of the energy efficiency of massive MIMO systems in assuring the quality-of- service (QoS) for as many users as possible. The bottleneck of serving small numbers of users by a large number of transmit antennas is unblocked by a new time-fraction-wise beamforming technique, which focuses signal transmission in fractions of a time slot. Accordingly, massive MIMO can deliver better quality-of-experience (QoE) in assuring QoS for much larger numbers of users. The provided simulations show that the numbers of users served by massive MIMO with the required QoS may be twice or more than the number of its transmit antennas.

研究の動機と目的

• 従来のマッシブ MIMO が干渉とハードウェア制約のため、多数のユーザーを処理できないという制限を解決すること。
• 個々のユーザーのスループット（QoS）制約と総送信パワー予算の下でエネルギー効率を最大化すること。
• システム設計に現実的なアンテナ間空間相関を組み込むこと。
• 非凸最適化問題であるエネルギー効率ビームフォーミングを解くための効率的な計算アルゴリズムを開発すること。
• 時間分数別伝送を活用することで、マッシブ MIMO が送信アレイ数をはるかに上回るユーザー数を処理できることを示すこと。

提案手法

• 時間スロットを複数の分数に分割し、それぞれの分数にユーザーのサブセットを専用割り当てする、新規の時間分数別ビームフォーミング技術を導入する。
• QoS およびパワー制約下でのエネルギー効率最大化という非凸最適化問題を解くためのパスフォローリングアルゴリズムを開発する。
• 現実のマッシブ MIMO デプロイメント状況を反映させるために、チャネルモデルに空間相関を組み込む。
• エネルギー効率の目的関数の非凸性に対処するため、対数関数および逆関数に基づく凸近似を用いる。
• 各時間分数内でのユーザ間干渉を抑えるために、ゼロフォーリング（ZF）および正則化 ZF（RZF）ビームフォーミングを適用する。
• QoS の配信とエネルギー効率の両立を図るために、時間割り当てとパワー割り当てを同時に最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 マッシブ MIMO システムは、送信アレイ数をはるかに上回るユーザー数を、QoS の保証を伴って処理できるか？
• RQ2 時間分数別ビームフォーミングは、マルチセルマッシブ MIMO において従来のビームフォーミングと比較して、エネルギー効率をどのように向上させるか？
• RQ3 空間相関の影響は、マッシブ MIMO システムにおける実現可能なユーザー数およびエネルギー効率にどのような影響を与えるか？
• RQ4 QoS およびパワー制約下で、時間分数ごとの最適な時間およびパワー割り当ては、システム性能にどのように影響するか？
• RQ5 パスフォローリングアルゴリズムは、現実的なチャネルモデルを想定した非凸エネルギー効率最大化問題を、効率的に解けるか？

主な発見

• 8×8 のマッシブ MIMO アレイは、1セルあたり最大160人のユーザーを個々の QoS 要件を満たす形で処理可能であり、送信アレイ数を20倍も上回る。
• 同じハードウェア制約下で、時間分数別ビームフォーミング方式は従来のビームフォーミングと比較して、サポート可能なユーザー数を最大2倍にまで向上させる。
• 3セルネットワークにおいて、時間分数別 RZF ビームフォーミングは ρ=0.5 時に1セルあたり最大150人のユーザーを処理可能となり、ユーザー容量およびエネルギー効率の両面で標準 RZF を上回る。
• 時間分数比 τ/(1−τ) とパワー割り当てはユーザー分布に大きく依存し、近端およびセル端ユーザーが時間分数に応じてバランス良くかつ適応的にサービスされることが示された。
• 提案されたパスフォローリングアルゴリズムは、収束が早く、非凸エネルギー効率最大化問題に対する実用的な解決策を提供する。
• シミュレーションにより、時間分数別アプローチが、高ユーザー負荷および空間相関が強い状況下でも、高いスペクトル効率とエネルギー効率を維持することが確認された。