[論文レビュー] Near-Optimal Hybrid Analog and Digital Precoding for Downlink mmWave Massive MIMO Systems

Linglong Dai, Xinyu Gao+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 16, 2015

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 14被引用数 19

ひとこと要約

本稿では、サブアレイ構造を用いたミリ波帯大規模MIMOシステムにおける、近似的に最適で低複雑性の反復的ハイブリッドアナログ・デジタルプレフィング方式を提案する。容量最適化問題を分解し、アンテナアレイ間で逐次干渉キャンセレーション（SIC）を適用することで、計算複雑性がO(M³)であるにもかかわらず、従来の完全アナログプレフィングを著しく上回る性能を達成し、特に高SNR領域およびRFレーンあたりのアンテナ数が少ない場合に顕著な優位性を示す。

ABSTRACT

Millimeter wave (mmWave) massive MIMO can achieve orders of magnitude increase in spectral and energy efficiency, and it usually exploits the hybrid analog and digital precoding to overcome the serious signal attenuation induced by mmWave frequencies. However, most of hybrid precoding schemes focus on the full-array structure, which involves a high complexity. In this paper, we propose a near-optimal iterative hybrid precoding scheme based on the more realistic subarray structure with low complexity. We first decompose the complicated capacity optimization problem into a series of ones easier to be handled by considering each antenna array one by one. Then we optimize the achievable capacity of each antenna array from the first one to the last one by utilizing the idea of successive interference cancelation (SIC), which is realized in an iterative procedure that is easy to be parallelized. It is shown that the proposed hybrid precoding scheme can achieve better performance than other recently proposed hybrid precoding schemes, while it also enjoys an acceptable computational complexity.

研究の動機と目的

• ミリ波帯大規模MIMOシステムにおける完全デジタルプレフィングの高いハードウェア複雑性とエネルギー消費を低減すること。
• 従来のハイブリッドプレフィング方式が全アレイ構造に依存するか、高い計算複雑性を抱えるという制限を克服すること。
• 実用的なサブアレイアーキテクチャに適した、低複雑性で近似的に最適なハイブリッドプレフィングソリューションを設計すること。
• 理論的容量に近い性能を維持しつつ、実用的なハードウェア実装可能性を確保すること。

提案手法

• 各RFレーンに接続されたアンテナアレイを個別に処理することで、グローバルな容量最適化問題を段階的な部分問題に分解する。
• 最初のアレイから順に、各アレイの実現可能レートを反復的に最適化する。
• 次のアレイを最適化する前に、すでに最適化済みのアレイの寄与を容量式から逐次キャンセルするため、逐次干渉キャンセレーション（SIC）を採用する。
• 各アレイに対してデジタルプレフィングで振幅を制御し、アナログプレフィングで位相を調整することで、各段階での低複雑性最適化を実現する。
• 各RFレーンがアンテナのサブセットにのみ接続されるサブアレイ構造を活用し、ハードウェア複雑性を低減する。
• 各部分問題は標準的な最適化手法で解き、全体の複雑性は1反復あたりO(M³)が支配的であり、ここでMはRFレーンあたりのアンテナ数である。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 サブアレイ構造に基づくハイブリッドプレフィング方式は、低計算複雑性で近似的に最適なスペクトル効率を達成できるか？
• RQ2 提案手法の反復的SICベースの性能は、従来の完全アナログプレフィングと比較して、スペクトル効率およびSNR耐性の面でどのように異なるか？
• RQ3 RFレーン数（M）の変化が、提案手法と最適プレフィングとの性能ギャップに与える影響は何か？
• RQ4 反復的かつ独立したアレイ処理構造を有するため、提案手法は効率的に並列化可能か？

主な発見

• 128×16システムにおいて、10 dB SNRでは約3 bps/Hzの容量ギャップ、30 dB SNRでは約30 bps/Hzのギャップを示すが、提案手法は全範囲のSNR領域で従来の完全アナログプレフィングを上回る性能を発揮する。
• 30 dB SNRにおいて、提案手法は最適プレフィングと1 dBのSNRギャップを示しており、近似的に最適な性能を達成していることが示された。
• 128×16システム（M=8）では、最適容量の88%を達成し、128×32システム（M=4）では96%を達成する。
• 完全アナログプレフィングの性能は、RFレーン数の増加に伴い著しく劣化し、Mが8から4に増加するにつれ、最適容量の20%から16%に低下する。これは、デジタルビームフォーミングの利得が限られているためである。
• 提案手法は、O(M³)という低複雑性を維持しており、従来のアナログ方式と同等の複雑性である一方で、はるかに優れたスペクトル効率を達成している。
• Mが小さくなるほど、提案手法の性能向上が顕著になることから、各RFレーンが少ないアンテナ数を担当する場合に特に有効であることが示された。