[論文レビュー] Near-Optimal Hybrid Processing for Massive MIMO Systems via Matrix Decomposition

Weiheng Ni, Xiaodai Dong+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 15, 2015

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 22被引用数 24

ひとこと要約

この論文は、制約なしのデジタルビームフォーミングを低次元のベースバンドおよび位相シフトのみのアナログRF部に分解する、マトリックス分解に基づくハイブリッドビームフォーミング（MD-HP）方式を提案する。位相増分制約とSVDに基づく初期化を用いた交互最適化により、RFチェーン数を著しく削減しながら、周波数効率をほぼ最適に達成し、特にミリ波チャネルにおいて既存手法を上回る性能を発揮する。また、低分解能位相シフタを用いても収束性とロバスト性を維持する。

ABSTRACT

For the practical implementation of massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems, the hybrid processing (precoding/combining) structure is promising to reduce the high cost rendered by large number of RF chains of the traditional processing structure. The hybrid processing is performed through low-dimensional digital baseband processing combined with analog RF processing enabled by phase shifters. We propose to design hybrid RF and baseband precoders/combiners for multi-stream transmission in point-to-point massive MIMO systems, by directly decomposing the pre-designed unconstrained digital precoder/combiner of a large dimension. The constant amplitude constraint of analog RF processing results in the matrix decomposition problem non-convex. Based on an alternate optimization technique, the non-convex matrix decomposition problem can be decoupled into a series of convex sub-problems and effectively solved by restricting the phase increment of each entry in the RF precoder/combiner within a small vicinity of its preceding iterate. A singular value decomposition based technique is proposed to secure an initial point sufficiently close to the global solution of the original non-convex problem. Through simulation, the convergence of the alternate optimization for such a matrix decomposition based hybrid processing (MD-HP) scheme is examined, and the performance of the MD-HP scheme is demonstrated to be near-optimal.

研究の動機と目的

• 従来のアーキテクチャにおける多数のRFチェーンが原因で生じる高コストおよび高消費電力の問題を解決すること。
• 実用的な一定振幅位相シフタ制約下で、ほぼ最適な周波数効率を達成するハイブリッドRFおよびベースバンドビームフォーマー/コンビーナーを設計すること。
• 交互最適化を用いて効率的に解ける非凸マトリックス分解フレームワークを構築すること。
• i.i.d.レイノルズフェイジングおよびクラスタリングされたミリ波チャネルの両方において、MD-HP方式の有効性を実証すること。
• 低分解能位相シフタによる性能劣化を評価し、最適SVDベースビームフォーミングとの差を定量化すること。

提案手法

• まず、事前に設計された制約なしのデジタルビームフォーマー/コンビーナーを、ベースバンドビームフォーマーとアナログRFビームフォーマー/コンビーナーに分解する。
• 非凸マトリックス分解問題を、各反復における位相増分が直前の反復値の近傍に制限されるように、交互最適化により凸部分問題の列に変換する。
• グローバル解に近い初期点を生成するために特異値分解（SVD）を用い、収束の信頼性を向上させる。
• ベースバンドビームフォーマーとアナログRFビームフォーマーの最適化を交互に繰り返す一方で、RF部の一定振幅制約を維持する。
• 収束性と性能の評価のため、i.i.d.レイノルズフェイジングおよびクラスタリングされたミリ波チャネルの両方へ適用する。
• 周波数効率を指標として、SVDベース最適ビームフォーミングおよび空間スパースミリ波ビームフォーミング方式と比較して性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 事前に設計されたデジタルビームフォーマーのマトリックス分解は、RFチェーン数が限られたマッシブMIMOにおいて、ほぼ最適な周波数効率を達成できるか？
• RQ2 位相増分制約を課した交互最適化は、非凸マトリックス分解問題における収束性と解の品質をどのように向上させるか？
• RQ3 MD-HP方式は、RFチェーン数を削減した状態でも、最適SVDベースビームフォーミングにどの程度近づけるか？
• RQ4 MD-HP方式は、空間スパース処理などの既存のミリ波特化ハイブリッドビームフォーミング方式と比較して、性能がどう異なるか？
• RQ5 低分解能位相シフタ（例：2ビット）がMD-HP方式の周波数効率に及ぼす影響は何か？

主な発見

• i.i.d.レイノルズフェイジングチャネルでは、データストリーム数に対してRFチェーン数を2倍にした場合、MD-HP方式はSVDベース最適方式との差がわずかに抑えられ、ほぼ最適な周波数効率を達成する。
• ミリ波チャネルでは、MD-HP方式は空間スパース処理方式を上回り、RFチェーン数が少ない状況（例：8 vs. 12）でも高い周波数効率を達成する。
• 8つのRFチェーンと8つのデータストリームを用いた場合、MD-HP方式は12のRFチェーンを要する空間スパース方式を上回る周波数効率を達成し、優れたチャネル特徴抽出能力を示す。
• 2ビット位相シフタの量子化により、非量子化位相シフトと比較して約2.5 dBの性能劣化が生じるが、これは測定可能ではあるが管理可能なトレードオフである。
• SVDに基づく初期化と位相増分制御のおかげで、アルゴリズムは信頼性高く収束し、ほぼ最適解への高い確率での収束を実現する。
• 本手法は、豊富な散乱を持つi.i.d.レイノルズフェイジング環境およびスパarsなクラスタリングされたミリ波環境の両方において、ロバストである。