[論文レビュー] Nonlinear 1-Bit Precoding for Massive MU-MIMO with Higher-Order Modulation

Sven Jacobsson, Giuseppe Durisi+3 more|arXiv (Cornell University)|Jan 1, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 11被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、1ビットD/Aコンバータ（DAC）を搭載した massive MU-MIMO システムに適応する非線形1ビット precoding アルゴリズムを、高次変調方式（例：16-QAM、8-PSK）に対して提案する。半定値および凸緩和技術を活用することで、盲目的または訓練信号に基づくチャネル推定であっても、誤り率を低く抑えることができ、線形量子化 precoding が高次信号点対応で高誤り率床を示すのとは対照的に顕著に優れた性能を達成する。

ABSTRACT

Massive multi-user (MU) multiple-input multiple- output (MIMO) is widely believed to be a core technology for the upcoming fifth-generation (5G) wireless communication standards. The use of low-precision digital-to-analog converters (DACs) in MU-MIMO base stations is of interest because it reduces the power consumption, system costs, and raw baseband data rates. In this paper, we develop novel algorithms for downlink precoding in massive MU-MIMO systems with 1-bit DACs that support higher-order modulation schemes such as 8-PSK or 16-QAM. Specifically, we present low-complexity nonlinear precoding algorithms that achieve low error rates when combined with blind or training-based channel-estimation algorithms at the user equipment. These results are in stark contrast to linear-quantized precoding algorithms, which suffer from a high error floor if used with high-order modulation schemes and 1-bit DACs.

研究の動機と目的

• 1ビットDACを搭載した massive MU-MIMO システムにおいて、高次変調方式（例：16-QAM、8-PSK）の信頼性の高い下行リンク伝送を可能にすること。
• 高次信号点対応と1ビットDACを併用する際、線形量子化 precoding に内在する高誤り率床を克服すること。
• 大規模アレイアンテナに適した低複雑度の非線形 precoding アルゴリズムの開発。
• 盲的なまたは訓練信号に基づく手法を用いて、ユーザー端末（UE）で precoding 要因 β の正確な推定を可能にすること。

提案手法

• 組み合わせ的1ビット precoding 問題を効率的に解くために、半定値緩和（SDR）と凸緩和に基づく非線形 precoding フレームワークを提案する。
• SQUID アルゴリズムを導入し、複数の時間スロットにわたる precoding ベクトルを同時に最適化するブロックベースの非線形 precoder を実現する。
• UEで使用する盲的な推定手法を採用し、K 個の時間スロットにわたる受信信号の標本分散を用いて precoding 要因 β を計算する。
• 1つのパイロットシンボルを送信することで、β を推定するパイロットベースの手法を採用し、最小限のパイロットオーバヘッドで高精度な推定を実現する。
• 最適な1ビット precoding 問題を近似しつつ、計算複雑度を低く保つために凸緩和を適用する。
• 受信信号を β、シンボルエネルギー、およびノイズの関数としてモデル化することで、チャネル推定と precoding を統合的に最適化する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 非線形1ビット precoding は、1ビットDACを搭載した massive MU-MIMO システムで16-QAMの信頼性ある伝送を可能にするか？
• RQ2 1ビットDACを用いる高次信号点対応において、非線形 precoding は線形量子化 precoding より顕著に優れた性能を示すか？
• RQ3 数個の時間スロットでしか利用できない状況でも、precoding 要因 β の盲的な推定がジェイン・エイド推定に近い性能を達成できるか？
• RQ4 時間スロット数 K が、1ビット massive MU-MIMO システムにおける盲的な β 推定の精度に与える影響は何か？
• RQ5 SQUID を用いた非線形 precoding の性能は、SDR を用いた手法や線形量子化手法と比較して、高次変調方式においてどのように異なるか？

主な発見

• SQUID を用いた precoding は、盲的な β 推定において K=10 時間スロットでのみ、ジェイン・エイド推定に近い性能を達成し、最小限の訓練オーバヘッドで高い耐障害性を示す。
• SQUID を用いた precoding は、16-QAM や 8-PSK を含むすべての変調方式において、線形量子化 ZF precoding よりも顕著に優れた性能を示す。
• 非線形 precoding と盲的な推定を組み合わせることで、16-QAM 伝送が信頼性を持って実現され、K=10 時間スロットでも低誤り率を達成する。
• 盲的な推定と訓練信号に基づく推定は、誤り率（BER）性能において同等の結果を示し、実用的状況下での盲的推定の有効性を裏付けている。
• 64-QAM では高SNR床が観測され、信頼性ある伝送には大規模アンテナアレイまたはフォワードエラー制御（FEC）が必要であることが示唆される。
• SDR を用いた precoding は、SQUID に比べてわずかに性能が劣る。これは、SDR が1時間スロットごとの最適化に限られるためであり、ブロックベースの非線形設計の利点が顕著に表れている。