[論文レビュー] Performance Analysis for Massive MIMO Downlink with Low Complexity Approximate Zero-Forcing Precoding

Cheng Zhang, Yindi Jing+2 more|arXiv (Cornell University)|Nov 1, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、緩和パラメータとユーザー固有の干渉選択を用いて、計算複雑度を低減しながら高いsum-rate性能を維持する、massive MIMO下行リンク向けのアイデンティティプラスカラムネウマン級数（ICNS）および順序付きICNS precoding手法を提案する。ICNS手法は、特に相関チャネルおよび高負荷状態において、顕著に低い計算コストでほぼ理想のZF性能を達成する。

ABSTRACT

Zero-forcing (ZF) precoding plays an important role for massive MIMO downlink due to its near optimal performance. However, the high computation cost of the involved matrix inversion hinders its application. In this paper, we adopt the first order Neumann series (NS) for a low-complexity approximation. By introducing a relaxation parameter jointly with one selected user's interference to others into the precondition matrix, we propose the identity-plus-column NS (ICNS) method. By further exploiting the multi-user diversity gain via choosing the user with the largest interference to others, the ordered ICNS method is also proposed. Moreover, the sum-rate approximations of the proposed ICNS method and the competitive existing identity matrix based NS (INS) method are derived in closed-form, based on which the performance loss of ICNS due to inversion approximation compared with ideal ZF and its performance gain over INS are explicitly analyzed for three typical massive MIMO scenarios. Finally, simulations verify our analytical results and also show that the proposed two designs achieve better performance-complexity tradeoff than ideal ZF and existing low-complexity ZF precodings for practical large antenna number, correlated channels and not-so-small loading factor.

研究の動機と目的

• ZF precodingの計算複雑度が高いため、massive MIMOシステムにおける行列逆行列計算に起因する問題に対処すること。
• 相関チャネルおよび高ユーザー負荷状態でも高いスペクトル効率を維持できる、ZF precodingの低複雑度近似手法を開発すること。
• 提案手法の閉形式sum-rate近似式を導出し、理想のZFと比較した際の性能損失を評価すること。
• ユーザー選択および前処理を用いて、計算複雑度とsum-rate性能のトレードオフを最適化すること。

提案手法

• グラム行列の最初の列と緩和パラメータを前処理行列に組み込むことで、アイデンティティプラスカラムネウマン級数（ICNS）手法を提案する。
• 他のユーザーに対する干渉が最大のユーザーを選択することで、マルチユーザーダイバーシティをさらに活用する順序付きICNS手法を導入する。
• ランダム行列理論と統計的チャネルモデルを用いて、ICNSおよびアイデンティティ行列に基づくネウマン級数（INS）手法の閉形式sum-rate近似式を導出する。
• 最初の項のネウマン級数展開を用いて、グラム行列の逆行列を近似し、計算複雑度をO(K^3)からO(K^2)に低減する。
• 行列分解と期待値計算を適用して、有効SINRおよびsum-rateの解析的表現を導出し、簡略化のための補題2を活用する。
• 実用的なmassive MIMO環境（相関チャネル、高負荷係数を含む）におけるシミュレーションを通じて、解析結果の妥当性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 提案手法ICNSは、理想のZF precodingと比較して、sum-rate性能および計算複雑度の点でどのように異なるか？
• RQ2 行列逆行列近似に起因するICNSの性能損失はどの程度で、既存の低複雑度ZF手法と比較してどうか？
• RQ3 干渉電力に基づくユーザー選択は、ICNSにおける性能-複雑度トレードオフを改善できるか？
• RQ4 チャネル相関およびユーザー負荷係数は、ICNSおよびINSのsum-rate性能にどのように影響するか？
• RQ5 i.i.d. Rayleigh fadingおよび相関チャネル下での提案手法ICNSの閉形式sum-rate近似式は何か？

主な発見

• 提案手法ICNSは、理想のZFに非常に近いsum-rate性能を達成し、高SNRおよび高負荷状態において10%未満の性能損失に抑えられる。
• 順序付きICNS手法は、最適なユーザー選択によりマルチユーザーダイバーシティを活用することで、標準ICNSおよび既存のINS手法を上回る性能を示す。
• ICNSのsum-rate近似式は閉形式で導出されており、モンテカルロシミュレーションを用いずに正確な性能予測が可能である。
• 特に相関チャネルおよび大規模アレイアンテナ配備状況において、ICNSは理想のZFおよび既存の低複雑度ZFプレコーディング手法と比較して、より優れた性能-複雑度トレードオフを達成する。
• シミュレーション結果は、ICNSがユーザーおよびアンテナ数が多くても近似的に最適なsum-rateを維持でき、実用的条件下でINSおよび他のNSベース手法を上回ることを確認した。
• ICNSと理想のZFとのSINR比を表す3次方程式が導出され、ICNSがほぼ理想の性能を達成するSNRの閾値を解析的に特定可能である。