[論文レビュー] PSK Precoding in Multi-User MISO Systems

Andreas Noll, Hela Jedda+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 27, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 8被引用数 3

ひとこと要約

本稿では、PSK変調を用いた多ユーザーMISOシステムにおける定電圧（CE） precoding方式を提案し、飽和モードで動作するパワー増幅器によるエネルギー効率の高い伝送を実現する。シンボル単位の最小二乗誤差（SMSE）最適化問題を定式化し、GDM、QGDM、GPMの3つのアルゴリズムを評価。特に3ビット量子化において、QGDMは低複雑性でほぼ最適性能を達成し、スペクトル効率を高く保ちながらSNRのわずかな損失で実現可能である。

ABSTRACT

We consider the downlink scenario of multiuser multiple-input-single-output (MU-MISO) communication systems with constant envelope (CE) signals emitted from each antenna. This results in energy efficient power amplifiers (PAs). We propose a holistic CE precoding scheme based on the symbol-wise minimum squared error (SMSE) criterion. Additionally, we analyze the distortions introduced by low-resolution quantization to PSK for higher energy efficiency reasons. We present three solution algorithms and examine their performance to decide for the best pick for different quantization resolutions. Our results show that good performance can be achieved with minimal loss compared to an ideal unquantized case. Finally, we analyze and discuss the results and consider the overall complexity of the precoder as well as implementation issues.

研究の動機と目的

• 定電圧（CE）信号を用いて、パワー増幅器の飽和モード動作を可能にするエネルギー効率の高いダウンリンクMU-MISOシステムの設計。
• CE precodingシステムにおける低精度デジタル・アナログ変換器（DAC）が引き起こす性能劣化の低減。
• PSK信号制約下でのSMSEベース precoding のための効率的解法アルゴリズムの開発および比較。
• 有限DAC解像度を有する実用的システムにおける、性能、複雑性、実装可能性のトレードオフの評価。
• アルゴリズムの複雑性を分析し、リアルタイム実装に適したハードウェアに配慮した設計戦略を提案することにより、実用的導入を可能にする。

提案手法

• シンボル単位の最小二乗誤差（SMSE）基準を定式化し、望ましい信号と有効受信信号との誤差を最小化するように precoder を最適化する。
• 送信ベクトルが各アンテナごとに単位ノルムを満たすように制約を課す包括的CE precoding方式を導入し、定電圧信号を保証する。
• 有限精度DACをモデル化するために量子化ブロックを適用し、連続位相ベクトルを2^B-PSK信号星座にマッピングする。
• 非凸SMSE最適化問題を解くための3つの解法アルゴリズム—勾配降下法（GDM）、準ニュートン勾配降下法（QGDM）、一般化投影法（GPM）—を提案する。
• ステップサイズの適応とラインサーチ技術を用いて収束性を向上させ、量子化解像度（B=1からB=3）を変化させた条件での性能を評価する。
• QPSKの回転対称性を活用し、入力ベクトルの1/4でのみ precoder を計算することで計算負荷を低減し、1回のチャネル実現あたりの計算量を4^Mから4^{M-1}に削減する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 B=1からB=3までの低精度量子化が、MU-MISOシステムにおけるCE precodingのビット誤り率（BER）性能に与える影響は何か？
• RQ2 GDM、QGDM、GPMの3つの提案アルゴリズムの中で、BER性能と計算複雑性の両立を最も良く達成するのはどれか？
• RQ3 SMSEベースのCE precoding方式は、理想の無量子化システムと比較して、最小限のSNR損失でほぼ最適性能を達成できるか？
• RQ4 反復回数とステップサイズの適応が、異なるアルゴリズムおよび量子化レベルにおいて収束速度と安定性に与える影響は何か？
• RQ5 メモリと処理負荷に関連する実用的実装上の課題は何か。それらはリアルタイムシステムにおいてどのように軽減できるか？

主な発見

• B=3の場合、QGDMアルゴリズムはBER=10^-3でSNR 3.86 dBを達成し、最良性能を示すGDMおよびGPMと比較してわずか0.5 dBの劣化にとどまる。
• GDMおよびGPMアルゴリズムはほぼ同一の性能（それぞれBER=10^-3でSNR 3.39 dBおよび3.37 dB）を示しており、SMSE最適化下での高いロバストネスを示している。
• QGDMアルゴリズムは最も高速で、平均22回の反復と17回のステップサイズ半減を要し、リアルタイム実装に最も効率的である。
• 反復回数は初期ステップサイズμ₀にほとんど依存しないため、異なる初期点からでも安定した収束特性を示している。
• 理論的にはM（ユーザー数）に関して指数関数的複雑性を示すが、実用的実装ではQPSKの回転対称性を活用することで、必要なprecoder計算回数を削減でき、1回のチャネル実現あたりの負荷を4^{M-1}にまで低減できる。
• 本研究の結論として、提案されたprecoding方式は、高いエネルギー効率、低複雑性、低精度DAC下でもほぼ最適性能を達成できるため、実世界への導入に非常に適した候補であると結論づけている。