Skip to main content
QUICK REVIEW

[論文レビュー] Reflect- and Transmit-Array Antennas for Scalable and Energy-Efficient mmWave Massive MIMO.

Vahid Jamali, Antonia M. Tulino|arXiv (Cornell University)|Feb 20, 2019
Antenna Design and Analysis被引用数 5
ひとこと要約

本稿では、従来のハイブリッドおよびフルデジタルmmWave massive MIMOアーキテクチャとは対照的に、スケーラブルでエネルギー効率の高い代替手段として、リフレクトアレイ(RA)およびトランスミットアレイ(TA)アンテナを提案する。受動的再構成可能アンテナを活用し、mmWaveチャネルのスパarsityを活かすことで、相互情報量を最大化し、直交マッチング Pursuit(OMP)を用いてデジタルビームフォーミングを近似する特殊なプレコーディングを設計した。これにより、従来の手法に比べて優れたスケーラビリティとエネルギー効率を実現した。

ABSTRACT

Hybrid analog-digital architectures are promising candidates for implementing millimeter wave (mmWave) massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems since they enable a considerable reduction of the required number of costly radio frequency (RF) chains by moving some of the signal processing operations into the analog domain. Nevertheless, the analog feed network, comprising RF dividers, combiners, phase shifters, and line connections, of hybrid MIMO architectures is not scalable due to its prohibitively high power consumption for large numbers of transmit antennas. In this paper, we study novel massive MIMO architectures, namely reflect-array (RA) and transmit-array (TA) antennas, which consist of few active antennas (i.e., RF chains) and large numbers of passive antennas. We show that the constraints that the precoders for RA and TA antennas have to meet, differ from those of conventional MIMO architectures. Taking these constraints into account and exploiting the sparsity of mmWave channels, we design two efficient precoders for RA and TA antennas; one based on maximizing the mutual information and one based on approximating the optimal unconstrained digital precoder via the orthogonal matching pursuit algorithm. Furthermore, in order to fairly compare the performance of RA and TA antennas against conventional fully-digital and hybrid MIMO architectures, we develop a unified power consumption model. Our simulation results show that unlike conventional MIMO architectures, RA and TA antennas are highly energy efficient and fully scalable in terms of the number of transmit antennas. Therefore, RA and TA antennas are candidates for realizing the potential of extit{massive} MIMO in practice.

研究の動機と目的

  • 複雑なアナログフィードネットワークを有する従来のハイブリッドアナログ・デジタルmmWave MIMOアーキテクチャのスケーラビリティの制限および高消費電力の問題を解決する。
  • 大規模mmWaveシステムにおけるアナログビームフォーミングネットワークの非効率性を克服するため、最小限のアクティブ部品を有する受動的アレイアーキテクチャを導入する。
  • RAおよびTAアンテナの固有の位相および振幅制約に適合した効率的なプレコーディング戦略を開発する。
  • RAおよびTAアンテナを、フルデジタルおよびハイブリッドMIMOアーキテクチャと公平に比較できる統一されたパワー消費モデルを確立する。
  • RAおよびTAアンテナが、実用的なmmWave帯域での展開に適したスケーラブルで低エネルギーのmassive MIMOシステムを実現可能であることを示す。

提案手法

  • 少数のアクティブRFチェーンと多数の受動的で再構成可能な要素から成る、リフレクトアレイ(RA)およびトランスミットアレイ(TA)アーキテクチャを提案する。
  • RAおよびTA構造の物理的制約、特に位相制限または振幅・位相制御、固定されたアレイ因子パターンを考慮したプレコーディング設計を定式化する。
  • 受動アレイの自由度が制限されており、信号伝搬特性も考慮した、相互情報量を最大化するプレコーディングを設計する。
  • RAおよびTAシステムの制限された自由度を活用し、最適な非制約デジタルプレコーディングを近似するための直交マッチング Pursuit(OMP)に基づくアルゴリズムを開発する。
  • RFチェーン、遅延素子、および受動的要素の損失を考慮した統一されたパワー消費モデルを導入し、異なるアーキテクチャ間での性能比較を公平に行えるようにする。
  • mmWaveチャネルのスパarsityを活用することで、提案されたプレコーディング方式における計算複雑性の低減とスペクトル効率の向上を実現する。

実験結果

リサーチクエスチョン

  • RQ1リフレクトアレイおよびトランスミットアレイアンテナは、従来のハイブリッドおよびフルデジタルアーキテクチャと比較して、massive MIMO mmWaveシステムにおいてスケーラブルでエネルギー効率の高い運用を達成できるか?
  • RQ2RAおよびTAアンテナの固有のハードウェア制約は、mmWave massive MIMOにおける効果的なプレコーディング設計にどのように影響を与えるか?
  • RQ3相互情報量最大化とOMPベースの近似によって、RAおよびTAシステムにおいてデジタルプレコーディングに近い性能をどの程度達成できるか?
  • RQ4アンテナ数の変動に応じて、RAおよびTAアーキテクチャの相対的なエネルギー効率はどの程度で、ハイブリッドおよびデジタルMIMOと比較してどのようにスケーリングするか?
  • RQ5統一されたパワー消費モデルは、RA、TA、ハイブリッド、およびフルデジタルMIMOアーキテクチャのエネルギー効率をどのように公平に比較できるか?

主な発見

  • RAおよびTAアンテナは、最小限のアクティブ部品と受動的再構成性を活かすことにより、従来のハイブリッドおよびフルデジタルMIMOアーキテクチャに比べて顕著に高いエネルギー効率を達成する。
  • 提案された相互情報量最大化プレコーディングは、mmWaveチャネルのスパarsityを効果的に活用し、RAおよびTAの制約下でも高いスペクトル効率を実現する。
  • OMPベースのプレコーディングは、受動アレイの位相および振幅制限を尊重しつつ、非制約デジタルプレコーディングの性能をうまく近似する。
  • シミュレーション結果から、RAおよびTAアーキテクチャがアンテナ数の増加に伴い効率的にスケーリングされ、大規模アレイでも低消費電力を維持することが確認された。
  • 統一されたパワー消費モデルにより、アンテナ数の増加に伴い、RAおよびTAアンテナがハイブリッドアーキテクチャをエネルギー効率面で上回ることが示された。
  • RAおよびTAアンテナは、スケーラビリティと低消費電力の両方を満たしているため、mmWaveシステムにおけるmassive MIMOの実用的実装の有力候補であることが示された。

より良い研究を、今すぐ始めましょう

論文の読解から最終レビューまで、研究時間を劇的に削減しましょう。

クレジットカード登録不要

このレビューはAIが作成し、人間の編集者が確認しました。