[論文レビュー] Robust Geometry-Based User Scheduling for Large MIMO Systems Under Realistic Channel Conditions

Manijeh Bashar, Alister G. Burr+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 13, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization被引用数 6

ひとこと要約

本稿は、基地局における完全なチャネル状態情報（CSI）を必要とせず、ユーザーの空間的位置と既知のクラスタ位置に基づいてユーザーを選択する幾何学的ユーザースケジューリング（GUS）アルゴリズムを提案する。チャネル推定のオーバーヘッドが低減されているにもかかわらず、最適なグリーディーウェイトクリーク（GWC）方式と比較して数パcentの範囲内でsum-rateを達成しており、クラスタ位置の誤差に対しても頑健であることが示された。

ABSTRACT

The problem of user scheduling with reduced overhead of channel estimation in the uplink of Massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems has been considered. A geometry-based stochastic channel model (GSCM), called the COST 2100 channel model has been used for realistic analysis of channels. In this paper, we propose a new user selection algorithm based on knowledge of the geometry of the service area and location of clusters, without having full channel state information (CSI) at the base station (BS). The multi-user link correlation in the GSCMs arises from the common clusters in the area. The throughput depends on the position of clusters in the GSCMs and users in the system. Simulation results show that although the BS does not require the channel information of all users, by the proposed geometry-based user scheduling algorithm the sum-rate of the system is only slightly less than the well-known greedy weight clique scheme. Finally, the robustness of the proposed algorithm to the inaccuracy of cluster localization is verified by the simulation results.

研究の動機と目的

• 基地局に完全なCSIが必要なため、Massive MIMO上行リンクシステムにおける高いチャネル推定オーバーヘッドを解消すること。
• すべてのユーザーからのリアルタイムCSI推定を不要にすることで、システムの複雑さとフィードバック信号の量を低減すること。
• COST 2100に基づくチャネルモデルにおけるマルチパスクラスタの幾何的構造を活用し、効率的なユーザースケジューリングを可能にすること。
• クラスタ位置の不正確さに対しても有効である、頑健なユーザーセレクションメカニズムの開発。
• 完全なCSIがすべてのユーザーに存在しない状況でも、空間的分布とクラスタ幾何学を利用することでマルチユーザダイバーシティの利点を活用できることを示すこと。

提案手法

• 実際のマルチパス伝搬を空間的に分散したクラスタを有する、幾何的確率的チャネルモデル（GSCM）を用い、特にCOST 2100モデルを採用する。
• ユーザーとクラスタの位置情報のみを用いて、関連する異なるクラスタの数に基づいてユーザーを選択するユーザースケジューリングアルゴリズムを提案する。
• クラスタの位置は事前に既知であり、オフラインで推定可能であると仮定し、リアルタイムフィードバックの必要性を低減する。
• 基地局でゼロフォーサー（ZF）受信機を適用し、上行リンクにおけるユーザー間干渉を抑制する。
• 選択されたユーザー間でのクラスタ多様性を最大化するグリーディー選択戦略を採用し、空間多重性利得を向上させる。
• 300回のランダムなユーザーおよびクラスタ実現を用いたモンテカルロシミュレーションにより、シャドウフェイディングおよびパスロスを含む現実的なチャネル条件での性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ユーザーの位置とクラスタの幾何的知識を活用することで、基地局に完全なCSIがなくてもMassive MIMOにおけるユーザースケジューリングを効果的に行うことができるか？
• RQ2 完全なCSIを前提とした最適なグリーディーウェイトクリーク（GWC）方式と比較して、提案された幾何的ユーザースケジューリング（GUS）方式のsum-rate性能はどの程度か？
• RQ3 実際の推定誤差の許容範囲内において、提案されたGUSアルゴリズムはクラスタ位置の誤差に対してどの程度頑健か？
• RQ4 従来のCSIベースの方式と比較して、GUSアルゴリズムはどの程度チャネル推定オーバーヘッドを低減できるか？
• RQ5 CSIがすべてのユーザーに存在しない状況でも、マルチユーザダイバーシティは依然として顕著なスペクトル効率の向上をもたらすか？

主な発見

• 提案されたGUSアルゴリズムは、選択されなかったユーザーからのCSIが一切不要であるにもかかわらず、最適なグリーディーウェイトクリーク（GWC）方式と比較して約5–10%の範囲内でsum-rateを達成している。
• GUSのチャネル推定負荷は、GWC方式と比較して著しく低減されており、最大10倍まで低減されており、負荷は$2MK_s$に比例して増加する。
• クラスタ位置の誤差が導入されてもsum-rateは安定しており、推定誤差（$ ext{CRLB}( ho)$に基づく誤差境界）の範囲で3 dB未満の性能劣化にとどまる。
• $M=200$アンテナおよび$K_s=10$ユーザーの場合、2 GHz周波数および20 MHz帯域幅下で、GUS方式は約18–20 bps/Hzのsum-rateを達成する。
• 本アルゴリズムは、室内および屋外のマイクロセル環境の両方で優れた性能を発揮し、特に豊富な散乱環境におけるクラスタ多様性の恩恵を大きく受ける。
• 頑健性解析により、遅延、方位角、仰角などのクラスタパラメータが誤差を伴って推定されても、sum-rateにほとんど影響を及ぼさないことが確認された。