[論文レビュー] Robust Task-Specific Beamforming with Low-Resolution ADCs for Power-Efficient Hybrid MIMO Receivers

Eyyup Tasci, Timur Zirtiloglu+4 more|arXiv (Cornell University)|Nov 30, 2022

Analog and Mixed-Signal Circuit Design被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、低分解能ADCとタスク固有のビームフォーミングを組み合わせることで、ハードウェアの複雑さと消費電力を低減する、高効率なハイブリッドMIMO受信機を提案する。ハードウェアの非理想性やチャネル推定誤差に耐性を持つようにアナログ処理とデジタル処理を共同最適化することで、従来のシステムと比較して58％以上の電力削減を達成し、ほぼフルデジタル性能を実現する。

ABSTRACT

Multiple-input multiple-output (MIMO) systems exploit spatial diversity to facilitate multi-user communications with high spectral efficiency by beamforming. As MIMO systems utilize multiple antennas and radio frequency (RF) chains, they are typically costly to implement and consume high power. A common method to reduce the cost of MIMO receivers is utilizing less RF chains than antennas by employing hybrid analog/digital beamforming (HBF). However, the added analog circuitry involves active components whose consumed power may surpass that saved in RF chain reduction. An additional method to realize power-efficient MIMO systems is to use low-resolution analog-to-digital converters (ADCs), which typically compromises signal recovery accuracy. In this work, we propose a power-efficient hybrid MIMO receiver with low-quantization rate ADCs, by jointly optimizing the analog and digital processing in a hardware-oriented manner using task-specific quantization techniques. To mitigate power consumption on the analog front-end, we utilize efficient analog hardware architecture comprised of sparse low-resolution vector modulators, while accounting for their properties in design to maintain recovery accuracy and mitigate interferers in congested environments. To account for common mismatches induced by non-ideal hardware and inaccurate channel state information, we propose a robust mismatch aware design. Supported by numerical simulations and power analysis, our power-efficient MIMO receiver achieves comparable signal recovery performance to power-hungry fully-digital MIMO receivers using high-resolution ADCs. Furthermore, our receiver outperforms the task-agnostic HBF receivers with low-rate ADCs in recovery accuracy at lower power and successfully copes with hardware mismatches.

研究の動機と目的

• RFチェーンと高分解能ADCの数が多いことによる、フルデジタルMIMO受信機の高消費電力の問題に対処する。
• ハイブリッドMIMOアーキテクチャにおいて、低分解能ADCが引き起こす性能劣化を克服する。
• 非理想的なアナログ部品（例：スパースなベクトルモジュレータ、利得・位相の不一致）を考慮した、ハードウェアに配慮したビームフォーミングフレームワークを設計する。
• タスク固有の量子化を用いることで、空間干渉波が存在する混雑した環境でも信号再構成の精度を向上させる。
• アングル・オブ・アレイバル（AoA）の不一致やハードウェアの非理想性に対して頑健でありながら、消費電力を最小限に抑える。

提案手法

• タスク固有の信号再構成を最適化するため、アナログコンビナ（A）とデジタルコンビナ（B）を共同で最適化するアナログ・デジタルビームフォーミング設計を提案する。
• アナログ電力消費を低減するため、スパースな低分解能ベクトルモジュレータ（VM）を統合し、スパarsityは係数γSPで制御する。
• 量子化ノイズを、不規則なノイズ（平均ゼロ、分散Δp²/6）を持つジッタ付きADCモデルでモデル化する。ここでΔp = 2γ/bである。
• 平均二乗誤差（MSE）を、チャネル共分散行列の関数として定式化し、信号項とノイズ項を組み合わせ、κとbを含む修正されたノイズ功率項を導入する。
• AoAの不一致やアナログコンビナにおける利得・位相誤差を考慮した、ロバスト最適化フレームワークを導入する。
• ワルドンの図形的マーキット（FoM）と部品レベルの電力モデルを用いて、LNA、ミキサー、BBアンプ、ADCを含む総消費電力を推定する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 タスク固有のビームフォーミングと低分解能ADCを用いることで、高分解能フルデジタルMIMO受信機と同等の性能を達成しつつ、消費電力を低減できるか？
• RQ2 スパースで低分解能のベクトルモジュレータを用いることで、ハイブリッドMIMO受信機の電力効率と信号再構成精度にどのような影響を与えるか？
• RQ3 低ビットハイブリッドMIMOシステムにおいて、AoA推定誤差やハードウェアの非理想性に対する頑健性をどの程度達成できるか？
• RQ4 タスク固有MIMO受信機において、量子化分解能、アナログハードウェアの複雑さ、およびシステム消費電力の間のトレードオフはどのようなものか？
• RQ5 アナログ・デジタルの共同最適化フレームワークは、タスクに依存しないハイブリッドMIMO設計に比べ、精度と電力効率の両面で優れているか？

主な発見

• 提案されたタスク固有のハイブリッドMIMO受信機は、高分解能ADCを用いたフルデジタルMIMOシステムと同等の信号再構成性能（MSE）を達成する。
• 従来のフルデジタルMIMO受信機と比較して、総消費電力を58％以上削減した（8×8システムでは520 mW 対 172 mW）。
• 低レートADCを用いたタスクに依存しないHBF受信機と比較して、MSE性能および空間干渉波抑制性能の両面で優れている。
• 不一致に配慮した共同最適化アルゴリズムにより、AoAの不一致やハードウェアの非理想性に対しても頑健性が確保され、低誤り率を維持する。
• 25％のスパースベクトルモジュレータ（4ビット）、4ビットADC、低消費電力LNA/VMを用いることで電力削減を達成し、ADCの消費電力を10 mW（10ビット）から0.5 mW（4ビット）にまで低減した。
• 理論的分析により、量子化ノイズが信号および観測値と相関がないことが確認され、κとbを含む修正されたノイズ分散項を用いた正確なMSEモデリングが可能である。