[論文レビュー] Signal Shaping for Generalized Spatial Modulation and Generalized Quadrature Spatial Modulation

Shuaishuai Guo, Haixia Zhang+4 more|arXiv (Cornell University)|Jan 27, 2019

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 31被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、一般化空間多重（GenSM）および一般化四次元空間多重（GenQSM）システムにおける、パワー制約、スパarsity制約、サイズ制約のもとで最小ユークリッド距離（MMED）を最大化する最適化ベース（OBSS）およびコードブックベース（CBSS）信号形状設計手法を提案する。OBSSは非凸な二次制約付き二次計画法（QCQP）を用いて連続的信号.constellationを最適化するが、CBSSは低複雑度の選択アルゴリズムを用いたQAMベースのコードブックを採用する。シミュレーションにより、OBSSは最適性能を達成するが高複雑度であるのに対し、CBSSは大規模システムにおいて実用的であると同等の性能を達成する。

ABSTRACT

This paper investigates generic signal shaping methods for multiple-data-stream generalized spatial modulation (GenSM) and generalized quadrature spatial modulation (GenQSM) based on the maximizing the minimum Euclidean distance (MMED) criterion. Three cases with different channel state information at the transmitter (CSIT) are considered, including no CSIT, statistical CSIT and perfect CSIT. A unified optimization problem is formulated to find the optimal transmit vector set under size, power and sparsity constraints. We propose an optimization-based signal shaping (OBSS) approach by solving the formulated problem directly and a codebook-based signal shaping (CBSS) approach by finding sub-optimal solutions in discrete space. In the OBSS approach, we reformulate the original problem to optimize the signal constellations used for each transmit antenna combination (TAC). Both the size and entry of all signal constellations are optimized. Specifically, we suggest the use of a recursive design for size optimization. The entry optimization is formulated as a non-convex large-scale quadratically constrained quadratic programming (QCQP) problem and can be solved by existing optimization techniques with rather high complexity. To reduce the complexity, we propose the CBSS approach using a codebook generated by quadrature amplitude modulation (QAM) symbols and a low-complexity selection algorithm to choose the optimal transmit vector set. Simulation results show that the OBSS approach exhibits the optimal performance in comparison with existing benchmarks. However, the OBSS approach is impractical for large-size signal shaping and adaptive signal shaping with instantaneous CSIT due to the demand of high computational complexity. As a low-complexity approach, CBSS shows comparable performance and can be easily implemented in large-size systems.

研究の動機と目的

• 実用的制約のもとで、複数データストリームを扱うGenSMおよびGenQSMのための汎用的信号形状設計手法を開発し、最小ユークリッド距離（MMED）を最大化すること。
• 連続的および離散的信号空間における、信号.constellationと空間.constellationの共同最適化を扱うこと。
• 大規模システムおよび即時のチャネル状態情報（CSIT）を伴う適応伝送に適した、低複雑度かつ効果的な信号形状設計戦略を設計すること。
• CSITの3つの状況（CSITなし、統計的CSIT、完全なCSIT）における性能を評価すること。
• サイズ、パワー、スパarsity制約の下での送信ベクトル集合の最適化を統合的に扱うフレームワークを提供すること。

提案手法

• GenSM/GenQSMシステムにおける、パワー、スパarsity、サイズ制約のもとで最小ユークリッド距離（MMED）を最大化する統一された最適化問題を定式化する。
• 信号.constellationのサイズと要素を同時に最適化するため、再帰的設計と非凸QCQPに再定式化した最適化ベース信号形状設計（OBSS）手法を開発する。
• 得られた大規模非凸QCQP問題に対して、既存の最適化技術を適用するが、計算複雑度が高くなる。
• QAMで生成された離散的コードブックと低複雑度選択アルゴリズムを用いたコードブックベース信号形状設計（CBSS）手法を提案する。
• 最適な.constellationサイズの探索を効率的に行うために、信号.constellationサイズ最適化の再帰的設計を導入する。
• MMED基準を設計指標として採用し、これは高SNRにおいて誤り記号率を最小化し、相互情報量を最大化することに等しい。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GenSMおよびGenQSMにおいて、パワー制約およびスパarsity制約のもとで、信号.constellationと空間.constellationをどのように共同最適化できるか？
• RQ2 各TACあたり.constellationを固定する従来手法と比較して、信号と空間.constellationの共同最適化による性能向上はどの程度か？
• RQ3 大規模システムにおいて、連続的領域最適化（OBSS）と離散的領域コードブックベース選択（CBSS）の計算複雑度はどのように比較されるか？
• RQ4 低複雑度のCBSS手法は、最適なOBSSに近い性能を達成しつつ、リアルタイム実装において実用的であるか？
• RQ5 提案された信号形状設計手法のもとで、CSIT状況（CSITなし、統計的CSIT、完全なCSIT）の違いに応じてシステム性能はどのように変化するか？

主な発見

• OBSS手法は、すべてのCSIT状況において、最小ユークリッド距離の観点で最適な性能を達成し、既存のベンチマークを上回る。
• OBSS手法は高い計算複雑度を示し、即時のCSITを伴う大規模信号形状設計および適応伝送には実用的でない。
• CBSS手法は、計算複雑度を顕著に低減しながらOBSSと同等の性能を達成し、大規模システムにおける実用的実装を可能にする。
• (3,2,2,4) GenQSMシステムにおいて、δ=0.3のOBSS手法は、高い空間的および信号的分離を維持する送信ベクトルを生成し、耐障害性を向上させる。
• 再帰的設計により、全探索を伴わずに最適な.constellationサイズの効率的探索が可能になる。
• シミュレーション結果により、提案手法の信号形状設計は、さまざまなCSIT条件下でGenSMおよびGenQSMシステムのスペクトル効率およびエネルギー効率を顕著に向上させることを確認した。