[論文レビュー] Symbol-Level Multiuser MISO Precoding for Multi-level Adaptive Modulation: A Multicast View

Maha Alodeh, Symeon Chatzinotas+1 more|arXiv (Cornell University)|Jan 12, 2016

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 35被引用数 12

ひとこと要約

本稿では、多ユーザーMISOシステムにおける多値変調（MQAM/APSK）および適応変調を想定し、送信波束成形のためのシンボルレベルのプレコーディングを提案する。マルチキャストにインspiredされたフレームワークと位相制約を用いて、SINRまたは効率的データレート（goodput）制約のもとで送信電力を最小化する。この手法により、動的変調方式の適応により、データレート要件を満たしつつ、顕著なエネルギー効率の向上が達成される。

ABSTRACT

Symbol-level precoding is a new paradigm for multiuser downlink systems which aims at creating constructive interference among the transmitted data streams. This can be enabled by designing the precoded signal of the multiantenna transmitter on a symbol level, taking into account both channel state information and data symbols. Previous literature has studied this paradigm for MPSK modulations by addressing various performance metrics, such as power minimization and maximization of the minimum rate. In this paper, we extend this to generic multi-level modulations i.e. MQAM and APSK by establishing connection to PHY layer multicasting with phase constraints. Furthermore, we address adaptive modulation schemes which are crucial in enabling the throughput scaling of symbol-level precoded systems. In this direction, we design signal processing algorithms for minimizing the required power under per-user SINR or goodput constraints. Extensive numerical results show that the proposed algorithm provides considerable power and energy efficiency gains, while adapting the employed modulation scheme to match the requested data rate.

研究の動機と目的

• MPSKから一般化された多値変調（MQAMやAPSKを含む）へのシンボルレベルプレコーディングの拡張を目的とする。
• シンボルレベルプレコーディング系における適応変調の取り扱いを目的とし、スケーラブルなスペクトル効率およびスループットを実現する。
• 新しい位相制約付きマルチキャスト定式化を用いて、各ユーザーごとのSINRまたは効率的データレート（goodput）制約のもとで送信電力を最小化する。
• 多値変調の適応とシンボルレベルプレコーディングを統合する理論的かつアルゴリズム的フレームワークを確立する。

提案手法

• 位相制約を課した物理層マルチキャスティング問題としてシンボルレベルプレコーディング問題を定式化し、建設的干渉を活用する。
• チャネル状態情報とデータシンボルに基づいて、プレコーダを共同設計し、変調方式を選択する位相制約付き最適化フレームワークを導入する。
• 凸緩和と交互最適化を用いて、各ユーザーのSINRまたは効率的データレート（goodput）制約のもとで送信電力を最小化する反復的アルゴリズムを設計する。
• チャネル品質とレート要件に基づき、変調方式の順序を動的に調整することで、変調適応をプレコーディング設計に統合する。
• チャネル状態情報と送信データシンボルの両方を考慮したシンボルレベル信号モデルを用いて、干渉を建設的に整形する。
• 非凸制約（位相およびSINR要件に起因）を扱うために、ペナルティ法または逐次凸プログラミングを適用する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 シンボルレベルプレコーディングは、MQAMやAPSKなどの多値変調をサポートするためにどのように拡張可能か？
• RQ2 MISO下行リンクシステムにおける多値変調信号において、位相制約が建設的干渉を可能にする役割は何か？
• RQ3 適応変調は、シンボルレベルプレコーディングにどのように統合され、スペクトル効率およびエネルギー効率を向上させるか？
• RQ4 適応変調とシンボルレベルプレコーディングを組み合わせることで、送信電力削減および効率的データレート（goodput）向上の面でどの程度の性能向上が達成可能か？

主な発見

• 提案手法は、多値変調MISOシステムにおいて、従来のプレコーディング方式と比較して顕著な電力およびエネルギー効率の向上を達成する。
• シンボルレベルプレコーディングと適応変調の統合により、必要なデータレートに適合する動的レート適応が可能となり、送信電力を最小限に抑える。
• 位相制約付きマルチキャスト定式化は、干渉を建設的に整形し、SINRおよび効率的データレート（goodput）性能を向上させる。
• 数値結果により、アルゴリズムがチャネル状態に適応して変調方式を効果的に調整し、高いスペクトル効率を維持していることが示された。
• さまざまなチャネル環境において、SINRおよび効率的データレート（goodput）制約の両方のもとで、送信電力削減の面で顕著な性能向上が達成された。