[論文レビュー] Trade-offs in Decentralized Multi-Antenna Architectures: The WAX Decomposition

Juan Vidal Alegría, Fredrik Rusek+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 29被引用数 20

ひとこと要約

本稿では、分散型マルチアンテナシステムにおける情報損失のない処理を可能にする、新たな行列分解であるWAX分解を提案する。アンテナパネルを出力とCPU接続が設定可能な構造としてモデル化することで、パネル当たりの計算複雑度と相互接続帯域幅の間の根本的トレードオフを確立し、マスティブMIMOおよびLISアーキテクチャにおける分散化の限界を、理論的限界を用いて定量的に評価する。

ABSTRACT

Current research on multi-antenna architectures is trending towards increasing the amount of antennas in the base stations (BSs) so as to increase the spectral efficiency. As a result, the interconnection bandwidth and computational complexity required to process the data using centralized architectures is becoming prohibitively high. Decentralized architectures can reduce these requirements by pre-processing the data before it arrives at a central processing unit (CPU). However, performing decentralized processing introduces also cost in complexity/interconnection bandwidth at the antenna end which is in general being ignored. This paper aims at studying the interplay between level of decentralization and the associated complexity/interconnection bandwidth requirement at the antenna end. To do so, we propose a general framework for centralized/decentralized architectures that can explore said interplay by adjusting some system parameters, namely the number of connections to the CPU (level of decentralization), and the number of multiplications/outputs per antenna (complexity/interconnection bandwidth). We define a novel matrix decomposition, the WAX decomposition, that allows information-lossless processing within our proposed framework, and we use it to obtain the operational limits of the interplay under study. We also look into some of the limitations of the WAX decomposition.

研究の動機と目的

• マルチアンテナシステムにおける分散化の度合い（CPU接続数）と、分散処理の複雑度（アンテナパネル当たりの乗算回数/出力数）のトレードオフを分析すること。
• 通常、集中型または完全分散型設計では無視されがちな、アンテナ側における分散処理のコストを特定すること。
• 調整可能なシステムパラメータを用いて、集中型、分散型、ハイブリッド型マルチアンテナアーキテクチャを統一する一般的なフレームワークを構築すること。
• WAX分解を、さまざまな分散化レベルにおける情報損失のない処理を可能にするツールとして提案すること。
• 提案されたフレームワーク下での、複雑度と帯域幅の間の達成可能なトレードオフの理論的限界を導出すること。

提案手法

• アンテナをパネルにグループ化し、各パネルが複数の出力を生成する線形変換を適用する一般化されたマルチアンテナアーキテクチャを提案する。
• チャネル行列をWAX形式に因数分解することで、情報損失のない処理を可能にする、新たな行列分解であるWAX分解を導入する。
• システムを2つの主要パラメータでモデル化する：CPU接続数（分散化の度合い）とパネル当たりの出力数（複雑度/相互接続コスト）。
• QR分解とヌル空間解析を用いて、WAX分解の存在に必要な条件を導出する。
• ランクプロファイル解析と行列のヌル空間制約を適用し、分解の実現可能性条件を特定する。
• チャネル行列の構造とユーザー数に応じて、与えられたCPU接続数に対するパネル当たりの最小乗算回数の理論的限界を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散型マルチアンテナシステムにおいて、CPU接続数とアンテナパネル当たりの乗算回数/出力数の間の根本的トレードオフは何か？
• RQ2 分散アーキテクチャにおいて情報損失のない処理を可能にするWAX分解が存在する条件は何か？
• RQ3 チャネル行列の構造とユーザー数は、WAX分解の実現可能性および複雑度にどのように影響するか？
• RQ4 帯域幅と複雑度の制約がある場合、分散化が制限される状況での、達成可能な性能（スペクトル効率）の理論的限界は何か？
• RQ5 提案されたフレームワークは、マスティブMIMOおよびLISを含む、既存の集中型および分散型アーキテクチャをどのように一般化するか？

主な発見

• WAX分解により、チャネル行列がWAX形式に因数分解されることで、分散型マルチアンテナシステムにおける情報損失のない処理が可能となり、事前処理中にデータが損なわれない。
• WAX分解が存在するための必要条件として、行列Aの任意の部分行列のランクが、ユーザー数、CPU接続数、パネル構造に依存する閾値を超える必要がある。
• 与えられたCPU接続数に対するパネル当たりの最小乗算回数は、不等式 κ > (RK − L)/K によって下限づけられる。ここで κ は行列Aの部分行列のランクである。
• 与えられたCPU接続数に対して、パネル当たりの必要な出力数は、ユーザー数およびシステムの空間多重度に比例して増加する。
• フレームワークにより、CPU接続数を減らすとパネル当たりの処理複雑度が増加することが明らかとなり、このトレードオフは導出されたランク条件によって定量的に特徴づけられる。
• 解析により、パネル当たりの出力数が導出されたランク制約を満たす場合、確率1でWAX分解が可能であることが示された。