[論文レビュー] Turbo Coded Single User Massive MIMO with Precoding

K. Vasudevan, Gyanesh Kumar Pathak+1 more|arXiv (Cornell University)|Jul 31, 2020

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 29被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、送信機にチャネル状態情報（CSI）を活用して、干渉を抑制する、ターボ符号化およびプレエンコーディングを施したマス・MIMOシステムを提案する。シミュレーション結果から、再送信によるBER劣化が顕著にないにもかかわらず、アンテナアレイの増加に対しても、スペクトル効率が最大312ビット/秒/Hzに達するなど、レイノルズ平坦 fadingチャネルにおいても高い性能を示す。

ABSTRACT

Precoding is a method of compensating the channel at the transmitter. This work presents a novel method of data detection in turbo coded single user massive multiple input multiple output (MIMO) systems using precoding. We show via computer simulations that, when precoding is used, re-transmitting the data does not result in significant reduction in bit-error-rate (BER), thus increasing the spectral efficiency, compared to the case without precoding. Moreover, increasing the number of transmit and receive antennas results in improved BER.

研究の動機と目的

• ターボ符号化とプレエンコーディングを統合することで、単一ユーザー向けマスMIMOシステムにおけるスペクトル効率を向上させること。
• プレエンコーディングを適用した場合、再送信がビット誤り率（BER）性能に悪影響を及えるかどうかを調査すること。
• プレエンコーディング下での送信アンテナ数および受信アンテナ数の増加がシステム性能に与える影響を評価すること。
• プレエンコーディングにより、制限された再送信回数であってもBERを犠牲にすることなく、高いスペクトル効率を達成できることを示すこと。
• レイノルズ平坦 fading下で、ターボ符号化とプレエンコーディングの組み合わせがマスMIMOフレームワークにおいて有効であることを検証すること。

提案手法

• データ符号化に再帰的システム的畳み込み（RSC）符号器とQPSK変調を用いるターボ符号化を採用する。
• 送信機でチャネル状態情報（CSI）を用いてプレエンコーディングを適用し、マスMIMOシステムにおけるチャンネル間干渉（ICI）を低減する。
• 複数回の再送信における受信信号を統合することでSINRを向上させる信号モデルを採用し、再送信回数にわたる平均化に基づく統合処理を実施する。
• 独立同分布の複素正規チャネル係数を仮定した統計的チャネルモデルを用い、統合後のビットごとの平均信号対干渉加法ノイズ比（SINR）を導出する。
• チャネルの対称性を保証するため、時分割双方向（TDD）運用を仮定し、受信機から送信機へのCSIフィードバックを可能にする。
• レイノルズ平坦 fadingを想定し、加法性白色ガウスノイズ（AWGN）を含むシステムをモデル化し、10⁴フレームにわたるモンテカルロシミュレーションにより性能を評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 ターボ符号化マスMIMOシステムにおけるプレエンコーディングは、データ再送信時におけるBER劣化を低減するか？
• RQ2 送信アンテナ数および受信アンテナ数の増加が、プレコーディングマスMIMOにおけるBERおよびスペクトル効率に与える影響は？
• RQ3 平坦 fading下で、ターボ符号化とプレエンコーディングを統合したマスMIMOにおける実現可能なスペクトル効率は？
• RQ4 本提案システムにおけるビットごとの平均SINRは、再送信回数およびアンテナアレイサイズにどのように依存するか？
• RQ5 プレエンコーディングを適用した場合、アンテナ数や再送信回数の変動に対しても、BERが低く保たれるか？

主な発見

• プレエンコーディングにより、BERを向上させるために再送信を必要としなくなり、複数回の再送信にわたりBERが安定する。これにより、スペクトル効率が向上する。
• N_t = 1023、N_r = 1、N_{rt} = 2の場合、スペクトル効率はη^p = 0.25ビット/秒/Hzに達し、ビットごとの平均SNRの上限が無限大に達するため、ほぼ理想に近い性能を示す。
• N_t = 400、N_r = 1、N_{rt} = 1の場合、ピークスペクトル効率はη^p = 312ビット/秒/Hzに達し、ビットごとのSNR上限は1.09 dBに達する。
• 平均ビットSNRが3.5 dBの場合、N_{\text{tot}} = 32のときBERは2 × 10^{-6}に低下し、SISOケース（BER = 2 × 10^{-2}）と比較して顕著な改善が得られる。
• N_t、N_r、N_{rt}の変動に対しても、BERが低く保たれるため、アンテナ数および再送信回数の変動に対して高いロバストネスを示す。
• 統合後のビットごとの平均SINRの理論的上限は約\frac{2N_{rt}N_t}{N_r - 1}であり、N_tおよびN_{rt}に比例して向上する。これにより、大規模アレイによる性能向上が裏付けられる。