[논문 리뷰] 1-Bit Massive MIMO Transmission: Embracing Interference with Symbol-Level Precoding

Ang Li, Christos Masouros외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 28.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 14인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 1비트 매크로 MIMO 시스템에서 기호 수준의 전처리를 제안하여 다중 사용자 간섭을 유리하게 활용함으로써, 1비트 DAC의 심각한 하드웨어 제약에도 불구하고 비트 오류율(BER) 성능을 크게 향상시킨다. 구성적 간섭(CI) 설계를 통해 간섭을 유익한 신호로 재정의함으로써, 저복잡도이고 에너지 효율적인 하드웨어로 근사 최적의 스펙트럼 효율성을 달성한다.

ABSTRACT

The deployment of large-scale antenna arrays for cellular base stations (BSs), termed as `Massive MIMO', has been a key enabler for meeting the ever-increasing capacity requirement for 5G communication systems and beyond. Despite their promising performance, fully-digital massive MIMO systems require a vast amount of hardware components including radio frequency chains, power amplifiers, digital-to-analog converters (DACs), etc., resulting in a huge increase in terms of the total power consumption and hardware costs for cellular BSs. Towards both spectrally-efficient and energy-efficient massive MIMO deployment, a number of hardware limited architectures have been proposed, including hybrid analog-digital structures, constant-envelope transmission, and use of low-resolution DACs. In this paper, we overview the recent interest in improving the error-rate performance of massive MIMO systems deployed with 1-bit DACs through precoding at the symbol level. This line of research goes beyond traditional interference suppression or cancellation techniques by managing interference on a symbol-by-symbol basis. This provides unique opportunities for interference-aware precoding tailored for practical massive MIMO systems. Firstly, we characterize constructive interference (CI) and elaborate on how CI can benefit the 1-bit signal design by exploiting the traditionally undesired multi-user interference as well as the interference from imperfect hardware components. Subsequently, we overview several solutions for 1-bit signal design to illustrate the gains achievable by exploiting CI. Finally, we identify some challenges and future research directions for 1-bit massive MIMO systems that are yet to be explored.

연구 동기 및 목표

• 완전 디지털 매크로 MIMO 시스템의 높은 하드웨어 비용과 전력 소모 문제를 1비트 DAC를 통해 해결한다.
• 1비트 전처리에서의 해상도가 낮아서 발생하는 성능 저하를 극복하기 위해 간섭을 유익한 신호로 재고찰한다.
• 오차율 성능 향상을 위해 구성적 간섭(CI)을 활용하는 실용적이고 저복잡도의 전처리 기법을 개발한다.
• 하드웨어 제약 조건 하에서 5G 및 그 이상의 네트워크에서 에너지 효율적이고 스펙트럼 효율적인 매크로 MIMO 구현을 가능하게 한다.
• 채널 불확실성 하에서 강건한 1비트 전처리를 위한 고급 신호 처리 및 머신러닝의 통합을 탐색한다.

제안 방법

• 기존의 블록 수준 또는 선형 전처리와 다름없이, 기호 단위로 간섭을 관리하기 위해 기호 수준의 전처리를 도입한다.
• 다중 사용자 간섭을 신뢰성 있게 검출할 수 있도록 구성적 간섭(CI) 원리를 활용해 의도적으로 간섭을 형상화한다.
• 비볼록 1비트 전처리 문제를 해결하기 위해 C1PO 및 C2PO 알고리즘에서 이중볼록 근사화와 교대 최적화를 적용한다.
• 근사 최적 해를 얻기 위해 반정형 프로그래밍 근사(SDR)와 Douglas-Rachford 분할 기법을 SDR 및 SQUID 방법에 적용한다.
• 전통적 방법에 비해 수렴성과 성능을 향상시키기 위해 전진-후행 분할 및 급수 전개를 활용한다.
• 채널 변화에 강건한 엔드 투 엔드 1비트 전처리를 학습하기 위해 머신러닝 기반 오토인코더 프레임워크를 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 1비트 매크로 MIMO 시스템에서 다중 사용자 간섭을 어떻게 의도적으로 형상화하여 시스템 성능을 향상시킬 수 있는가?
• RQ2 기존의 블록 수준 또는 선형 전처리에 비해 기호 수준의 전처리가 1비트 시스템에서 어떤 성능 향상을 가져오는가?
• RQ3 BER 및 복잡도 측면에서 구성적 간섭(CI) 설계는 전통적인 MSE 기반 또는 ZF/MMSE 전처리와 비교해 어떻게 다른가?
• RQ4 비선형 전력 증폭기가 1비트 전처리 시스템에 어떤 영향을 미치며, 이를 시스템 설계에서 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ5 동적 채널 조건 하에서 머신러닝 기반 전처리가 모델 기반 접근법을 능가할 수 있는가?

주요 결과

• 구성적 간섭(CI)을 활용한 기호 수준의 전처리는 기존의 1비트 ZF 및 MMSE 전처리에 비해 BER 성능을 크게 향상시킨다.
• C1PO 및 C2PO 알고리즘은 중간 수준의 복잡도로 양호한 BER 성능을 달성하며, 특히 PSK 신호 전송에서 블록 수준 방법보다 뛰어나다.
• SDR 및 SQUID 방법은 근사 최적 성능을 제공하지만, 높은 계산 비용으로 인해 중간 크기 이하의 시스템에 국한된다.
• 1비트 DAC의 사용은 일정 앙도 전송을 가능하게 하여 매우 에너지 효율적인 전력 증폭기를 가능하게 하고, PAPR를 0으로 줄인다.
• 머신러닝 기반 오토인코더 접근법은 훈련 과정에서 채널 불확실성에 적응하는 강건한 1비트 전처리 전략을 학습할 수 있다.
• 작업 기반 양자화(TBQ)는 전처리 및 수신의 공동 최적화에 유망한 성능 향상을 보이며, 전통적 양자화 방식을 뛰어넘는다.