[논문 리뷰] A Distributed Processing Architecture for Modular and Scalable Massive MIMO Base Stations

Erik Bertilsson, Oscar Gustafsson외 1명|arXiv (Cornell University)|2018. 01. 24.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 20인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 트리형 네트워크로 연결된 처리 노드의 분산형, 모듈형, 확장 가능한 아키텍처를 제안하며, 각 노드가 하나 이상의 안테나를 처리한다. 행렬 역행렬 계산을 중심 단위로 이관하면서 나머지 모든 처리를 분산 처리함으로써 공액 beamforming, 제로포싱, MMSE 전방향 처리의 효율적 계산을 가능하게 하며, 다양한 대역폭 및 사용자 구성에서 실시간 운영을 지원하기 위해 시간 및 자원 제약 조건을 철저히 분석한다.

ABSTRACT

In this work, a scalable and modular architecture for massive MIMO base stations with distributed processing is proposed. New antennas can readily be added by adding a new node as each node handles all the additional involved processing. The architecture supports conjugate beamforming, zero-forcing, and MMSE, where for the two latter cases a central matrix inversion is required. The impact of the time required for this matrix inversion is carefully analyzed along with a generic frame format. As part of the contribution, careful computational, memory, and communication analyses are presented. It is shown that all computations can be mapped to a single computational structure and that a processing node consisting of a single such processing element can handle a broad range of bandwidths and number of terminals.

연구 동기 및 목표

• 시스템 전체 재설계 없이도 안테나 수와 사용자 수를 모듈형 및 확장 가능한 방식으로 추가할 수 있도록 대량 MIMO 기지국 설계의 확장성 및 모듈성 문제를 해결한다.
• 기존의 중심 집중형 및 분산형 시스템이 실제 프레임 포맷에서의 시간 제약 조건과 처리 능력 요구 사항을 고려하지 못하는 한계를 극복한다.
• 핵심 시스템의 핵심 설계를 재작성하지 않고도 새로운 처리 노드를 추가하여 안테나 수와 사용자 수를 원활하게 확장할 수 있도록 한다.
• 결정적 스케줄링과 최소한의 노드 간 통신을 보장하면서 공액 beamforming, 제로포싱, MMSE와 같은 주요 선형 전방향 처리 기법을 지원한다.
• 계산, 메모리, 통신 요구 사항을 분석하여 다양한 시스템 구성에서의 실현 가능성을 검증한다.

제안 방법

• 중앙 제어 단위(CCU)가 행렬 역행렬 계산 및 네트워크 계층 기능을 담당하고, 트리 토폴로지로 연결된 확장 가능한 분산 처리 노드의 배열로 구성된 시스템 아키텍처를 제안한다.
• 채널 추정, 전방향 처리, 복호화를 포함한 모든(baseband) 처리를 각 노드에 할당하며, 각 노드는 단일 처리 요소(PE)와 로컬 메모리로 구성된다.
• 파ilot 기반의 일반적인 OFDM 프레임 포맷을 사용하여 시간 제약 조건을 모델링하고, 업링크 처리가 다운링크 전송 이전에 완료되도록 보장한다.
• 프레임 구조와 시간 요구 사항에 기반한 결정적 노드 작업 스케줄링을 수행하여, 핵심 경로(예: 행렬 역행렬)가 시스템 처리 능력을 제한하지 않도록 보장한다.
• 초당 연산 수(OPS)를 사용하여 계산 부하를 분석하고, 다양한 대역폭 및 사용자 구성에 대해 클럭 주파수 및 처리 요소 수의 범위를 유도한다.
• 고속 직렬 링크를 통한 노드 간 통신을 모델링하여 통신 채널 수를 최소화하고, beamforming 및 채널 추정을 위한 확장 가능한 데이터 교환을 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 시스템 전체 재설계 없이도 안테나를 모듈형 및 확장 가능한 방식으로 추가할 수 있도록 대량 MIMO 기지국을 어떻게 아키텍처화할 수 있는가?
• RQ2 대량 MIMO 시스템에서 공액 beamforming, 제로포싱, MMSE의 분산 처리에 필요한 계산, 메모리, 통신 요구 사항은 무엇인가?
• RQ3 특히 CCU에서의 행렬 역행렬 계산 지연이 분산 노드의 처리 능력 요구 사항에 어떻게 영향을 미치는가?
• RQ4 단일 처리 요소(PE)가 다양한 대역폭 및 사용자 수 구성에서 실시간 딜레이나를 충족하면서도 넓은 범위의 시스템 구성에서 처리할 수 있는가?
• RQ5 Pilot 기반의 프레임 구조와 프레임 내 위치 배치가 분산 처리 노드의 스케줄링 및 자원 할당에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 430.08 MHz에서 동작하는 단일 처리 요소(PE)는 LTE 유사 프레임 포맷에서 최대 30명의 사용자와 20MHz 대역폭을 지원할 수 있으며, 행렬 역행렬 계산 시간이 허용 가능한 수준으로 유지된다.
• 21명의 사용자가 있는 시스템의 경우 필요 연산 수(OPS)는 28이며, 이는 860.16 MHz에서 동작하는 1개의 PE 또는 430.08 MHz에서 동작하는 2개의 PE로도 충족 가능하여 하드웨어 확장의灵活性를 보여준다.
• 행렬 역행렬 계산 시간을 반으로 줄이면 필요한 OPS가 2 감소함을 보여주며, 이는 CCU 지연을 줄임으로써 분산 노드의 계산 부담을 직접적으로 감소시킬 수 있음을 시사한다.
• 이중 트리 토폴로지 사용 시 최대 4,194,303개의 안테나(M = 2^22 - 1)를 지원할 수 있으며, 홉 수(N_hops)가 최대 확장 가능한 크기를 결정한다.
• 설계 공간 탐색 결과, 대역폭을 두 배로 늘일 경우 FFT 크기 및 서브캐리어 수의 선형 증가를 가정할 때, 유지를 위해 동시에 처리 가능한 사용자 수를 약 절반으로 줄여야 함을 보여준다.
• 시스템은 광범위한 구성에서 실현 가능하며, 결정적 스케줄링과 최소한의 노드 간 통신 덕분에 저복잡도 하드웨어에서도 실시간 운영이 가능하다.