[논문 리뷰] Cell-Free Massive MIMO with Nonorthogonal Pilots for Internet of Things

Shilpa Rao, Alexei Ashikhmin외 1명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 18.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 16인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 IoT를 위한 비직교 피LOT을 사용하는 셀리스 대량 MIMO 시스템을 제안하며, 최적의 LMMSE 채널 추정을 통해 대규모 fading에만 의존하는 SINR 표현식을 유도함으로써 효율적인 전력 제어를 가능하게 한다. 기존 시스템 대비 상향링크/하향링크 Throughput는 40% 향상되고 에너지 효율성은 95% 향상되었으며, 소셀 IoT 네트워크 대비 상향링크 성능은 3배 향상되었다.

ABSTRACT

We consider Internet of Things (IoT) organized on the principles of cell-free massive MIMO. Since the number of things is very large, orthogonal pilots cannot be assigned to all of them even if the things are stationary. This results in an unavoidable pilot contamination problem, worsened by the fact that, for IoT, since the things are operating at very low transmit power. To mitigate this problem and achieve a high throughput, we use cell-free systems with optimal linear minimum mean squared error (LMMSE) channel estimation, while traditionally simple suboptimal estimators have been used in such systems. We further derive the analytical uplink and downlink signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) expressions for this scenario, which depends only on large scale fading coefficients. This allows us to design new power control algorithms that require only infrequent transmit power adaptation. Simulation results show a 40% improvement in uplink and downlink throughputs and 95% in energy efficiency over existing cell-free wireless systems and at least a three-fold uplink improvement over known IoT systems based on small-cell systems.

연구 동기 및 목표

• 대규모 IoT 환경에서 기지국 수가 많아지면서 직교 피LOT이 비현실적이게 되는 상황에서 피LOT 오염 문제를 해결한다.
• 기존의 부분 최적 채널 추정기법의 한계를 극복하기 위해, 대규모 fading 계수에만 의존하는 SINR 표현식을 유도한다.
• 분석적 SINR 표현식을 활용하여 희소한 적응이 필요한 효율적인 상향링크 및 하향링크 전력 제어 알고리즘을 설계한다.
• 기존의 셀리스 및 소셀 IoT 시스템 대비 Throughput 및 에너지 효율성 측면에서 뚜렷한 성능 향상을 입증한다.

제안 방법

• 광역 IoT 커버리지에 적합한 분산형 액세스 포인트와 중앙 처리 장치를 갖춘 셀리스 대량 MIMO 아키텍처를 제안한다.
• 비직교 피LOT에서 온전한 채널을 추정하기 위해 최적의 선형 최소 제곱 오차(LMMSE) 채널 추정을 사용하며, LMMSE가 순간적인 CSI에만 의존한다는 오해를 바로잡는다.
• 대규모 fading 계수, 전송 전력, 피LOT 시퀀스에만 의존하는 상향링크 및 하향링크의 분석적 SINR 표현식을 유도하여 저복잡도 전력 제어를 가능하게 한다.
• 정점 SINR 및 목표 SINR 기준을 사용하여 최대 최소 SINR 기반 상향링크 전력 제어를 수립함으로써 공정성과 서비스 품질을 균형 있게 확보한다.
• 효율적이고 확장 가능한 최적화를 위해 하향링크 전력 제어 문제를 제2차원 원형 프로그래밍(SOCP)으로 수식화한다.
• 셀리스 시스템에서 부분 최적 추정을 사용하는 경우 및 기존의 소셀 IoT 아키텍처와의 비교를 위한 시뮬레이션을 통해 시스템을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기존의 반대 가정에도 불구하고, LMMSE 채널 추정을 사용하여 대규모 fading 계수에만 의존하는 SINR 표현식을 도출할 수 있는가?
• RQ2 셀리스 대량 MIMO 환경에서 비직교 피LOT를 사용하고 LMMSE 추정을 적용할 경우, IoT 시스템에서 달성 가능한 성능 향상은 어느 정도인가?
• RQ3 대규모 fading 기반으로 설계된 제안된 전력 제어 알고리즘은 기존 방법 대비 시스템 Throughput 및 에너지 효율성을 어떻게 향상시키는가?
• RQ4 대규모 IoT 환경에서 셀리스 아키텍처는 소셀 시스템 대비 상향링크 및 하향링크 성능에서 어느 정도 뛰어나게 되는가?

주요 결과

• 제안된 시스템은 부분 최적 추정을 사용하는 기존 셀리스 대량 MIMO 시스템 대비 상향링크 및 하향링크 모두에서 40% 향상된 Throughput를 달성한다.
• 기존 셀리스 시스템 대비 에너지 효율성이 95% 향상되어 스펙트럼 및 에너지 효율성 측면에서 뚜렷한 성과를 보였다.
• 기존의 소셀 기반 IoT 시스템 대비 최소 3배 이상의 상향링크 Throughput 향상을 달성하였다.
• 유도된 SINR 표현식은 대규모 fading 계수에만 의존하여 저복잡도이자 희소한 전력 적응이 가능한 구조를 제공한다.
• 하향링크 전력 제어 문제는 제2차원 원형 프로그래밍(SOCP)으로 효율적으로 해결되어 확장성과 수렴성을 보장한다.
• 분석 결과 간섭 함수는 이중 스케일러블임을 확인하여 제안된 전력 제어 알고리즘의 안정성과 수렴성을 입증하였다.