[논문 리뷰] Coded Compressed Sensing with Successive Cancellation List Decoding for Unsourced Random Access with Massive MIMO

Vamsi K. Amalladinne, Jean‐François Chamberland외 1명|arXiv (Cornell University)|2021. 05. 05.

Indoor and Outdoor Localization Technologies참고 문헌 18인용 수 11

한 줄 요약

이 논문은 대량의 MIMO 시스템에서 무소스 랜덤 액세스를 위한 향상된 연속 취소 리스트 디코딩(SCLD) 기법을 제안하며, 코딩된 압축 측정과 트리 디코더로부터의 동적 피드백을 통합하여 활성화 탐지 알고리즘의 탐색 공간을 줄인다. 이 방법은 100명의 활성 사용자를 유지하면서 기지국 안테너 수를 23% 감소시키며, 오류 성능과 계산 효율성을 향상시킨다.

ABSTRACT

Unsourced random access (URA) is an increasingly popular communication paradigm attuned to machine driven data transfers in extit{Internet-of-Things} (IoT) networks. In a typical URA setting, a small subset of active devices within a very large population wish to transmit short messages to a central base station. Originally defined for base stations equipped with a single antenna, the URA paradigm has recently been extended to practical scenarios involving base stations with a massive number of antennas by Fengler et al. The proposed concatenated coding scheme therein utilizes a non-Bayesian sparse recovery algorithm coupled with the tree code introduced by Amalladinne et al. in the context of coded compressed sensing. Currently, the existing MIMO implementation uses these two components in isolation. This article introduces an enhanced successive cancellation list decoding style scheme that facilitates dynamic interactions between the sparse recovery algorithm and the tree decoder. This modification can reduce the search space of the AD algorithm drastically; and it results in significant improvements both in terms of error performance and computational complexity. Simulation results reveal that, for a system with 100 active users, the proposed decoder reduces the number of required antennas at the base station by 23\% to achieve a performance akin to the scheme by Fengler et al.

연구 동기 및 목표

• 대규모 수의 비협조적인 장치에서 발생하는 불규칙적이고 짧은 패킷 전송을 가진 대량 IoT 네트워크에서 효율적인 업링크 액세스 문제를 해결하기 위해.
• 대량 MIMO 시스템에서의 무소스 랜덤 액세스의 오류 성능과 계산 복잡도를 향상시키기 위해.
• 코딩된 압축 측정과 대량 MIMO 사이의 격차를 메우기 위해 트리 디코더와 활성화 탐지 알고리즘 간의 동적 상호작용을 가능하게 하기 위해.
• 목표 성능 수준을 유지하면서 기지국에서 요구되는 수신 안테나 수를 줄이기 위해.

제안 방법

• 외부 트리 디코더에서 내부 활성화 탐지(AD) 알고리즘으로의 동적 피드백을 가능하게 하는 수정된 SCLD 프레임워크를 도입한다.
• 트리 디코더를 사용하여 사용자 식별자의 후보 목록을 생성하고, 각 코herence 블록에서 AD 알고리즘의 탐색 공간을 단순화한다.
• 이전 디코딩 결정에서 유도된 효과적인 컬럼의 부분집합으로 제한함으로써 압축 측정 행렬에서 컬럼 프루닝을 적용한다.
• 프루닝된 탐색 공간에서 작동하는 공분산 매칭 기반의 활성화 탐지 알고리즘을 활용하여 탐지 정확도를 향상시킨다.
• 서브블록 간의 패리티 비트를 포함한 연결 코딩 체계를 사용하여 수신기에서 메시지의 모호함을 제거한다.
• 희소 복구 알고리즘과 트리 디코더를 연속 취소 루프에 통합하여 사용자 식별자 추정치의 반복적 정밀화를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 트리 디코더와 활성화 탐지 알고리즘 간의 동적 상호작용이 무소스 랜덤 액세스를 위한 코딩된 압축 측정의 탐색 공간을 줄일 수 있는가?
• RQ2 제안된 SCLD 기법은 기존의 대량 MIMO URA 기법과 비교해 오류 성능과 계산 복잡도 측면에서 어떻게 다른가?
• RQ3 목표 성능 수준을 유지하면서 요구되는 수신 안테나 수를 얼마나 줄일 수 있는가?
• RQ4 리스트 디코딩과 프루닝이 시스템의 오류 플로어와 수렴 행동에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 낮은 사용자 활성 수준에서도 제안된 기법이 낮은 복잡도를 유지할 수 있는가?

주요 결과

• 100명의 활성 사용자에 대해 제안된 SCLD 기법은 기준 기준선 기반의 Fengler 등과 같은 논문의 성능을 유지하면서 기지국 안테나 수를 23% 감소시킨다.
• 낮은 신호 대 잡음비(SNR) 및 낮은 안테나 수 환경에서 기존 알고리즘 [16]에 비해 오류 성능 향상이 뚜렷하다.
• 낮은 활성도 환경에서 계산 복잡도가 최대 40% 감소하며, 활성 사용자 수가 감소할수록 복잡도 절감 효과가 증가한다.
• 낮은 사용자 수에서 제안된 기법과 [16]의 원본 알고리즘 간 평균 실행 시간 비율이 0.3 이하로 떨어져 상당한 속도 향상을 보인다.
• 트리 디코더와 AD 알고리즘의 통합은 탐색 공간을 효과적으로 프루닝하여 후보 컬럼 수를 $2^{v_ au}$에서 $2^{w_ au}| ilde{ ho}_ au|$로 줄이며, 이는 상당히 작은 값이다.
• 25에서 150까지 다양한 활성 사용자 수에서 일관된 성능 향상과 복잡도 절감을 유지하며 견고한 성능을 발휘한다.