[논문 리뷰] Distributed Receivers for Extra-Large Scale MIMO Arrays: A Message Passing Approach

Abolfazl Amiri, Sajad Rezaie외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 14.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 24인용 수 9

한 줄 요약

이 논문은 변분 메시 전달(VMP)을 사용하여 초대규모 MIMO(XL-MIMO) 시스템의 높은 계산 복잡도와 사용자 에너지 분포의 공간 비정상성 문제를 해결하기 위해 분산 메시 전달 수신기를 제안한다. 사용자 가시 영역(VR)을 활용하고 로컬 처리 단위(LPU) 간에 처리를 분산시킴으로써, 제로포싱(ZF) 대비 최대 75% 낮은 복잡도로 근사 최적 성능을 달성하며, 상관관계가 높은 채널에서 최신 선구적 선형 수신기보다 뛰어난 성능을 보인다.

ABSTRACT

We study the design of receivers in extra-large scale MIMO (XL-MIMO) systems, i.e. systems in which the base station is equipped with an antenna array of extremely large dimensions. While XL-MIMO can significantly increase the system's spectral efficiency, they present two important challenges. One is the increased computational cost of the multi-antenna processing. The second is the variations of user energy distribution over the antenna elements and therefore spatial non-stationarities in these energy distributions. Such non-stationarities limit the performance of the system. In this paper, we propose a distributed receiver for such an XL-MIMO system that can address both challenges. Based on variational message passing (VMP), We propose a set of receiver options providing a range of complexity-performance characteristics to adapt to different requirements. Furthermore, we distribute the processing into local processing units (LPU), that can perform most of the complex processing in parallel, before sharing their outcome with a central processing unit (CPU). Our designs are specifically tailored to exploit the spatial non-stationarities and require lower computations than linear receivers such as zero-forcing. Our simulation study, performed with a channel model accounting for the special characteristics of XL-MIMO channels, confirms the superior performance of our proposals compared to the state of the art methods.

연구 동기 및 목표

• 초대규모 어레이를 갖춘 XL-MIMO 시스템에서 다중 안테나 처리의 높은 계산 복잡도 문제를 해결하기 위해.
• 큰 안테나 어레이에서 사용자 에너지 분포의 공간 비정상성으로 인한 성능 저하를 완화하기 위해.
• 병렬 처리와 동적 복잡도-성능 트레이드오프를 가능하게 하는 확장 가능한 분산 수신기 아키텍처를 설계하기 위해.
• 사용자 가시 영역(VR)을 활용하여 처리 부담을 줄이되 스펙트럼 효율성을 손상시키지 않기 위해.
• 높은 상관관계와 비정상성을 띤 XL-MIMO 채널에서 기존 선형 수신기(ZF 및 MMSE)를 초월하기 위해.

제안 방법

• 복잡한 신호 처리 작업을 병렬화하기 위해 로컬 처리 단위(LPU)와 중앙 처리 단위(CPU)를 갖춘 분산 수신기 아키텍처를 제안한다.
• 메시 업데이트를 통한 내재적 순차 간섭 제거(SIC) 기능을 갖춘 반복적 다중 사용자 검출을 위해 변분 메시 전달(VMP)을 적용한다.
• 어레이 전역에서 주요 사용자 에너지 클러스터를 식별하기 위해 가시 영역(VR)을 활용하여 선택적 데이터 융합과 복잡도 감소를 가능하게 한다.
• 세 가지 데이터 융합 전략을 도입한다: 전력 기반(PWR), 노이즈 정밀도 기반(NOP), 하이브리드(HYB)이며, HYB는 성능와 복잡도 사이 최적의 트레이드오프를 달성한다.
• 효율적인 분산 처리와 간섭 관리를 위해 이원 그래프 기반의 사용자-하위어레이 할당을 적용한다.
• 최대 활성 하위어레이 수(B_max) 및 융합 모드와 같은 파rameter를 조절하여 런타임 적응이 가능한 수신기 복잡도를 조절한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 분산 메시 전달 수신기는 XL-MIMO 시스템에서 계산 복잡도를 낮추면서도 높은 스펙트럼 효율성을 유지할 수 있는가?
• RQ2 가시 영역(VR)을 통한 공간 비정상성의 이용이 기존 선형 수신기 대비 수신기 성능을 어떻게 향상시키는가?
• RQ3 하위어레이의 일부만에서 데이터 융합을 수행할 경우 VMP 기반 수신기의 성능-복잡도 트레이드오프는 어떠한가?
• RQ4 제안된 VMP 수신기는 상관관계가 높고 비정상적인 채널에서 제로포싱(ZF) 및 매칭 필터(MF) 기준선에 비해 어떻게 비교되는가?
• RQ5 이 분산 아키텍처는 중앙 처리 오버헤드를 최소화하면서 실용적인 XL-MIMO 시스템에서 확장 가능한 구현을 지원할 수 있는가?

주요 결과

• 전체 데이터 융합을 사용한 VMP 기반 수신기는 매우 높은 상관관계가 있는 채널에서도 매칭 필터 기준선과 1 dB 이내의 성능을 달성한다.
• 하이브리드(HYB) 융합 모드는 전체 융합 성능에 근접하면서도 전체 융합 대비 약 75% 낮은 복잡도를 기록한다.
• VR 기반 VMP 수신기는 제로포싱(ZF) 및 PWR 기반 방법보다 뛰어나며, 저SNR 및 고상관성 영역에서 특히 두각을 나타낸다.
• 하위어레이 수(B) 증가에 따라 성능이 저하되지만, B=16일 때(M/B=하나의 하위어레이당 8개)에도 중앙 집중식 ZF 및 MRC 수신기보다 우수한 성능을 유지한다.
• 복잡도 분석 결과, VR 기반 VMP 수신기의 HYB 융합는 ZF 수준의 복잡도에 가깝지만 더 낮은 SER 성능을 보이며 효율적인 트레이드오프를 가능하게 한다.
• VMP 내부의 SIC 메커니즘이 겹치는 가시 영역에서 발생하는 간섭을 효과적으로 제거하여, 상관관계가 높은 에너지 분포를 가진 사용자에 대해 성능 향상을 이룬다.