[논문 리뷰] Energy Efficiency Optimization for MIMO Broadcast Channels

Jie Xu, Ling Qiu|arXiv (Cornell University)|2012. 02. 16.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 18인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 전송 독립적 전력(활성 RF 체인에서 기인)을 고려하는 실용적인 전력 모델을 적용한 MIMO 브로드캐스트 채널에서 에너지 효율성(EE)을 극대화하기 위해 공동 전송 공분산 최적화 및 능동 전송 안테나 선택(ATAS) 프레임워크를 제안한다. 고정된 안테나 집합 하에서 EE 극대화를 위한 전역 최적의 반복 워터필링 알고리즘과 저복잡도 노름 기반 또는 전수 ATAS를 사용함으로써, 기존의 총 데이터율 최적화 방법보다 높은 EE를 달성하며, K=2 사용자일 때 M=3 또는 M=4 안테나에서 최적의 EE가 달성된다. 이는 현실적인 전력 제약 조건 하에서 성립한다.

ABSTRACT

Characterizing the fundamental energy efficiency (EE) limits of MIMO broadcast channels (BC) is significant for the development of green wireless communications. We address the EE optimization problem for MIMO-BC in this paper and consider a practical power model, i.e., taking into account a transmit independent power which is related to the number of active transmit antennas. Under this setup, we propose a new optimization approach, in which the transmit covariance is optimized under fixed active transmit antenna sets, and then active transmit antenna selection (ATAS) is utilized. During the transmit covariance optimization, we propose a globally optimal energy efficient iterative water-filling scheme through solving a series of concave fractional programs based on the block-coordinate ascent algorithm. After that, ATAS is employed to determine the active transmit antenna set. Since activating more transmit antennas can achieve higher sum-rate but at the cost of larger transmit independent power consumption, there exists a tradeoff between the sum-rate gain and the power consumption. Here ATAS can exploit the best tradeoff and thus further improve the EE. Optimal exhaustive search and low-complexity norm based ATAS schemes are developed. Through simulations, we discuss the effect of different parameters on the EE of the MIMO-BC.

연구 동기 및 목표

• 활성 RF 체인에서 기인하는 전송 독립적 전력를 포함한 실용적인 전력 모델을 고려한 MIMO 브로드캐스트 채널(BC)에서 에너지 효율성(EE) 최적화의 격차를 해소하기 위해.
• 합성 수신률 증가와 더 많은 활성 안테나로 인한 회로 전력 증가 간의 상충 관계를 고려하여, 전송 공분산과 활성 전송 안테나 집합(ATAS)을 공동으로 최적화하여 EE를 극대화하기 위해.
• 고정된 활성 안테나 집합 하에서 EE 극대화를 위한 전역 최적의 반복 워터필링 알고리즘을 블록-좌표 상승 기법을 사용해 개발하기 위해.
• 공분산 최적화 이후 EE 향상을 위한 저복잡도 ATAS 기법—전수 검색 및 노름 기반 선택—을 설계하기 위해.

제안 방법

• 고정된 활성 안테나 집합 하에서 EE 극대화 문제를 상향-하향 이중성 기반으로 분수형 프로그래밍으로 변환한다.
• 블록-좌표 상승 알고리즘을 적용하여 분수형 프로그래밍을 반복적으로 해결함으로써 전역 최적의 에너지 효율적 반복 워터필링 기법을 도출한다.
• 카룩-쿤-터커(KKT) 조건과 딸랭크형 알고리즘을 사용하여 각 사용자 및 각 스트림에 대한 최적의 전력 할당에 대한 닫힌 형태 해를 유도한다.
• 두 가지 ATAS 기법을 도입한다: 최적의 선택을 위한 전수 검색과 채널 벡터의 노름을 사용하여 최적의 부분 집합을 선택하는 저복잡도 노름 기반 방법.
• 총 전력은 전력 증폭기(PA) 전력(전체 전송 전력 비례), 활성 안테나당 일정한 RF 체인 전력, 그리고 기저대역/냉각 전력의 합으로 모델링한다.
• 다양한 안테나 수, 사용자 수 및 총 데이터율 제약 조건 하에서 시뮬레이션을 통해 알고리즘의 타당성을 검증하며, EE 및 총 데이터율 성능을 비교한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 안테나 의존적 회로 전력이 포함된 실용적인 전력 모델 하에서 MIMO-BC에서 EE를 극대화하기 위한 최적의 전송 공분산은 무엇인가?
• RQ2 사용 가능한 전체 안테나 수보다 적은 수의 활성 안테나로 설정할 경우, 능동 전송 안테나 선택(ATAS)은 EE에 어떻게 기여하는가?
• RQ3 MIMO-BC에서 더 많은 전송 안테나를 활성화할 경우, 총 데이터율 증가와 증가하는 회로 전력 간의 상충 관계는 어떻게 되는가?
• RQ4 EE 최적화에서 전수 검색 대비 노름 기반 방식의 성능 및 복잡도는 어떻게 비교되는가?
• RQ5 제안된 프레임워크 하에서 MIMO-BC의 다중 사용자 다양성 이득은 어떤 스케일링 법칙에 따라 변화하는가?

주요 결과

• K=2 사용자, N=2 수신 안테나일 때, 총 안테나 수 M=3 또는 M=4에서 최적의 EE가 달성되며, 이는 합성 수신률 증가와 회로 전력 증가 간의 상충 관계로 인해 최대 안테나 수에서가 아닌 것으로 확인된다.
• 총 데이터율 제약 조건이 0일 경우, ATAS 없이 M≥4일 때 동적 전력 증가로 인해 EE가 급격히 악화되지만, ATAS를 적용한 경우 M=3 또는 M=4에서 최적의 EE를 유지한다.
• 총 데이터율 제약 조건이 35 bps/Hz일 경우, 노름 기반 ATAS를 적용한 EE는 M>5에서 단조적으로 증가하며, 더 많은 안테나가 더 나은 채널 다양성을 제공하면서도 제약 조건을 위반하지 않기 때문이다.
• 노름 기반 ATAS 기법은 전수 검색 대비 훨씬 낮은 복잡도로 근사 최적의 EE 성능을 달성하며, 특히 다수의 사용자가 존재할 경우 유리하다.
• 다중 사용자 다양성 이득은 M log log(NK) / (M_a P_dyn + P_sta) 스케일링 법칙에 따라 변화하며, 사용자 수가 많을 경우 M_a = M(모든 안테나 활성화)가 최적임을 보여주며, 이는 소수의 사용자 수에서의 경우와는 다름을 확인한다.
• 시뮬레이션 결과, 제안된 에너지 효율적 반복 워터필링 알고리즘이 수렴하며, 특히 현실적인 전력 모델 하에서 기존의 총 데이터율 최적화 방법보다 EE 성능에서 뛰어나다는 것이 확인되었다.