[논문 리뷰] Energy Efficiency Optimization for MIMO Distributed Antenna Systems

Hong Ren, Nan Liu외 2명|arXiv (Cornell University)|2015. 11. 12.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 25인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 비율 제약 조건과 RAU 당 전력 제약 조건이 있는 MIMO 분산 안테나 시스템에서 에너지 효율성(EE)을 최대화하기 위해 동시 전송 공분산 및 RAU 선택 최적화 방법을 제안한다. EE 문제를 비율 최대화, 비율 제약 조건이 없는 EE 최대화, 전력 최소화의 세 부분 문제로 분해하고, 저복잡도의 거리 기반 RAU 선택 기법을 도입함으로써, 전수 탐색 대비 상당히 감소된 계산 비용으로 근사 최적의 EE 성능을 달성한다.

ABSTRACT

In this paper, we propose a transmit covariance optimization method to maximize the energy efficiency (EE) for a single-user distributed antenna system, where both the remote access units (RAUs) and the user are equipped with multiple antennas. Unlike previous related works, both the rate requirement and RAU selection are taken into consideration. Here, the total circuit power consumption is related to the number of active RAUs. Given this setup, we first propose an optimal transmit covariance optimization method to solve the EE optimization problem under a fixed set of active RAUs. More specifically, we split this problem into three subproblems, i.e., the rate maximization problem, the EE maximization problem without rate constraint, and the power minimization problem, and each subproblem can be efficiently solved. Then, a novel distance-based RAU selection method is proposed to determine the optimal set of active RAUs. Simulation results show that the performance of the proposed RAU selection is almost identical to the optimal exhaustive search method with significantly reduced computational complexity, and the performance of the proposed algorithm significantly outperforms the existing EE optimization methods.

연구 동기 및 목표

• 기존 MIMO DAS의 EE 최적화 방법에서 비율 요구 조건과 RAU 선택을 동시에 고려하지 못하는 점을 해결하기 위해.
• RAU와 사용자가 모두 다중 안테나를 갖춘 단일 사용자 MIMO DAS에서 에너지 효율성을 최대화하기 위해.
• RAU 당 전력 제약 조건과 활성 RAU 수에 비례하는 회로 전력을 통합하기 위해.
• 높은 EE 성능을 유지하면서도 계산 비용이 효율적인 RAU 선택 방법을 개발하기 위해.

제안 방법

• 고정된 활성 RAU 집합 하에서 EE 최대화 문제를 비율 최대화, 비율 제약 조건이 없는 EE 최대화, 전력 최소화의 세 부분 문제로 분해하여 해결한다.
• Dinkelbach 방법을 사용하여 가중합비율 최대화 문제의 반복적 해법을 통해 EE 최대화 부분 문제를 반복적으로 해결한다.
• 사용자로부터 기하학적 거리에 따라 근접한 RAU를 선택하는 새로운 거리 기반 RAU 선택 알고리즘을 제안한다. 이는 계산 복잡도를 감소시킨다.
• RAU 선택을 전송 공분산 최적화와 통합하여 최소 비율 요구 조건을 충족시키면서도 EE를 동시에 최대화한다.
• 비율 및 전력 제약 조건 하에서 최적 해를 찾기 위해 에너지 효율성 파라미터에 대한 이분 검색을 수행한다.
• EE 함수의 성질에 기반한 이론적 분석과 수렴 증명을 통해 해의 최적성을 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비율 요구 조건과 RAU 선택을 동시에 고려할 경우 MIMO DAS에서 에너지 효율성을 어떻게 최대화할 수 있는가?
• RQ2 RAU 당 전력 제약 조건과 총 전력 제약 조건 하에서 EE 최대화를 위한 최적의 전송 공분산 설계는 무엇인가?
• RQ3 활성 RAU 수에 비례하는 회로 전력의 포함이 EE 최적화에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 저복잡도의 RAU 선택 방법이 전수 탐색에 가까운 성능을 달성하면서도 높은 EE를 유지할 수 있는가?
• RQ5 사용자 비율 요구 조건은 최적의 활성 RAU 수와 전체 EE에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 거리 기반 RAU 선택 방법은 전수 탐색 방법과 거의 동일한 EE 성능를 달성하지만, 계산 복잡도는 크게 감소시켰다.
• 중앙집중식 시스템에서 RAU 선택 또는 안테나 선택을 고려하지 않는 기존의 EE 최적화 방법보다 알고리즘이 크게 뛰어난 성능를 보였다.
• 800 Mbps/Hz의 높은 비율 요구 조건 하에서 제안된 방법은 6개의 RAU에서만 EE가 저하되었지만, 기존 방법은 더 많은 RAU에서 급격히 저하되었다.
• 제안된 알고리즘이 달성하는 비율은 RAU 선택 없이 비율 최대화 및 EE 최적화 방법과 유사하지만, EE 측면에서 훨씬 뛰어난 성능를 보였다.
• 활성 RAU 수는 총 RAU 수에 비례해 증가하지만, 제안된 방법은 RAU 선택의 다양성을 활용하여 증가하는 회로 전력를 상쇄함으로써 높은 EE 성능를 유지한다.
• 이론적 분석을 통해 비율 제약 조건 하에서 EE 문제의 최적 해는 에너지 효율성 파라미터에 대한 이분 검색을 통해 찾을 수 있으며, EE 함수의 단조성에 의해 수렴이 보장됨을 확인하였다.