[논문 리뷰] Hybrid Analog-Digital Beamforming for Massive MIMO Systems

Shahar Stein Ioushua, Yonina C. Eldar|arXiv (Cornell University)|2017. 12. 10.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 23인용 수 25

한 줄 요약

이 논문은 막대한 MIMO 시스템에서 하이브리드 아날로그-디지털 beamforming을 위한 교대 최소화 프레임워크인 Alt-MaG를 제안하여 최적의 완전 디지털 프리코더를 근사함으로써 추정 오차를 최소화한다. MaGiQ는 복잡도가 낮은 변종으로, 특히 RF 체인 수가 적을 경우 이전 방법보다 낮은 MSE를 달성한다. 또한, 고RF 체인 환경에서 MaGiQ를 능가하는 성능을 보이는 탐욕형 GRTM 알고리즘을 조합기 설계에 도입한다.

ABSTRACT

In massive MIMO systems, hybrid beamforming is an essential technique for exploiting the potential array gain without using a dedicated RF chain for each antenna. In this work, we consider the data phase in a massive MIMO communication process, where the transmitter and receiver use fewer RF chains than antennas. We examine several different fully- and partially connected schemes and consider the design of hybrid beamformers that minimize the estimation error in the data. For the hybrid precoder, we introduce a framework for approximating the optimal fully-digital precoder with a feasible hybrid one. We exploit the fact that the fully-digital precoder is unique only up to a unitary matrix and optimize over this matrix and the hybrid precoder alternately. Our alternating minimization of approximation gap (Alt-MaG) framework improves the performance over state-of-the-art methods with no substantial increase in complexity. In addition, we present a special case of Alt-MaG, minimal gap iterative quantization (MaGiQ), that results in low complexity and lower mean squared error (MSE) than other common methods, in the case of very few RF chains. MaGiQ is shown to coincide with the optimal fully-digital solution in some scenarios. For combiner design, we exploit the structure of the MSE objective and develop a greedy ratio trace maximization technique, that achieves low MSE under various settings. All of our algorithms can be used with multiple hardware architectures.

연구 동기 및 목표

• 막대한 MIMO에서 완전 디지털 beamforming의 높은 하드웨어 비용과 복잡도 문제를 해결하기 위해, 더 적은 RF 체인을 가진 하이브리드 아날로그-디지털 beamforming을 가능하게 한다.
• 하드웨어 제약 조건 하에서 하이브리드 프리코더 및 조합기 설계를 공동 최적화하여 데이터 추정의 평균 제곱 오차(MSE)를 최소화한다.
• 아날로그 하드웨어 제약 조건(예: 위상 이동기 및 스위치)을 고려하면서 최적의 완전 디지털 프리코더를 근사하는 저복잡도 알고리즘을 개발한다.
• 다양한 채널 모델 하에서 완전 연결형, 부분 연결형, 스위치 기반 네트워크와 같은 다양한 하드웨어 아키텍처 간의 성능 상충 관계를 조사한다.

제안 방법

• 완전 디지털 프리코더의 유니터리 행렬 자유도와 하이브리드 프리코더를 교대로 최적화하여 최적 해에 대한 근사 갭을 최소화하는 Alt-MaG 프레임워크를 도입한다.
• RF 체인이 제한된 경우에도 성능 향상을 보이는 저복잡도 알고리즘인 MaGiQ를 제안하며, 반복적 양자화를 활용하여 복잡도를 낮춘다.
• 각 반복에서 스칼라 비율 목적 함수를 최대화하여 MSE를 직접 최소화하는 탐욕형 비율 추적 최대화(GRTM) 알고리즘을 조합기 설계에 위해 설계한다.
• 스티어링 벡터를 기반으로 한 사전 정의된 사전(dictionary-based) 접근 방식을 사용하여 프리코더 설계를 수행하며, mmWave 채널의 희소 다중 경로 구조를 활용해 복잡도를 감소시킨다.
• 완전 연결형 위상 이동기 네트워크, 고정된 하위어레이를 갖는 부분 연결형 기반, 스위치 기반 구성 등 다양한 하드웨어 아키텍처에서 성능을 평가한다.
• 고성능이지만 높은 복잡도를 가지는 하이브리드 beamforming을 위한 맨포드 최적화 기법(MO-AltMin)을 벤치마크로 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 아날로그 하드웨어 제약 조건 하에서 최적의 완전 디지털 프리코더와 실현 가능한 하이브리드 프리코더 간의 근사 갭은 어떻게 최소화할 수 있는가?
• RQ2 하이브리드 beamformer 설계 시 완전 디지털 프리코더의 유니터리 자유도를 활용할 경우 성능 향상은 어느 정도인가?
• RQ3 MaGiQ와 같은 저복잡도 알고리즘이 RF 체인이 적을 경우에도 근사 최적 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ4 아날로그 beamformer 아키텍처에 스위치를 포함할 경우, 다양한 채널 모델과 하드웨어 구성에서 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 RF 체인 수가 증가함에 따라 조합기 설계를 위한 GRTM 알고리즘이 기존 방법보다 MSE 측면에서 뛰어난 성능을 보일 수 있는가?

주요 결과

• MaGiQ는 특히 RF 체인이 매우 적은 경우 다른 최신 기술보다 낮은 평균 제곱 오차(MSE)를 달성하며, 특정 조건에서는 최적의 완전 디지털 해와 일치한다.
• RF 체인 수가 증가함에 따라 조합기 설계를 위한 GRTM 알고리즘이 MaGiQ보다 낮은 MSE를 기록하여 고안테나, 고정밀도 환경에서의 효과성을 입증한다.
• 희소 mmWave 채널을 갖는 부분 연결형 아키텍처에서 스위치를 아날로그 네트워크에 추가하면 성능 향상이著명하게 향상되며, 이는 하드웨어의 유연성이 beamforming 이득을 향상시킬 수 있음을 시사한다.
• 스위치 기반의 완전 연결형 아키텍처에서는 추가 스위치의 성능 향상이 거의 없는데, 이는 최적의 조합기를 유일한 단위 모듈러스 벡터로도 잘 근사할 수 있기 때문이다.
• MO-AltMin 알고리즘은 스위치 기반의 완전 연결형 네트워크에서 GRTM과 유사한 성능를 달성하지만, 계산 복잡도가 크게 높은 비용을 치르게 된다.
• S 5(스위치 기반 완전 연결형)와 S 6(단지 위상 이동기만 있는 완전 연결형) 아키텍처는 유사한 성능를 보이며, 이는 일반적인 채널 모델에서 최적의 beamformer가 단지 유일한 단위 모듈러스 벡터로 잘 근사될 수 있기 때문에 스위치의 이점이 크지 않음을 시사한다.