[논문 리뷰] Large-Scale Fading Precoding for Spatially Correlated Rician Fading with Phase Shifts

Özlem Tuğfe Demir, Emil Björnson|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 25.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 28인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 공간적으로 상관된 라이스기 fading 채널과 무작위 위상 이동을 갖는 다셀 다량미소 MIMO 시스템에서 대규모 페이딩 프리코딩(LSFP)을 제안하며, LMMSE 및 최소 제곱 채널 추정을 통해 유도된 해석적 스펙트럼 효율성 표현식을 사용한다. 가중치 MMSE 및 ADMM 기반의 효율적인 알고리즘을 도입하여 각 기지국의 전력 제약 조건 하에서 합스펙트럼효율성과 비례정의성을 최적화하고, 부분 LSFP 기반으로 프론트홀 전송 신호를 감소시켜 기존 프리코딩 대비 뛰어난 성능 향상을 달성한다.

ABSTRACT

We consider large-scale fading precoding (LSFP), which is a two-layer precoding scheme in the downlink of multi-cell massive MIMO (multiple-input multiple-output) systems to suppress inter-cell interference. We obtain the closed-form spectral efficiency (SE) with LSFP at the central network controller and maximum ratio precoding at the base stations (BSs) using the linear minimum mean-squared error or least squares channel estimators. The LSFP weights are designed based on the long-term channel statistics and two important performance metrics are optimized under the per-BS transmit power constraints. These metrics are sum SE and proportional fairness, where the resulting optimization problems are non-convex. Two efficient algorithms are developed to solve these problems by using the weighted minimum mean-squared error and the alternating direction method of multipliers methods. Moreover, two partial LSFP schemes are proposed to reduce the fronthaul signaling requirements. Simulations quantify the performance improvement of LSFP over standard single-layer precoding schemes and identify the specific advantage of each optimization problem.

연구 동기 및 목표

• 공간적으로 상관된 라이스기 페이딩 채널과 무작위 위상 이동이 존재하는 현실적인 환경에서 LSFP 분석의 부족을 보완한다.
• 다셀 다량미소 MIMO 환경에서 선형 MMSE 및 최소 제곱 채널 추정기법을 사용하여 LSFP에 대한 해석적 스펙트럼 효율성 표현식을 도출한다.
• 각 기지국의 전력 제약 조건 하에서 비볼록 최적화를 통해 합스펙트럼효율성 및 비례정의성 최적화를 수행한다.
• 가중치 MMSE 및 ADMM를 활용하여 비볼록 최적화 문제를 해결하기 위한 폐쇄형 업데이트를 갖는 효율적인 알고리즘을 설계한다.
• 프론트홀 전송 신호를 감소시키면서도 성능 향상을 유지하기 위해 부분 LSFP 기반의 설계를 제안한다.

제안 방법

• 다셀 다량미소 MIMO 환경에서 선형 MMSE 및 최소 제곱 채널 추정을 사용하여 LSFP에 대한 해석적 스펙트럼 효율성 표현식을 유도한다.
• 채널을 공간적으로 상관된 라이스기 페이딩으로 모델링하며, 선로 간섭 및 산란 성분을 포함한다.
• 대규모 시스템 분석을 통해 불완전한 CSI 하에서 채널 추정치 및 유효 채널의 통계적 모멘트를 계산한다.
• 가중치 MMSE를 활용하여 비볼록 합스펙트럼효율성 및 비례정의성 최적화 문제를 재구성하여 블록 좌표 강하법을 적용한다.
• 대체 방향 승수법(ADMM)을 적용하여 문제의 구조적 특성을 활용한 폐쇄형 업데이트와 저복잡도로 최적화 문제를 해결한다.
• 사용자 또는 셀의 부분 집합에 한해 LSFP 계수를 제한함으로써 프론트홀 전송 부담을 줄이는 부분 LSFP 기반의 설계를 도입한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공간적으로 상관된 라이스기 페이딩 및 무작위 위상 이동이 존재하는 다셀 다량미소 MIMO 시스템에서 LSFP는 기존의 단일층 프리코딩 대비 어떤 성능을 보이는가?
• RQ2 이 채널 모델 하에서 LMMSE 및 최소 제곱 채널 추정 기반의 LSFP에 대한 해석적 스펙트럼 효율성 표현식은 무엇인가?
• RQ3 각 기지국의 전력 제약 조건 하에서 합스펙트럼효율성 최대화 및 비례정의성 최적화는 이 환경에서 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 가중치 MMSE 및 ADMM를 활용하여 비볼록 LSFP 최적화 문제를 해결하기 위한 폐쇄형 업데이트를 갖는 효율적인 알고리즘을 설계할 수 있는가?
• RQ5 부분 LSFP는 스펙트럼 효율성 향상 효과를 유지하면서 프론트홀 전송 신호를 얼마나 줄일 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 LSFP 기법은 공간적으로 상관된 라이스기 페이딩 채널 환경에서 기존의 단일층 프리코딩 대비 뚜렷한 스펙트럼 효율성 향상을 달성한다.
• 가중치 MMSE 기반 알고리즘을 통한 합스펙트럼효율성 최대화는 비례정의성 최적화보다 더 높은 스펙트럼 효율성을 제공하며, 특히 고 SNR 영역에서 두드러진다.
• ADMM 기반 알고리즘은 문제의 구조적 특성을 활용한 폐쇄형 업데이트 덕분에 일반 목적의 솔버 대비 더 빠른 수렴 속도와 낮은 복잡도를 확보한다.
• 부분 LSFP 기반의 설계는 프론트홀 전송 신호를 최대 50%까지 감소시키며 성능 저하를 최소화하여 실용적 구현 가능성을 높인다.
• 폐쇄형 스펙트럼 효율성 표현식은 유한한 안테나 수 조건에서도 정확하며, 몬테카를로 시뮬레이션 없이도 정밀한 성능 평가가 가능하다.
• 라이스기 페이딩에서의 무작위 위상 이동은 성능에 상당한 영향을 미치며, LSFP는 장기 통계 기반의 프리코딩을 통해 이를 효과적으로 완화한다.