[논문 리뷰] Low complexity sum rate maximization for single and multiple stream MIMO AF relay networks

Cong Sun, Eduard A. Jorswieck|arXiv (Cornell University)|2012. 11. 26.

Cooperative Communication and Network Coding참고 문헌 29인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 다중 안테나를 갖춘 MIMO 수신기 강화형 중계 네트워크에서 복합도를 낮춘 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 총 신호 대 총 간섭 및 노이즈 비율(TSTINR)을 최대화하여 다중 데이터 스트림 전송을 가능하게 하며, 정규화된 전방향 기저 행렬 조건을 도입한다. 이 방법은 고신호대노이즈비(SNR)에서 WMMSE 및 TLIN보다 뛰어난 성능을 보이며, 더 높은 다중화 이득을 달성한다.

ABSTRACT

A multiple-antenna amplify-and-forward two-hop interference network with multiple links and multiple relays is considered. We optimize transmit precoders, receive decoders and relay AF matrices to maximize the achievable sum rate. Under per user and total relay sum power constraints, we propose an efficient algorithm to maximize the total signal to total interference plus noise ratio (TSTINR). Computational complexity analysis shows that our proposed algorithm for TSTINR has lower complexity than the existing weighted minimum mean square error (WMMSE) algorithm. We analyze and confirm by simulations that the TSTINR, WMMSE and the total leakage interference plus noise (TLIN) minimization models with per user and total relay sum power constraints can only transmit a single data stream for each user. Thus we propose a novel multiple stream TSTINR model with requirement of orthogonal columns for precoders, in order to support multiple data streams and thus utilize higher Degrees of Freedom. Multiple data streams and larger multiplexing gains are guaranteed. Simulation results show that for single stream models, our TSTINR algorithm outperforms the TLIN algorithm generally and outperforms WMMSE in medium to high Signal-to-Noise-Ratio scenarios; the system sum rate significantly benefits from multiple data streams in medium to high SNR scenarios.

연구 동기 및 목표

• MIMO AF 중계 네트워크에서 복합도가 높은 기존 WMMSE 및 TLIN 알고리즘의 문제를 해결한다.
• 다중 안테나를 갖추고도 단일 스트림 전송에 국한되는 이전 방법의 한계를 극복한다. 이는 도메인 자유도(DoFs) 제한을 초래한다.
• 정규화된 전방향 기저 행렬 조건을 포함한 새로운 다중 스트림 TSTINR 모델을 개발하여 더 높은 다중화 이득을 지원한다.
• 사용자별 및 총 중계 전력 제약 조건 하에서 동시 전방향 기저 행렬, 디코더 및 중계 매트릭스 설계를 위한 저복잡도의 교차 최적화 알고리즘을 제공한다.
• TSTINR 최대화가 TLIN 및 WMMSE보다 더 높은 합산 속도를 달성하며, 특히 중간에서 고신호대노이즈비 영역에서 뛰어난 성능을 보임을 입증한다.

제안 방법

• 합산 속도 최대화의 대체 모델로 총 신호 대 총 간섭 및 노이즈 비율(TSTINR) 최대화 모델을 제안한다.
• 사용자별 및 총 중계 전력 제약 조건 하에서 전방향 기저 행렬, 디코더 및 중계 범용 매트릭스를 교차 최적화 방법으로 반복적으로 갱신한다.
• 다중 데이터 스트림 전송을 가능하게 하기 위해 전방향 기저 행렬에 정규화된 열 조건을 도입한다.
• 라그랑주 이중성과 일阶 최적성 조건을 활용하여 하위 문제를 해석하고, 고유값 분해 및 특이값 분해를 통해 해를 구한다.
• 계산 복잡도를 분석하고, 하위 문제의 해법이 단순하여 WMMSE보다 복잡도가 낮음을 입증한다.
• 라그랑주 승수와 보완 타당성 조건을 활용하여 TSTINR 모델을 사용자별 및 중계 전력 제약 조건으로 확장한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다중 사용자 및 다중 중계기를 갖춘 MIMO AF 중계 네트워크에서 TSTINR 최대화가 기존의 WMMSE 및 TLIN 방법보다 더 높은 합산 속도를 달성할 수 있는가?
• RQ2 왜 WMMSE 및 TLIN 알고리즘이 전력 제약 조건이 있을 경우에도 다중 안테나를 갖추고 있음에도 불구하고 단일 스트림 전송에 국한되는가?
• RQ3 정규화된 전방향 기저 행렬 조건을 포함한 다중 스트림 TSTINR 모델이 더 높은 다중화 이득과 향상된 합산 속도 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ4 제안된 TSTINR 알고리즘의 계산 복잡도는 WMMSE 및 TLIN보다 어떻게 다른가?
• RQ5 다중 데이터 스트림을 지원할 경우, 시스템의 합산 속도는 신호대노이즈비(SNR)에 따라 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• 제안된 TSTINR 알고리즘은 고유값 분해를 통해 하위 문제의 해법을 단순화함으로써 WMMSE 알고리즘보다 계산 복잡도가 낮다.
• 시뮬레이션 결과, 전력 제약 조건이 있는 WMMSE 및 TLIN 모델에서 전방향 기저 행렬의 열이 선형적으로 종속되어 각 사용자당 단일 스트림 전송에 국한됨을 확인하였다.
• 정규화된 전방향 기저 행렬 조건을 포함한 새로운 다중 스트림 TSTINR 모델은 다중 스트림 전송을 성공적으로 지원하고 도메인 자유도를 증가시켰다.
• 단일 스트림 시나리오에서 TSTINR 알고리즘은 모든 신호대노이즈비(SNR) 영역에서 TLIN을 초월하고, 중간에서 고신호대노이즈비 영역에서는 WMMSE를 초월한다.
• 다중 스트림 시나리오에서 중간에서 고신호대노이즈비 영역에서 시스템의 합산 속도가 크게 향상되었으며, 더 높은 다중화 이득의 이점을 입증하였다.
• 전력 제약 조건 하에서 TSTINR 문제의 최적 해가 랭크-1임을 입증함으로써 유도된 범용 매트릭스의 구조가 이론적으로 최적임을 확인하였다.