[논문 리뷰] Max-Min Rate of Cell-Free Massive MIMO Uplink with Optimal Uniform Quantization

Manijeh Bashar, Kanapathippillai Cumanan외 4명|View|2019. 07. 07.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 44인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 기하학적 프로그래밍과 일반화된 고유값 문제를 사용하여 제한된 프론트홀 유량을 가진 셀리스 마이크로스코프 MIMO 업링크에서 최적의 전력 할당 및 수신기 필터 설계를 제안한다. 이는 전력 및 프론트홀 제약 조건 하에서 최소 사용자 신속도를 최대화하기 위해 설계되었다. 제안된 반복 알고리즘은 최적의 양자화 및 수신기 필터링을 통해 합신속도와 공정성 향상을 달성하며, 업링크-다운링크 이중성에 의해 최적성의 증명을 받는다.

ABSTRACT

Cell-free Massive multiple-input multiple-output (MIMO) is considered, where distributed access points (APs) multiply the received signal by the conjugate of the estimated channel, and send back a quantized version of this weighted signal to a central processing unit (CPU). For the first time, we present a performance comparison between the case of perfect fronthaul links, the case when the quantized version of the estimated channel and the quantized signal are available at the CPU, and the case when only the quantized weighted signal is available at the CPU. The Bussgang decomposition is used to model the effect of quantization. The max-min problem is studied, where the minimum rate is maximized with the power and fronthaul capacity constraints. To deal with the non-convex problem, the original problem is decomposed into two sub-problems (referred to as receiver filter design and power allocation). Geometric programming (GP) is exploited to solve the power allocation problem whereas a generalized eigenvalue problem is solved to design the receiver filter. An iterative scheme is developed and the optimality of the proposed algorithm is proved through uplink-downlink duality. A user assignment algorithm is proposed which significantly improves the performance. Numerical results demonstrate the superiority of the proposed schemes.

연구 동기 및 목표

• 이론적 성능 향상에도 불구하고 실용적 구현을 제약하는 제한된 프론트홀 대역폭 문제를 해결하기 위해.
• 프론트홀 및 전력 제약 조건 하에서 전력 할당과 수신기 필터 설계를 공동 최적화하여 스펙트럼 효율성과 공정성을 향상시키기 위해.
• 버스탕크 분해를 사용하여 균일한 양자화의 영향을 모델링함으로써, 양자화 노이즈 영향을 정확하게 분석할 수 있도록 하기 위해.
• 최적의 수신기 필터링 및 전력 할당을 통해 최소 사용자 신속도를 최대화하는 반복 알고리즘을 개발하기 위해.
• 업링크-다운링크 이중성에 기반하여 제안된 알고리즘의 최적성을 증명하여 전역 최적해 수렴 보장하기 위해.

제안 방법

• 분산된 액세스 포인트(AP)들이 채널 추정을 수행하고, 켤레 기저형 비트포트를 적용하며, 제한된 대역폭을 가진 프론트홀 링크를 통해 중앙 집중식 CPU로 가중 신호를 양자화하는 업링크 전송을 모델링한다.
• 균일한 양자화에 의해 유도되는 왜곡을 모델링하기 위해 버스탕크 분해를 사용하여 신호 모델 내의 양자화 노이즈 분석을 가능하게 한다.
• 최소 최대 신속도 문제를 두 개의 하위문제로 분해한다: 일반화된 고유값 문제를 통한 수신기 필터 설계와 기하학적 프로그래밍(GP)을 통한 전력 할당.
• 수신기 필터와 전력 할당을 번갈아 업데이트하는 반복 알고리즘을 구현하며, 총 전력 및 사용자별 전력 제약 조건을 만족시키기 위해 스케일링 단계를 포함한다.
• 업링크-다운링크 이중성에 기반하여 알고리즘의 최적성을 증명하며, 업링크 최소 최대 문제와 해당 가상의 다운링크 문제 사이의 등가성을 보여준다.
• 각 사용자에게 어떤 AP가 서비스를 제공할지를 최적화함으로써 성능을 향상시키기 위한 사용자 할당 알고리즘을 제안한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 CPU에서 가용한 신호가 균일한 양자화된 신호뿐인 경우와 채널 추정치와 신호 모두를 양자화하여 가용한 경우를 고려할 때, 프론트홀 구성에 따라 셀리스 마이크로스코프 MIMO의 성능는 어떻게 달라지는가?
• RQ2 프론트홀 및 전송 전력 제약 조건 하에서 최소 사용자 신속도를 최대화하는 최적의 전력 할당 전략은 무엇인가?
• RQ3 채널 통계를 기반으로 한 제안된 수신기 필터 설계는 AP에서 전통적인 국소 선형 수신기보다 성능 향상이著명한가?
• RQ4 기하학적 프로그래밍과 일반화된 고유값 문제의 조합이 비볼록 최소 최대 신속도 문제에 대해 최적 및 증명 가능한 최적 해를 어떻게 가능하게 하는가?
• RQ5 사용자 할당은 양자화된 셀리스 마이크로스코프 MIMO에서 시스템의 공정성과 스펙트럼 효율성에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 반복 알고리즘은 업링크-다운링크 이중성에 의해 보장되는 수렴성과 함께, 전력 할당과 수신기 필터 설계를 공동으로 해결함으로써 최적의 최소 최대 공정성을 달성한다.
• 채널 통계를 기반으로 한 중앙 집중식 수신기 필터는 AP에서 전통적인 국소 비트포트보다 뚜렷한 성능 향상을 제공한다.
• 기하학적 프로그래밍은 총 전력 및 사용자별 전력 제약 조건 하에서 최적의 전력 할당을 가능하게 하며, 스케일링 기법을 통해 제약 조건 이행을 보장한다.
• 수치 결과는 제안된 방법이 제한된 프론트홀 조건 하에서 기존 방법보다 합신속도 및 공정성 측면에서 뛰어난 성능을 보임을 시사한다.
• AP 수와 AP당 안테나 수가 많을수록, 그리고 프론트홀 대역폭이 제한될수록 성능 향상이 가장 두드러진다.
• 사용자 할당 알고리즘이 AP-사용자 연결을 최적화함으로써 시스템 성능을 크게 향상시키며, 더 나은 신속도 공정성과 높은 스펙트럼 효율성을 달성한다.