[논문 리뷰] Nonlinear 1-Bit Precoding for Massive MU-MIMO with Higher-Order Modulation

Sven Jacobsson, Giuseppe Durisi외 3명|arXiv (Cornell University)|2016. 01. 01.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 11인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 1비트 DAC를 사용하는 다량의 다중 사용자 다중 입력 다중 출력(MU-MIMO) 시스템에서 고차원 변조 방식(예: 16-QAM, 8-PSK)을 위한 비선형 1비트 전처리 알고리즘을 제안한다. 준정방형 및 볼록 근사 기법을 활용하여, 훈련 기반 또는 블라인드 채널 추정에서도 낮은 오류율을 달성하며, 고차원 볼테이션과 함께 1비트 DAC를 사용할 경우 높은 오류 바닥을 보이는 선형 양자화 전처리보다는 유의미하게 뛰어난 성능을 보인다.

ABSTRACT

Massive multi-user (MU) multiple-input multiple- output (MIMO) is widely believed to be a core technology for the upcoming fifth-generation (5G) wireless communication standards. The use of low-precision digital-to-analog converters (DACs) in MU-MIMO base stations is of interest because it reduces the power consumption, system costs, and raw baseband data rates. In this paper, we develop novel algorithms for downlink precoding in massive MU-MIMO systems with 1-bit DACs that support higher-order modulation schemes such as 8-PSK or 16-QAM. Specifically, we present low-complexity nonlinear precoding algorithms that achieve low error rates when combined with blind or training-based channel-estimation algorithms at the user equipment. These results are in stark contrast to linear-quantized precoding algorithms, which suffer from a high error floor if used with high-order modulation schemes and 1-bit DACs.

연구 동기 및 목표

• 1비트 DAC를 갖는 대규모 MU-MIMO 시스템에서 고차원 변조 방식(예: 16-QAM, 8-PSK)의 신뢰할 수 있는 다운링크 전송을 가능하게 한다.
• 고차원 볼테이션과 함께 1비트 DAC를 사용할 경우 선형 양자화 전처리에 내재된 높은 오류 바닥 문제를 해결한다.
• 대규모 안테나 어레이에 적합한 저복잡도 비선형 전처리 알고리즘을 개발한다.
• 블라인드 또는 훈련 기반 방법을 통해 사용자 단말에서 전처리 인자 β의 정확한 추정을 가능하게 한다.

제안 방법

• 비선형 전처리 프레임워크를 제안하며, 조합 최적화 문제를 효율적으로 해결하기 위해 준정방형 근사(SDR) 및 볼록 근사 기법을 활용한다.
• SQUID 알고리즘을 도입하여 다중 시간 슬롯에 걸쳐 전처리 벡터를 동시에 최적화하는 블록 기반 비선형 전처리기를 설계한다.
• UE에서 블라인드 추정 기법을 적용하여 K개 시간 슬롯 동안 수신 신호의 표본 분산을 이용해 전처리 인자 β를 계산한다.
• 단일 훈련 기반 심벌을 전송하여 β를 추정하는 방법을 사용하여 최소한의 훈련 오버헤드로 정확한 추정을 가능하게 한다.
• 최적의 1비트 전처리 문제를 근사하기 위해 볼록 근사를 적용하면서도 낮은 계산 복잡도를 유지한다.
• 채널 추정을 전처리와 통합하기 위해 수신 신호를 β, 심벌 에너지 및 노이즈의 함수로 모델링하여 동시 최적화를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비선형 1비트 전처리는 1비트 DAC를 사용하는 대규모 MU-MIMO 시스템에서 16-QAM 전송을 신뢰성 있게 가능하게 하는가?
• RQ2 1비트 DAC를 사용할 경우 비선형 전처리가 고차원 볼테이션에 대해 선형 양자화 전처리보다 유의미하게 뛰어난 성능을 보이는가?
• RQ3 단지 몇 개의 시간 슬롯만으로도 전처리 인자 β의 블라인드 추정이 지니-도우드 추정 성능에 가까운 성능을 달성할 수 있는가?
• RQ4 시간 슬롯 수 K가 1비트 대규모 MU-MIMO 시스템에서 블라인드 β 추정의 정확도에 미치는 영향은 무엇인가?
• RQ5 SQUID 기반 비선형 전처리의 성능은 고차원 변조에 대해 SDR 기반 및 선형 양자화 방법과 비교해 어떻게 되는가?

주요 결과

• 블라인드 β 추정에 K=10개 시간 슬롯만으로도 SQUID 기반 비선형 전처리가 지니-도우드 추정에 근접한 성능을 달성하며, 최소한의 훈련 오버헤드로도 뛰어난 강건성을 보였다.
• SQUID 기반 전처리는 16-QAM 및 8-PSK를 포함한 모든 변조 방식에서 선형 양자화 ZF 전처리보다 큰 성능 향상을 보였다.
• 비선형 전처리와 블라인드 추정을 통해 16-QAM 전송이 신뢰성 있게 구현되었으며, K=10개 시간 슬롯에서도 낮은 비트 오류율을 달성했다.
• 블라인드 추정과 훈련 기반 추정이 유사한 BER 성능을 보이며, 실용적 상황에서 블라인드 추정의 효과성을 입증했다.
• 64-QAM는 높은 신호 대 잡음비(SNR) 바닥을 보이며, 이는 안정적인 전송을 위해 대규모 안테나 어레이 또는 전방 오류 정정 기법이 필요함을 시사한다.
• SDR 기반 전처리는 단일 시간 슬롯 최적화에 기인하여 SQUID보다 약간 열악한 성능를 보이며, 블록 기반 비선형 설계의 우수성을 입증한다.