[논문 리뷰] Optimal Design of Energy and Spectral Efficiency Tradeoff in One-Bit Massive MIMO Systems

Yongzhi Li, Cheng Tao외 4명|arXiv (Cornell University)|2016. 12. 10.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 27인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 동일한 해상도를 가진 1비트 매크로 MIMO 시스템을 위한 새로운 예비처리 및 전력 할당 전략을 제안하며, 수신 신호 대 간섭 및 노이즈 비율(SINR) 이중성을 수립함으로써 스펙트럼 효율성(SE)과 에너지 효율성(EE)의 공동 최적화를 가능하게 한다. 주요 기여는 부정확한 채널 상태 정보 하에서의 구현 가능한 속도에 대한 폐형 근사식을 도출함으로써, 사용자 수, 파ilot 길이, 전송 전력에 대한 가중 제품 최적화를 통해 최적의 EE-SE 트레이드오프를 달성하는 것이다.

ABSTRACT

This paper considers a single-cell massive multiple-input multiple-output (MIMO) system equipped with a base station (BS) that uses one-bit quantization and investigates the energy efficiency (EE) and spectral efficiency (SE) trade-off. We first propose a new precoding scheme and downlink power allocation strategy that results in uplink-downlink SINR duality for one-bit MIMO systems. Taking into account the effect of the imperfect channel state information, we obtain approximate closed-form expressions for the uplink and downlink achievable rates under duality with maximum ratio combining/matched-filter and zero-forcing processing. We then focus on joint optimization of the competing SE and EE objectives over the number of users, pilot training duration and operating power, using the weighted product method to obtain the EE/SE Pareto boundary. Numerical results are presented to verify our analytical resultsand demonstrate the fundamental tradeoff between EE and SE for different parameter settings.

연구 동기 및 목표

• 하드웨어 제약으로 인해 동적 범위가 제한되는 1비트 매크로 MIMO 시스템에서 스펙트럼 효율성(SE)과 에너지 효율성(EE) 간의 기본적 트레이드오프를 다루기.
• 저해상도 ADC/DAC의 문제를 해결하기 위해, 군중 양자화에도 불구하고 시스템 성능을 유지할 수 있도록 예비처리 및 전력 할당 전략을 설계하기.
• 1비트 MIMO에서 상향링크-하향링크 SINR 이중성을 수립하여, SE와 EE의 공동 최적화 및 대칭적 성능 분석을 가능하게 하기.
• 부정확한 채널 상태 정보(CSI) 하에서 최대 비례 수신(MRC) 및 제로포싱(ZF) 처리에 대해 상향링크 및 하향링크의 구현 가능한 속도에 대한 근사 폐형 표현식을 유도하기.
• 사용자 수, 파ilot 교육 기간, 전송 전력 등의 시스템 파라미터를 기반으로 가중 제품 방법을 사용하여 EE-SE 파레토 경계를 공동 최적화하기.

제안 방법

• 1비트 매크로 MIMO 시스템에서 상향링크-하향링크 SINR 이중성을 유도하는 새로운 예비처리 및 하향링크 전력 할당 전략을 제안한다.
• 부정확한 채널 상태 정보(SSI) 하에서 MRC 및 ZF 처리에 대해 상향링크 및 하향링크의 구현 가능한 속도에 대한 근사 폐형 표현식을 유도한다.
• 효율적 채널을 추정된 성분과 오차 성분의 조합으로 모델링하며, 해석 가능성을 위해 오차 성분을 i.i.d. 가우시안으로 모델링한다.
• 행렬 역행렬 보조정리와 위샤르트 행렬의 성질을 활용하여, 효율적 SINR 및 효율적 간섭 전력에 대한 표현식을 유도한다.
• 사용자 수, 파ilot 길이, 전송 전력에 대해 EE-SE 트레이드오프를 공동 최적화하기 위해 가중 제품 방법을 적용한다.
• 제안된 이중성 하에서 총 상향링크 및 하향링크 전송 전력이 동일함을 이용하여 대칭적 시스템 설계를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 저해상도 ADC/DAC과 부정확한 CSI를 가진 1비트 매크로 MIMO 시스템에서 상향링크-하향링크 SINR 이중성을 수립할 수 있는가?
• RQ2 부정확한 CSI 하에서 MRC 및 ZF 처리에 대해 1비트 매크로 MIMO의 구현 가능한 속도에 대한 근사 폐형 표현식은 무엇인가?
• RQ3 1비트 매크로 MIMO에서 사용자 수, 파ilot 교육 기간, 전송 전력에 대해 EE-SE 트레이드오프를 어떻게 공동 최적화할 수 있는가?
• RQ4 SE 및 EE 측면에서 1비트 시스템과 무한해상도 시스템 간의 성능 격차는 무엇이며, 이를 어떻게 보완할 수 있는가?
• RQ5 부정확한 CSI는 1비트 매크로 MIMO에서의 구현 가능한 속도와 그에 따른 EE-SE 트레이드오프에 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 제안된 예비처리 및 전력 할당 전략은 1비트 매크로 MIMO에서 상향링크-하향링크 SINR 이중성을 달성하여 대칭적 성능 분석을 가능하게 한다.
• MRC 및 ZF 처리 하에서 상향링크 및 하향링크의 구현 가능한 속도에 대한 폐형 근사식이 도출되었으며, MRC의 경우 속도는 효율적 채널 전력과 간섭 분산에 의존한다.
• MRC의 경우, 구현 가능한 속도는 약 $ \text{SINR} \rightarrow \frac{\rho_{\text{u}} \theta M}{\rho_{\text{u}} \theta M + \rho_{\text{u}} \theta (M - 1) + \frac{\theta}{2} + \frac{\theta}{2}} $ 로 근사되며, 여기서 $ \theta = \frac{\rho_{\text{u}}}{\rho_{\text{u}} + \theta} $ 이고, $ \theta $ 는 채널 추정 오차와 관련된다.
• ZF의 경우, 구현 가능한 속도는 약 $ \text{SINR} \rightarrow \frac{1}{1 + \frac{(\rho_{\text{u}} - \theta)}{\theta(M - K)}} $ 로 근사되며, 안테나 수가 증가함에 따라 다양도 이득을 보인다.
• 제안된 이중성 하에서 총 상향링크 및 하향링크 전송 전력은 동일하며, 이는 시스템 내 전력 대칭성을 확인한다.
• 수치 결과는 분석적 근사식을 확인하며, 기본적인 EE-SE 트레이드오프를 보여주며, 적절한 시스템 설계를 통해 1비트 시스템이 근사 최적의 SE를 달성할 수 있음을 시사한다.