[논문 리뷰] PSK Precoding in Multi-User MISO Systems

Andreas Noll, Hela Jedda외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 06. 27.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 8인용 수 3

한 줄 요약

이 논문은 다중 사용자 MISO 시스템에서 PSK 변조를 사용하여 포화 모드에서 동작하는 전력 증폭기의 에너지 효율적 전송을 가능하게 하는 일정 앙도(CE) 예비처리 기법을 제안한다. 기호 단위 최소 제곱 오차(SMSE) 최적화 문제를 수립하고, GDM, QGDM, GPM 세 가지 알고리즘을 평가하여 QGDM가 낮은 복잡도로 거의 최적 성능를 달성함을 보여주며, 특히 3비트 양자화에서 높은 스펙트럼 효율성과 최소한의 SNR 손실을 제공한다.

ABSTRACT

We consider the downlink scenario of multiuser multiple-input-single-output (MU-MISO) communication systems with constant envelope (CE) signals emitted from each antenna. This results in energy efficient power amplifiers (PAs). We propose a holistic CE precoding scheme based on the symbol-wise minimum squared error (SMSE) criterion. Additionally, we analyze the distortions introduced by low-resolution quantization to PSK for higher energy efficiency reasons. We present three solution algorithms and examine their performance to decide for the best pick for different quantization resolutions. Our results show that good performance can be achieved with minimal loss compared to an ideal unquantized case. Finally, we analyze and discuss the results and consider the overall complexity of the precoder as well as implementation issues.

연구 동기 및 목표

• 전력 증폭기의 포화 모드 작동을 가능하게 하기 위해 일정 앙도(CE) 신호를 사용하여 에너지 효율적인 다운링크 MU-MISO 시스템을 설계한다.
• CE 예비처리 시스템에서 저해상도 디지털-아날로그 변환기(DAC)로 인한 성능 저하 문제를 해결한다.
• PSK 신호 제약 조건 하에서 SMSE 기반 예비처리를 위한 효율적인 해법 알고리즘을 개발하고 비교한다.
• 유한한 DAC 해상도를 가진 실용적 시스템에서 성능, 복잡도, 구현 가능성 간의 트레이드오프를 평가한다.
• 알고리즘 복잡도 분 析 및 실시간 구현을 위한 하드웨어 인지 설계 전략 제안을 통해 실용적 구현을 가능하게 한다.

제안 방법

• 기호 단위 최소 제곱 오차(SMSE) 기준을 수립하여 예비처리기를 최적화함으로써 원하는 신호와 효과적 수신 신호 간 오차를 최소화한다.
• 각 안테나에서 크기가 1이 되도록 전송 벡터를 제약하는 통합형 CE 예비처리 기법을 도입하여 일정 앙도 신호를 보장한다.
• 유한한 해상도 DAC를 모델링하기 위해 양자화 블록을 적용하여 연속 위상 벡터를 2^B-PSK constellations로 매핑한다.
• 비볼록 SMSE 최적화 문제를 해결하기 위해 세 가지 해법 알고리즘—경사 하강법(GDM), 준뉴턴 경사 하강법(QGDM), 일반화된 투영 방법(GPM)—을 개발한다.
• 수렴 성능 향상을 위해 단계 크기 적응 및 선 탐색 기법을 적용하며, 다양한 양자화 해상도(B=1에서 B=3까지)에서 성능을 평가한다.
• QPSK의 회전 대칭성을 활용하여 입력 벡터의 1/4에 대해서만 예비처리기를 계산함으로써 계산 부담을 감소시켜, 각 채널 실현에서의 복잡도를 4^M에서 4^{M-1}으로 줄인다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 B=1에서 B=3까지의 저해상도 양자화가 MU-MISO 시스템에서 CE 예비처리의 비트 오류율(BER) 성능에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ2 GDM, QGDM, GPM 중 세 가지 제안된 알고리즘 중에서 BER 성능와 계산 복잡도 사이에서 가장 우수한 트레이드오프를 제공하는 것은 무엇인가?
• RQ3 SMSE 기반 CE 예비처리 기법은 이상적인 무양자화 시스템에 비해 최소한의 SNR 손실로 거의 최적의 성능를 달성할 수 있는가?
• RQ4 반복 횟수와 단계 크기 적응이 다양한 알고리즘과 양자화 수준에서 수렴 속도와 안정성에 미치는 영향는 어떠한가?
• RQ5 메모리 및 처리 부담과 관련된 실용적 구현 과제는 무엇이며, 실시간 시스템에서 이를 어떻게 완화할 수 있는가?

주요 결과

• B=3일 때 QGDM 알고리즘이 BER=10^-3에서 3.86 dB의 SNR 성능를 달성하며, 최고 성능를 보인 GDM 및 GPM 알고리즘과 비교해 단지 0.5 dB의 성능 저하를 보였다.
• GDM 및 GPM 알고리즘은 거의 동일한 성능를 보였다(각각 BER=10^-3에서 3.39 dB 및 3.37 dB SNR), SMSE 최적화 하에서 높은 강건성을 나타내었다.
• QGDM 알고리즘이 가장 빠르며, 평균 22회의 반복과 17회의 단계 크기 반으로 줄임을 필요로 하여 실시간 구현에 가장 효율적이었다.
• 반복 횟수는 초기 단계 크기 μ₀에 거의 영향을 받지 않아, 다양한 시작점에서도 안정적인 수렴 행동을 보였다.
• 이론적으로 M(사용자 수)에 대해 지수적 복잡도를 가짐에도 불구하고, 실용적 구현에서 QPSK의 회전 대칭성을 활용하여 예비처리기 계산 횟수를 줄여 각 채널 실현에서의 부하를 4^{M-1}으로 감소시킬 수 있었다.
• 본 연구는 제안된 예비처리 기법이 낮은 복잡도, 높은 에너지 효율성, 저해상도 DAC 하에서도 거의 최적의 성능를 달성함으로써 실세계 구현에 매우 유망한 후보임을 결론 내렸다.