[논문 리뷰] Robust Geometry-Based User Scheduling for Large MIMO Systems Under Realistic Channel Conditions

Manijeh Bashar, Alister G. Burr외 3명|arXiv (Cornell University)|2017. 07. 13.

Advanced MIMO Systems Optimization인용 수 6

한 줄 요약

이 논문은 기지국에서 전체 채널 상태 정보(CSI)가 필요로 하지 않는 기하학적 사용자 스케줄링(GUS) 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 사용자들의 공간적 위치와 알려진 클러스터 위치에 기반하여 사용자를 선택함으로써, 전반적인 채널 추정 오버헤드를 줄인다. 비록 전체 CSI가 필요로 하지 않지만, 최적의 게으른 가중치 클리크(GWC) 알고리즘과 비슷한 sum-rate 성능을 달성하며, 클러스터 위치 추정 오차에 대해서도 강건함을 입증한다.

ABSTRACT

The problem of user scheduling with reduced overhead of channel estimation in the uplink of Massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems has been considered. A geometry-based stochastic channel model (GSCM), called the COST 2100 channel model has been used for realistic analysis of channels. In this paper, we propose a new user selection algorithm based on knowledge of the geometry of the service area and location of clusters, without having full channel state information (CSI) at the base station (BS). The multi-user link correlation in the GSCMs arises from the common clusters in the area. The throughput depends on the position of clusters in the GSCMs and users in the system. Simulation results show that although the BS does not require the channel information of all users, by the proposed geometry-based user scheduling algorithm the sum-rate of the system is only slightly less than the well-known greedy weight clique scheme. Finally, the robustness of the proposed algorithm to the inaccuracy of cluster localization is verified by the simulation results.

연구 동기 및 목표

• 기지국에서 전체 CSI가 필요로 하는 상황로 인해 발생하는 Massive MIMO 업링크 시스템의 높은 채널 추정 오버헤드 문제를 해결한다.
• 모든 사용자로부터 실시간 CSI 추정이 필요로 하지 않기 때문에 시스템 복잡도와 피드백 신호 전송량을 줄인다.
• COST 2100 기반 채널 모델에서의 다중 경로 클러스터 기하학적 구조를 활용하여 효율적인 사용자 스케줄링을 가능하게 한다.
• 불완전한 클러스터 위치 추정 상황에서도 효과적으로 작동하는 강건한 사용자 선택 메커니즘을 개발한다.
• 전체 CSI 없이도 다중 사용자 다양성 이득을 활용할 수 있음을 입증한다. 이를 위해 공간 분포와 클러스터 기하학을 활용한다.

제안 방법

• 실제의 다중 경로 전파를 공간적으로 분포된 클러스터를 포함하는 기하학적 스토케스틱 채널 모델(GSCM), 특히 COST 2100 모델을 사용하여 표현한다.
• 사용자와 클러스터의 위치 정보만을 사용하여, 각 사용자가 연결된 고유한 클러스터 수에 기반해 사용자를 선택하는 사용자 스케줄링 알고리즘을 제안한다.
• 클러스터 위치는 사전에 알려져 있으며 오프라인에서 추정 가능하므로 실시간 피드백 요구 사항을 줄일 수 있다.
• 기지국에서 사용자 간 간섭을 억제하기 위해 제로포싱(ZF) 수신기를 적용한다.
• 선택된 사용자 간의 클러스터 다양성을 극대화하는 게으른 선택 전략을 적용하여 공간 multiplexing 이득을 향상시킨다.
• 300개의 랜덤 사용자 및 클러스터 실현을 기반으로 몬테카를로 시뮬레이션을 수행하여 실질적인 채널 조건(그림자 편향 및 경로 손실 포함) 하에서 성능을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자 위치와 클러스터 위치의 기하학적 지식을 활용하여, 기지국에서 전체 CSI가 없이도 Massive MIMO의 사용자 스케줄링을 효과적으로 수행할 수 있는가?
• RQ2 전체 CSI가 있는 최적의 게으른 가중치 클리크(GWC) 알고리즘과 비교해 볼 때, 제안된 기하학적 사용자 스케줄링(GUS)의 sum-rate 성능은 어떠한가?
• RQ3 실제 추정 오차 한계를 고려할 때, 제안된 GUS 알고리즘은 클러스터 위치 추정 오차에 얼마나 강건한가?
• RQ4 기존의 CSI 기반 방법과 비교해 GUS 알고리즘은 채널 추정 오버헤드를 얼마나 줄였는가?
• RQ5 CSI가 모든 사용자에게 제공되지 않는 상황에서도 다중 사용자 다양성은 여전히 상당한 스펙트럼 효율성 향상 기여를 할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 GUS 알고리즘은 선택되지 않은 사용자에게도 CSI가 필요로 하지 않음에도 불구하고, 최적의 게으른 가중치 클리크(GWC) 알고리즘과 약 5–10% 이내의 sum-rate 성능을 달성한다.
• GUS의 채널 추정 부하는 GWC 알고리즘 대비 약 10배까지 감소하였으며, 부하의 스케일링은 $2MK_s$로 나타난다.
• 클러스터 위치 추정 오차가 도입된 상황에서도 sum-rate가 안정적으로 유지되며, 다양한 추정 오차 범위($ ext{CRLB}( ho)$ 기반 오차 한계)에서 성능 저하가 3 dB 이내로 제한된다.
• M=200개의 안테나와 $K_s=10$명의 사용자 조건에서, 2 GHz 주파수 및 20 MHz 대역폭 하에서 GUS는 약 18–20 bps/Hz의 sum-rate를 달성한다.
• 이 알고리즘은 내부 및 외부 마이크로셀 환경 모두에서 뛰어난 성능을 유지하며, 특히 풍부한 산산이 흩어지는 환경에서 클러스터 다양성의 이점을 극대화한다.
• 강건성 분석 결과, 지연, 아즈임스, 에일베이션 등의 클러스터 파라미터가 $ ext{CRLB}( ho) \times \text{factor}$ 이내로 오차 추정되더라도 sum-rate에 미치는 영향이 최소한으로 유지됨을 확인하였다.