[논문 리뷰] Signal Shaping for Generalized Spatial Modulation and Generalized Quadrature Spatial Modulation

Shuaishuai Guo, Haixia Zhang외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 27.

Advanced Wireless Communication Technologies참고 문헌 31인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 전력, 희박성, 크기 제약 조건 하에서 최소 유클리드 거리(MMED)를 최대화하기 위해 일반화된 공간 모odulation (GenSM) 및 일반화된 4진 공간 모odulation (GenQSM) 시스템에 최적화 기반 (OBSS) 및 코드북 기반 (CBSS) 신호 형상화 방법을 제안한다. OBSS는 비볼록 제곱형 제약 조건을 가진 제곱형 프로그래밍을 통해 연속적인 신호 집합을 최적화하며, CBSS는 저복잡도 선택을 갖는 QAM 기반 코드북을 사용한다. 시뮬레이션 결과, OBSS는 최적 성능를 달성하지만 높은 복잡도를 보이며, 반면 CBSS는 실용적인 구현 가능성을 갖는 대체 성능를 제공한다.

ABSTRACT

This paper investigates generic signal shaping methods for multiple-data-stream generalized spatial modulation (GenSM) and generalized quadrature spatial modulation (GenQSM) based on the maximizing the minimum Euclidean distance (MMED) criterion. Three cases with different channel state information at the transmitter (CSIT) are considered, including no CSIT, statistical CSIT and perfect CSIT. A unified optimization problem is formulated to find the optimal transmit vector set under size, power and sparsity constraints. We propose an optimization-based signal shaping (OBSS) approach by solving the formulated problem directly and a codebook-based signal shaping (CBSS) approach by finding sub-optimal solutions in discrete space. In the OBSS approach, we reformulate the original problem to optimize the signal constellations used for each transmit antenna combination (TAC). Both the size and entry of all signal constellations are optimized. Specifically, we suggest the use of a recursive design for size optimization. The entry optimization is formulated as a non-convex large-scale quadratically constrained quadratic programming (QCQP) problem and can be solved by existing optimization techniques with rather high complexity. To reduce the complexity, we propose the CBSS approach using a codebook generated by quadrature amplitude modulation (QAM) symbols and a low-complexity selection algorithm to choose the optimal transmit vector set. Simulation results show that the OBSS approach exhibits the optimal performance in comparison with existing benchmarks. However, the OBSS approach is impractical for large-size signal shaping and adaptive signal shaping with instantaneous CSIT due to the demand of high computational complexity. As a low-complexity approach, CBSS shows comparable performance and can be easily implemented in large-size systems.

연구 동기 및 목표

• 실용적 제약 조건 하에서 다중 데이터 스트림 GenSM 및 GenQSM에 적합한 일반적인 신호 형상화 방법을 개발한다.
• 연속 및 이산 신호 공간에서 신호 집합과 공간 집합의 공동 최적화 문제를 다룬다.
• 대규모 시스템 및 실시간 채널 상태 정보 기반 전송에 적합한 저복잡도이면서 효과적인 신호 형상화 전략을 설계한다.
• 채널 상태 정보 기반 전송(CSIT)의 세 가지 시나리오—CSIT 없음, 통계적 CSIT, 완벽한 CSIT—에서의 성능을 평가한다.
• 크기, 전력, 희박성 제약 조건 하에서 전송 벡터 집합을 최적화하는 통합 프레임워크를 제공한다.

제안 방법

• GenSM/GenQSM 시스템에 대해 전력, 희박성, 크기 제약 조건 하에서 최소 유클리드 거리(MMED)를 최대화하는 통합 최적화 문제를 수립한다.
• 비볼록 제약 조건을 가진 제곱형 프로그래밍을 재구성하여, 신호 집합 크기와 요소를 동시에 최적화하는 최적화 기반 신호 형상화(OBSS) 방법을 개발한다.
• 기존 최적화 기법을 사용하여 대규모 비볼록 제약 조건을 가진 제곱형 프로그래밍 문제를 해결하지만, 높은 계산 복잡도를 가진다.
• QAM 기반 이산 코드북과 저복잡도 선택 알고리즘을 사용하는 코드북 기반 신호 형상화(CBSS) 방법을 제안하여 계산 부담을 감소시킨다.
• 최적의 집합 크기를 효율적으로 탐색하기 위해 신호 집합 크기 최적화를 위한 재귀적 설계를 도입한다.
• MMED 기준을 설계 지표로 사용하며, 이는 고신호 대역비(SNR)에서 심볼 오류율 최소화 및 상호정보량 최대화와 동치이다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 전력 및 희박성 제약 조건 하에서 GenSM 및 GenQSM에서 신호 집합과 공간 집합을 공동 최적화하여 최소 유클리드 거리를 최대화하는 방법은 무엇인가?
• RQ2 기존의 각 TAC에 대해 집합을 고정하는 방법과 비교해, 신호 및 공간 집합의 공동 최적화가 성능에 미치는 기여도는 무엇인가?
• RQ3 대규모 시스템에서 연속 영역 최적화(OBSS)의 계산 복잡도와 이산 영역 코드북 기반 선택(CBSS)의 복잡도는 어떻게 비교되는가?
• RQ4 저복잡도 CBSS 방법이 최적의 OBSS 성능에 근접하면서도 실시간 구현에 실용적인가?
• RQ5 제안된 신호 형상화 기법 하에서, CSIT 조건(비존재, 통계적 CSIT, 완벽한 CSIT)에 따라 시스템 성능는 어떻게 변화하는가?

주요 결과

• OBSS 방법은 모든 CSIT 시나리오에서 기존 벤치마크를 능가하는 최적의 최소 유클리드 거리 성능를 달성한다.
• OBSS 방법은 높은 계산 복잡도를 보이며, 실시간 채널 상태 정보 기반 전송과 대규모 신호 형상화에 실용적이지 않다.
• CBSS 방법은 OBSS와 유사한 성능를 달성하면서도 계산 복잡도를 크게 감소시켜 대규모 시스템에서의 실용적 구현 가능성을 확보한다.
• (3,2,2,4) GenQSM 시스템에서 δ=0.3을 사용한 OBSS 방법은 높은 공간적 및 신호 분리도를 유지하는 전송 벡터를 생성하여 강인성을 향상시킨다.
• 신호 집합 크기 최적화를 위한 재귀적 설계는 완전 탐색 없이도 최적의 집합 크기를 효율적으로 탐색할 수 있도록 한다.
• 시뮬레이션 결과, 제안된 신호 형상화 기법이 다양한 CSIT 조건 하에서 GenSM 및 GenQSM 시스템의 스펙트럼 효율성과 에너지 효율성을 크게 향상시킨다.