[논문 리뷰] Structured Massive Access for Scalable Cell-Free Massive MIMO Systems

Shuaifei Chen, Jiayi Zhang외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 06. 18.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 33인용 수 8

한 줄 요약

이 논문은 셀리스 매크로MIMO 시스템을 위한 확장 가능한 구조화된 대량 액세스 프레임워크를 제안하며, 초기 액세스, 파ilot 할당, 부분적인 대규모 fading 복원(P-LSFD), 분수형 전력 제어를 통합한다. 최적의 복원과 비교해 성능 손실이 극히 적은(60명의 사용자일 때 1.7%) 높은 스펙트럼 효율성을 달성하면서도, 사용자 중심의 파ilot 할당 및 전력 제어 정책을 통해 공정성과 확장성을 향상시킨다.

ABSTRACT

How to meet the demand for increasing number of users, higher data rates, and stringent quality-of-service (QoS) in the beyond fifth-generation (B5G) networks? Cell-free massive multiple-input multiple-output (MIMO) is considered as a promising solution, in which many wireless access points cooperate to jointly serve the users by exploiting coherent signal processing. However, there are still many unsolved practical issues in cell-free massive MIMO systems, whereof scalable massive access implementation is one of the most vital. In this paper, we propose a new framework for structured massive access in cell-free massive MIMO systems, which comprises one initial access algorithm, a partial large-scale fading decoding (P-LSFD) strategy, two pilot assignment schemes, and one fractional power control policy. New closed-form spectral efficiency (SE) expressions with maximum ratio (MR) combining are derived. The simulation results show that our proposed framework provides high SE when using local partial minimum mean-square error (LP-MMSE) and MR combining. Specifically, the proposed initial access algorithm and pilot assignment schemes outperform their corresponding benchmarks, P-LSFD achieves scalability with a negligible performance loss compared to the conventional optimal large-scale fading decoding (LSFD), and scalable fractional power control provides a controllable trade-off between user fairness and the average SE.

연구 동기 및 목표

• 고밀도 사용자와 제한된 파ilot 자원을 가진 셀리스 매크로MIMO 시스템에서의 확장성 도전 과제를 해결한다.
• K ≈ L 인 구조화된 대량 액세스 환경에서의 파ilot 오염 및 간섭 문제를 극복한다.
• 초기 액세스, 파ilot 할당, 전력 제어를 위한 실용적이고 확장 가능한 프레임워크를 설계하여 높은 스펙트럼 효율성과 사용자 공정성을 유지한다.
• K → ∞ 일 때 각 AP에서 유한한 복잡도의 신호 처리를 보장하여 실세계 구현 가능성을 확보한다.
• 최대비율 복합화(MR) 복합화 하에서 스펙트럼 효율성의 폐형 표현식을 유도하여 시스템 설계 및 분석을 지원한다.

제안 방법

• 모든 사용자가 가능한 한 많은 AP에서 서비스를 받을 수 있도록 하되 확장성을 유지하는 새로운 초도 액세스 알고리즘을 제안한다.
• 최적의 LSFD와 비교해 성능 손실가 최소화되면서 계산 복잡도를 감소시키는 부분적인 대규모 fading 복원(P-LSFD) 전략을 도입한다.
• 사용자 기하학적 구조와 군집화를 기반으로 한 두 가지 새로운 파ilot 할당 방식—사용자군 및 IB-KM—을 설계하여 사용자 간 간섭을 최소화한다.
• 스펙트럼 효율성과 사용자 공정성의 균형을 맞추기 위해 확장 가능한 분수형 전력 제어 정책을 개발한다.
• 레일리 fading 하에서 최대비율 복합화(MR) 복합화 하에서 새로운 폐형 스펙트럼 효율성 표현식을 유도하였으며, 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
• 성능 평가를 위해 LP-MMSE 및 MR 복합화를 활용하였으며, 분석적 결과와 시뮬레이션 기반 결과를 비교하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 사용자 수 K가 AP 수 L에 수렴할 때 셀리스 매크로MIMO 시스템에서 구조화된 대량 액세스를 어떻게 확장 가능하게 할 수 있는가?
• RQ2 제안된 P-LSFD 전략은 최적의 LSFD와 비교해 얼마나 복잡도를 감소시키면서도 스펙트럼 효율성을 유지하는가?
• RQ3 다양한 파ilot 할당 방식은 고밀도 환경에서 사용자 공정성과 스펙트럼 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 제안된 분수형 전력 제어 정책을 통해 사용자 공정성과 평균 스펙트럼 효율성 사이의 상충 관계는 어떻게 조절되는가?
• RQ5 유도된 MR 복합화에 대한 폐형 스펙트럼 효율성 표현식은 시뮬레이션 결과와 얼마나 밀접한가?

주요 결과

• 제안된 P-LSFD 전략은 K=60일 때 최적의 LSFD와 비교해 95% 확률로 스펙트럼 효율성이 1.7% 뿐 낮게 유지되어 확장성에 있어 극히 미미한 성능 손실을 보였다.
• K=100일 때 사용자군 파ilot 할당 방식은 GB-KM 방식 대비 95% 확률로 스펙트럼 효율성을 22.4% 향상시켜 다른 방식보다 뚜렷이 뛰어난 성능을 보였다.
• IB-KM 파ilot 할당 방식은 K=100일 때 GB-KM 방식 대비 5.9% 높은 95% 확률 스펙트럼 효율성을 확보하여 간섭 관리 능력 향상을 입증하였다.
• K=100일 때 사용자군 방식은 스케일러블 방식 대비 8.1% 높은 95% 확률 스펙트럼 효율성을 확보하여 고밀도 환경에서 사용자 중심 설계의 우수성을 입증하였다.
• MR 복합화에 대한 유도된 분석적 스펙트럼 효율성 표현식은 시뮬레이션 결과와 매우 밀접한 일치를 보이며, 시스템 설계에 있어 정확성을 입증하였다.
• 제안된 분수형 전력 제어 정책은 사용자 공정성과 평균 스펙트럼 효율성 사이의 조절 가능한 상충 관계를 가능하게 하여 시스템의 적응성 향상을 이룩하였다.