[논문 리뷰] Success Probability of Grant-Free Random Access with Massive MIMO

Jie Ding, Daiming Qu외 2명|arXiv (Cornell University)|2018. 05. 22.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 24인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 대량의 머신투머신 통신(mMTC)을 위한 고용량, 저지연 접근을 가능하게 하기 위해 대량의 MIMO와 함께 무단순 랜덤 액세스(RA)를 제안한다. 공액 보상빔포밍(CB)과 제로포싱 보상빔포밍(ZFB)에 대한 분석적 성공 확률 표현식을 유도함으로써, 대량의 MIMO가 단일 안테나 시스템에 비해 채널당 최대 100배 더 많은 RA 사용자를 지원할 수 있음을 보여주며, 128개의 직교 프리앰블과 200개의 안테나를 사용할 경우 성공 확률가 거의 1에 가까워진다.

ABSTRACT

Massive MIMO opens up new avenues for enabling highly efficient random access (RA) by offering abundance of spatial degrees of freedom. In this paper, we investigate the grant-free RA with massive MIMO and derive the analytic expressions of success probability of the grant-free RA for conjugate beamforming and zero-forcing beamforming techniques.With the derived analytic expressions, we further shed light on the impact of system parameters on the success probability. Simulation results verify the accuracy of the analyses. It is confirmed that the grant-free RA with massive MIMO is an attractive RA technique with low signaling overhead that could simultaneously accommodate a number of RA users, which is multiple times the number of RA channels, with close-to-one success probability. In addition, when the number of antennas in massive MIMO is sufficiently large, we show that the number of orthogonal preambles would dominate the success probability.

연구 동기 및 목표

• 높은 신호교환 오버헤드와 액세스 지연로 인해 확장성이 떨어지는 기존의 요청-허가 RA의 한계를 해결하기 위해.
• 무단순 RA와 대량의 MIMO가 짧은 패킷, 불규칙한 패킷을 보낼 수 있는 대량의 스팿터드 IoT 기기들을 낮은 지연과 높은 신뢰성으로 지원할 수 있는지 조사하기 위해.
• 대량의 MIMO 시스템에서 공액 보상빔포밍(CB)과 제로포징 보상빔포밍(ZFB)에 대한 성공 확률에 대한 닫힌 형태의 수식을 유도하기 위해.
• 주요 시스템 파라미터인 안테나 수(M), 직교 프리앰블 수(P), 사용자 분포 등이 성공 확률에 미치는 영향을 정량화하기 위해.
• 단일 안테나 시스템과 이상적인 사용자 분포(EUD)를 기준으로 무단순 RA와 대량의 MIMO의 성능 향상을 평가하기 위해.

제안 방법

• 레일리 fading과 공간 상관성을 고려한 대량 시스템 분석을 통해 무단순 RA의 성공 확률에 대한 근사 분석 수식을 유도한다.
• 기지국 안테나 수 M가 매우 클 경우의 점근적 분석을 적용하여, 채널 하드닝과 대수의 법칙을 활용해 간섭과 SINR 수식을 단순화한다.
• 다중 사용자 간섭을 억제하고 공간 multiplexing 이득을 향상시키기 위해 공액 보상빔포밍(CB)과 제로포징 보상빔포밍(ZFB)을 적용한다.
• 성공 확률을 기지국에서 활성 사용자의 신호 대 간섭+노이즈비(SINR)가 임계값을 초과할 확률로 모델링한다.
• 사용자 분포 모델 두 가지를 고려한다: 랜덤 사용자 분포와 이상적인 '완전 사용자 분포(EUD)' 모델로, 사용자가 완벽하게 스케줄링된 경우를 의미한다.
• 현실적인 대량의 MIMO 및 fading 조건 하에서 몬테카를로 시뮬레이션을 통해 분석 결과를 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 공액 보상빔포밍(CB)과 제로포징 보상빔포밍(ZFB)을 사용한 대량의 MIMO에서 무단순 RA의 분석적 성공 확률은 무엇인가?
• RQ2 기지국 안테나 수(M)와 직교 프리앰블 수(P)는 성공 확률에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 단일 안테나 시스템에 비해 대량의 MIMO는 채널 재사용 효율성(η = Na/C)을 얼마나 향상시킬 수 있는가?
• RQ4 무단순 RA와 대량의 MIMO는 성공 확률 측면에서 이상적인 완전 사용자 분포(EUD)에 비해 얼마나 가까이 성능을 낼 수 있는가?
• RQ5 M이 충분히 클 경우 성공 확률에 영향을 주는 주요 시스템 파라미터인 M 또는 P 중 어느 것이 더 우세한가?

주요 결과

• 200개의 안테나와 128개의 직교 프리앰블을 사용할 경우, 95% 성공 확률에서 단일 안테나 시스템 대비 채널 재사용 효율성(η)이 100배 향상된다.
• RA 사용자 수(Na)가 RA 채널 수(C)의 배수일 경우 성공 확률이 1에 가까워지며, 이는 높은 스펙트럼 효율성을 보여준다.
• M이 충분히 클 경우, 직교 프리앰블 수(P)가 성공 확률에 지배적인 영향을 미치며, 프리앰블 설계가 성능에 매우 중요하다.
• 기지국 안테나 수(M)가 증가함에 따라 이상적인 완전 사용자 분포(EUD)와의 격차가 감소한다: M=1일 때 1917%에서 M=400일 때 16%로 감소하여, 대량의 MIMO에서는 거의 최적 성능에 도달함을 시사한다.
• 95% 성공 확률과 P=128일 경우, 시스템은 단일 안테나 시스템 대비 약 100배 높은 η를 달성하며, 이는 스펙트럼 절감률 99%에 해당한다.
• CB와 ZFB에 대한 분석적 성공 확률 수식은 공간 상관성을 고려한 레일리 fading 조건 하에서 시뮬레이션을 통해 검증되었으며, 높은 정확도를 확인하였다.