[論文レビュー] Cell-Free Massive MIMO with Nonorthogonal Pilots for Internet of Things

Shilpa Rao, Alexei Ashikhmin+1 more|arXiv (Cornell University)|Jun 18, 2020

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 16被引用数 6

ひとこと要約

本稿では、IoT向けに非直交性パイロットを用いたセルフリー massive MIMOシステムを提案し、最適LMMSEチャネル推定を用いて、大スケールフェージングにのみ依存するSINR式を導出することで、効率的なパワー制御を可能にした。既存システムと比較して上行リンク/下行リンクスループットが40%向上し、エネルギー効率が95%向上し、小セルIoTネットワークと比較して上行リンクゲインが3倍に達する。

ABSTRACT

We consider Internet of Things (IoT) organized on the principles of cell-free massive MIMO. Since the number of things is very large, orthogonal pilots cannot be assigned to all of them even if the things are stationary. This results in an unavoidable pilot contamination problem, worsened by the fact that, for IoT, since the things are operating at very low transmit power. To mitigate this problem and achieve a high throughput, we use cell-free systems with optimal linear minimum mean squared error (LMMSE) channel estimation, while traditionally simple suboptimal estimators have been used in such systems. We further derive the analytical uplink and downlink signal-to-interference-plus-noise ratio (SINR) expressions for this scenario, which depends only on large scale fading coefficients. This allows us to design new power control algorithms that require only infrequent transmit power adaptation. Simulation results show a 40% improvement in uplink and downlink throughputs and 95% in energy efficiency over existing cell-free wireless systems and at least a three-fold uplink improvement over known IoT systems based on small-cell systems.

研究の動機と目的

• 大規模なIoTにおいて、機器数が多すぎて直交パイロットが非現実的となる状況でのパイロット混信問題に対処すること。
• 従来の近似的なチャネル推定器の制限を克服し、瞬時CSIに依存しない大スケールフェージング係数にのみ依存するSINR式を導出すること。
• 解析的なSINR式を活用し、低頻度での適応を必要とする効率的な上行リンクおよび下行リンクパワー制御アルゴリズムを設計すること。
• 既存のセルフリーおよび小セルIoTシステムと比較して、スループットおよびエネルギー効率の面で顕著な性能向上を実証すること。

提案手法

• 広域カバレッジに適した分散型アクセスポイントと中央処理ユニットを備えたセルフリー massive MIMOアーキテクチャを提案する。
• 非直交性パイロットからのチャネル推定に最適な線形最小平均二乗誤差（LMMSE）推定を用い、LMMSEが瞬時CSIにのみ依存するという誤解を是正する。
• 上行リンクおよび下行リンクのSINR式を解析的に導出し、大スケールフェージング係数、送信パワー、パイロット系列にのみ依存する形にすることで、低複雑度のパワー制御を可能にする。
• 公平性とサービス品質のバランスを図るため、最大最小SINRおよび目標SINR基準に基づく上行リンクパワー制御を定式化する。
• 効率的かつスケーラブルな最適化を実現するため、下行リンクパワー制御を2次円錐計画（SOCP）としてモデル化する。
• シミュレーションを用いて、サブオプティマル推定を用いたセルフリー系および従来の小セルIoTアーキテクチャと比較して本システムの有効性を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 LMMSEチャネル推定が、従来の仮定とは反して、大スケールフェージング係数にのみ依存するSINR式を導出可能であるか？
• RQ2 セルフリー massive MIMO環境下で非直交性パイロットとLMMSE推定を組み合わせた場合、IoTシステムで達成可能な性能向上はどの程度か？
• RQ3 大スケールフェージングに基づく提案されたパワー制御アルゴリズムは、既存手法と比較して、システムスループットおよびエネルギー効率をどのように向上させるか？
• RQ4 大規模なIoTにおいて、セルフリーアーキテクチャは小セルシステムと比較して、上行リンクおよび下行リンク性能でどの程度優れているか？

主な発見

• 提案されたシステムは、サブオプティマル推定を用いた既存のセルフリー massive MIMOシステムと比較して、上行リンクおよび下行リンク両方のスループットで40%の向上を達成した。
• 既存のセルフリーシステムと比較して、エネルギー効率が95%向上し、スペクトル効率およびエネルギー効率の顕著な向上を示した。
• 既知の小セルベースIoTシステムと比較して、上行リンクスループットで少なくとも3倍の向上を達成した。
• 導出されたSINR式は、大スケールフェージング係数にのみ依存しており、低複雑度で頻度の低いパワー適応を可能にした。
• 下行リンクパワー制御問題は、2次円錐計画（SOCP）として効率的に解け、スケーラビリティと収束性を保証した。
• 解析により、干渉関数が二面的スケーラブルであることが確認され、提案されたパワー制御アルゴリズムの安定性および収束性が裏付けられた。