[논문 리뷰] Distributed Coordinated Transmission with Forward-Backward Training for 5G Radio Access

Antti Tölli, Hadi Ghauch외 8명|arXiv (Cornell University)|2018. 02. 12.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 12인용 수 31

한 줄 요약

이 논문은 후방-전방(F-B) 훈련을 사용하여 백홀 전송 신호를 최소화하면서 간섭 완화를 가능하게 하는 5G 라디오 접근을 위한 분산형 협동 beamforming (CoMP) 방식을 제안한다. 상行-하행행 링크 채널 상호보정성과 반복적인 공중에서의 피LOT 신호 전송을 활용하여, 각 기지국과 사용자 단말이 국소적으로 측정한 CSI만을 사용하여 beamformers를 공동으로 최적화함으로써, 동적 TDD 환경에서 20 dB SNR에서 최대 100%의 스펙트럼 효율성 향상을 달성하고, 훈련 오버헤드는 5% 미만을 유지한다.

ABSTRACT

CoMP transmission and reception have been considered in cellular networks for enabling larger coverage, improved rates, and interference mitigation. To harness the gains of coordinated beamforming, fast information exchange over a backhaul connecting the cooperating BSs is required. In practice, the bandwidth and delay limitations of the backhaul may not be able to meet such stringent demands. These impairments motivate the study of cooperative approaches based only on local CSI that require minimal or no information exchange between the BSs. To this end, several distributed approaches are introduced for CB-CoMP. The proposed methods rely on the channel reciprocity and iterative spatially precoded over-the-air pilot signaling. We elaborate how F-B training facilitates distributed CB by allowing BSs and UEs to iteratively optimize their respective transmitters/receivers based on only locally measured CSI. The trade-off due to the overhead from the F-B iterations is discussed. We also consider the challenge of dynamic TDD where the UE-UE channel knowledge cannot be acquired at the BSs by exploiting channel reciprocity. Finally, standardization activities and practical requirements for enabling the proposed F-B training schemes in 5G radio access are discussed.

연구 동기 및 목표

• 기지국 간 CSI 및 데이터 교환을 최소화하여 밀도 높은 5G 네트워크에서 제한된 백홀 대역폭 문제를 해결한다.
• 중앙 집중식 제어 또는 전역 CSI 없이도 CoMP 시스템에서 협동 beamforming을 가능하게 한다.
• 3GPP 뉴 라디오(NR) 및 동적 TDD와 호환되는 실용적인 분산 beamforming 프레임워크를 개발한다.
• 상행-하행행 링크 간 채널 상호보정성이 직접 사용되지 않는 동적 TDD 환경에서 간섭 조율을 지원한다.
• 반복적인 F-B 훈련을 지원하기 위한 사용자 단말 및 기지국의 하드웨어 및 프레임 구조 개선 사양을 정의한다.

제안 방법

• 공간적으로 프리코딩된 공중에서의 피LOT 신호를 사용한 후방-전방(F-B) 훈련을 활용하여, 기지국과 사용자 단말에서 전송 및 수신 beamformers를 반복적으로 정밀화한다.
• 상행-하향행 링크 채널 상호보정성을 활용하여 각 노드가 국소적으로 측정한 신호를 바탕으로 효과적인 CSI를 추정한다.
• 반복적인 beamforming 업데이트를 구현: 상행 훈련 단계 이후 사용자 단말이 수신 beamformers를 계산하고, 하향 훈련 단계 이후 기지국이 전송 beamformers를 업데이트한다.
• 스케줄링 블록 내에서 다중 F-B 반복을 지원하기 위해 전용 스위칭 슬롯을 포함한 유연한 TDD 프레임 구조를 설계한다.
• 하나의 스케줄링 간격 내에서 다수의 전송/수신 전환을 가능하게 하기 위해 마이크로슬롯 기반의 스위칭 슬롯 구조를 도입하여 지연을 최소화한다.
• F-B 단계 동안 동시 전송 및 수신을 지원하기 위해 기지국과 사용자 단말 모두에서 각 안테나에 대해 이중 RF 체인 구현을 요구한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기지국 간 CSI 또는 데이터 교환 없이 어떻게 분산 방식으로 협동 beamforming을 달성할 수 있는가?
• RQ2 동적 TDD 시스템에서 F-B 훈련 오버헤드와 beamforming 성능 향상 간의 상충 관계는 어떠한가?
• RQ3 F-B 훈련은 3GPP NR 프레임 구조에 어떻게 통합되어야 하며, 스케줄링 블록 내에서 다수의 반복을 지원할 수 있는가?
• RQ4 반복적인 F-B beamforming을 지원하기 위해 사용자 단말과 기지국에서 어떤 하드웨어 및 신호 전송 개선이 필요한가?
• RQ5 제한된 백홀 대역폭 조건에서 F-B 훈련은 동적 TDD 환경에서 이웃셀 간 간섭을 얼마나 효과적으로 완화할 수 있는가?

주요 결과

• 제안된 F-B 훈련 방식은 20 dB SNR에서 동적 TDD 환경에서 비협동 전송 대비 최대 100%의 스펙트럼 효율성 향상을 달성한다.
• 다중 F-B 반복 조건에서도 훈련 오버헤드가 5% 이하로 유지되어, 밀도 높은 5G 구현에 실용적이다.
• 잔여 상호보정성과 반복적인 beamforming 정밀화를 활용하여 동적 TDD 환경에서 효과적인 간섭 조율이 가능하다.
• 하나의 스케줄링 블록 내에서 다수의 F-B 라운드를 저지연으로 지원하기 위해 마이크로슬롯 기반의 스위칭 슬롯 구조가 필수적이다.
• F-B 훈련을 지원하고 사용자 단말 간 간섭을 방지하기 위해 사용자 단말은 다중 RF 체인 기능과 이웃 노드 측정 기능이 강화되어야 한다.
• mmWave 대역에서의 하이브리드 아날로그-디지털 beamforming은 구현 복잡성을 증가시키지만, 모든 디지털 시뮬레이션 결과는 28GHz 이하 대역에서 뚜렷한 성능 향상을 보였다.