[論文レビュー] Distributed Receivers for Extra-Large Scale MIMO Arrays: A Message Passing Approach

Abolfazl Amiri, Sajad Rezaie+2 more|arXiv (Cornell University)|Jul 14, 2020

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 24被引用数 9

ひとこと要約

本稿では、変分メッセージパッシング（VMP）を用いて、超高密度MIMO（XL-MIMO）システムにおける高い計算複雑性とユーザーエネルギー分布の空間非定常性を解決する分散型メッセージパッシングリセプタを提案する。ユーザーの可視領域（VRs）を活用し、局所処理ユニット（LPUs）に処理を分散させることで、ゼロフォース（ZF）と比較して最大75%低い複雑性で近似的最適性能を達成し、相関チャネルにおいて最先端の線形リセプタを上回る性能を発揮する。

ABSTRACT

We study the design of receivers in extra-large scale MIMO (XL-MIMO) systems, i.e. systems in which the base station is equipped with an antenna array of extremely large dimensions. While XL-MIMO can significantly increase the system's spectral efficiency, they present two important challenges. One is the increased computational cost of the multi-antenna processing. The second is the variations of user energy distribution over the antenna elements and therefore spatial non-stationarities in these energy distributions. Such non-stationarities limit the performance of the system. In this paper, we propose a distributed receiver for such an XL-MIMO system that can address both challenges. Based on variational message passing (VMP), We propose a set of receiver options providing a range of complexity-performance characteristics to adapt to different requirements. Furthermore, we distribute the processing into local processing units (LPU), that can perform most of the complex processing in parallel, before sharing their outcome with a central processing unit (CPU). Our designs are specifically tailored to exploit the spatial non-stationarities and require lower computations than linear receivers such as zero-forcing. Our simulation study, performed with a channel model accounting for the special characteristics of XL-MIMO channels, confirms the superior performance of our proposals compared to the state of the art methods.

研究の動機と目的

• 極めて大きなアレイを有するXL-MIMOシステムにおけるマルチアンテナ処理の高い計算複雑性に対処すること。
• 大規模アンテナアレイにおけるユーザーエネルギー分布の空間非定常性が引き起こす性能劣化を軽減すること。
• 並列処理と動的複雑性-性能トレードオフを可能にするスケーラブルで分散型のリセプタアーキテクチャを設計すること。
• ユーザーの可視領域（VRs）を活用して処理負荷を低減しつつスペクトル効率を損なわないこと。
• 相関性が高く非定常なXL-MIMOチャネルにおいて、従来の線形リセプタ（ZFやMMSE）を上回ること。

提案手法

• 複雑な信号処理タスクを並列化するため、局所処理ユニット（LPUs）と中央処理ユニット（CPU）を備えた分散型リセプタアーキテクチャを提案する。
• 反復的マルチユーザー検出に変分メッセージパッシング（VMP）を採用し、メッセージ更新による内蔵の逐次干渉キャンセレーション（SIC）を実現する。
• アンテナアレイ全体にわたる支配的ユーザーエネルギークラスタを特定するために可視領域（VRs）を活用し、選択的データ統合と複雑性低減を可能にする。
• 3種類のデータ統合戦略を導入：電力ベース（PWR）、ノイズ精度ベース（NOP）、ハイブリッド（HYB）、そのうちHYBが性能と複雑性の最適なトレードオフを達成する。
• 効率的な分散処理とインタリーレンス管理を可能にする、二部グラフに基づくユーザー-サブアレイ割り当てを適用する。
• 最大アクティブサブアレイ数（B_max）や統合モードなどのパrameterを調整することで、実行時における受信機の複雑性を制御可能にする。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 分散型メッセージパッシングリセプタは、XL-MIMOシステムにおける計算複雑性を低減しつつ、高いスペクトル効率を維持できるか？
• RQ2 可視領域（VRs）を用いて空間非定常性を活用することで、従来の線形リセプタと比較して受信機性能がどのように向上するか？
• RQ3 サブアレイの一部からのみデータ統合を行う場合、VMPベースのリセプタの性能-複雑性トレードオフはいかなるものか？
• RQ4 提案されたVMPリセプタは、相関性が高く非定常なチャネルにおいて、ゼロフォース（ZF）およびマッチドフィルタ（MF）の境界と比較してどのように差をつけるか？
• RQ5 分散アーキテクチャは、中央処理のオーバーヘッドを最小限に抑えつつ、実用的なXL-MIMOシステムにおけるスケーラブルな展開を可能にするか？

主な発見

• 完全なデータ統合を用いたVMPベースのリセプタは、極めて相関性の高いチャネルにおいてもマッチドフィルタ境界と1 dB以内の性能差に留まる。
• ハイブリッド（HYB）データ統合モードは、完全統合に近い性能を達成しながら、完全統合と比較して約75%の複雑性低減を実現する。
• VRに基づくVMPリセプタは、ゼロフォース（ZF）やPWRベース手法を上回り、特に低SNRおよび高相関性領域で顕著な性能優位性を示す。
• サブアレイ数（B）の増加に伴い性能は劣化するが、B=16（1サブアレイあたりM/B=8）の状態でも、集中型ZFおよびMRCリセプタを上回る性能を維持する。
• 複雑性解析から、VRに基づくVMPとHYB統合を組み合わせたアーキテクチャはZFに近い複雑性でありながら、SER性能が優れているため、効率的なトレードオフが可能である。
• VMPの内部SIC機構により、重複する可視領域を持つユーザー間の干渉が効果的にキャンセルされ、エネルギー分布が相関するユーザーの性能が向上する。