[論文レビュー] Feasibility of Serving K Secondary Users in Underlay Cognitive Radio Networks using Massive MIMO

Shailesh Chaudhari, Danijela Čabrić|arXiv (Cornell University)|Mar 18, 2019

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 8被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、主ユーザー（PU）への状態情報が不完全な状況下で、大型MIMOを備えた副次基地局（SBS）を用いてK個の副次ユーザー（SUs）をサービス可能とする実現可能性フレームワークを提案する。最大固有モードビームフォーミング（MEB）またはゼロフォーシングビームフォーミング（ZFB）を用い、等価送信電力割り当て下でのK SUsのサービス成功確率について閉形式の式を導出する。ZFBはMEBに比べて最大10倍のユーザー数をサポート可能であり、MEBではPUへのCSIがなくても実用的な性能を達成できる。

ABSTRACT

In this paper, we analyze the feasibility of serving K secondary users (SUs) on the downlink using a secondary base station (SBS), equipped with a large antenna array, in an underlay cognitive radio (CR) network. First, we formulate a feasibility problem in order to compute beamforming vectors and power allocations for K SUs with constraints on the maximum allowable interference to primary users (PUs), required minimum rate at SUs, and maximum transmit power from SBS. The problem formulation takes into account the imperfect channel state information between SUs and PUs. We propose a two step approach to solve the non-convex problem. In the first step, beamforming vectors are computed using one of the two alternative schemes: maximum eigenmode beamforming (MEB) or zero forcing beamforming (ZFB). We show that the power allocations can be computed by solving a linear programming feasibility problem. Further, we provide theoretical feasibility analysis of serving K SUs with equal power allocation by deriving the distributions of SINR at SUs and interference to PUs, thereby computing the probability of serving K SUs as a function of the constraints. The analytical and simulation results are presented to demonstrate the impact of constraints on the feasibility of serving K SUs in the CR network.

研究の動機と目的

• 巨大MIMOを備えた副次基地局（SBS）を用いた、下位相互干渉認知無線（CR）ネットワークにおけるK個の副次ユーザー（SUs）のサービス可能性を分析すること。
• 主ユーザー（PU）への干渉制約、最小SUレート、SBS最大送信電力制約の下で、ビームフォーミングと電力割り当てを統合した問題を定式化すること。
• 等価電力割り当て下で、MEB（PUへのCSIなし）とZFB（不完全なCSIあり）の2つのビームフォーミング方式の性能を評価すること。
• レート、干渉、電力制限などのシステム制約を関数として、K SUsをサービス可能とする確率の解析的表現を導出すること。
• 等価電力割り当てと線形計画法ベースの電力割り当ての比較を行い、SBSアンテナ数の増加に伴うスケーラビリティの観点から検討すること。

提案手法

• 主ユーザーへの干渉、SUレート、SBS送信電力の制約下で、非凸なサービス可能性問題を定式化する。
• 2段階の解決法を提案：まず、MEBまたはZFBを用いてビームフォーミングベクトルを計算し、次に電力割り当てのための線形計画法の可能性問題を解く。
• MEB下ではSINRを逆ガンマ分布、ZFB下では一般化F分布としてモデル化し、PUへの干渉をガンマ分布としてモデル化する。
• SINR分布および干渉分布の累積分布関数を用いて、等価電力割り当て下でのK SUsのサービス可能確率の閉形式表現を導出する。
• チャネル推定誤差モデルを用い、SUsとPUs間の不完全なCSIを扱い、推定誤差分散σ²_δを主要パrameterとして用いる。
• チャネル統計に基づいて事前に計算された等価電力割り当てと、チャネル実現毎に計算される線形可能性（LF）電力割り当てを比較し、性能のトレードオフを評価する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 不完全なPUへのCSIを有する巨大MIMOを用いた下位相互干渉CRネットワークにおいて、K個の副次ユーザーを正常にサービス可能とする解析的確率は何か？
• RQ2 等価電力割り当て下で、MEBとZFBビームフォーミングの選択が、サービス可能なSUs数に与える影響は何か？
• RQ3 最小SUレート、最大PU干渉、最大SBS送信電力の制約が、K SUsのサービス可能性に与える影響を統合的に評価すると、どのような条件下で等価電力割り当てが線形計画法ベースの電力割り当てを上回るか？
• RQ4 最小SUレート、最大PU干渉、最大SBS送信電力の制約が、同時に作用する場合、K SUsをサービス可能とするシステムの能力にどのように影響を与えるか？
• RQ5 送信電力を閾値を超えて増加させた場合、ZFBのサービス可能SUs数における性能飽和点はどこか？

主な発見

• 等価電力割り当て下で、ZFBはMEBに比べて最大10倍のSUs数をサポート可能であり、これはPUへの干渉をノルム化し、ストリーム間干渉を低減できる能力に起因する。
• SBSに1024または512本のアンテナがある場合、送信電力が10 dBを超えるとZFBの性能が飽和する。これは、電力増加に伴いPUへの干渉が増加し、SINRの向上が相殺されるためである。
• M_b = 1024などの大規模MBSアンテナ数では、LF電力割り当てに対して等価電力割り当てがMEBおよびZFBの両方で優れている。これは、LF方式が干渉を過大評価するためである。
• SBSアンテナ数が少ない（例：M_b = 128）場合、LFベースの電力割り当てが等価電力割り当てを上回る。これは、チャネル実現に適応できるからである。
• MEBと等価電力割り当てを組み合わせた場合、ZFBと同等の制約下で、少なくとも1/10のSUs数を提供可能であり、PUへのCSIが入手不可な状況でも実用的選択肢となる。
• SINR（MEBでは逆ガンマ分布、ZFBでは一般化F分布）および干渉（ガンマ分布）の分布を用いて、K SUsのサービス可能確率を解析的に導出可能であり、制約駆動型のシステム設計を可能にする。