[論文レビュー] GMD-Based Hybrid Precoding For Millimeter-Wave Massive MIMO Systems

Tian Xie, Linglong Dai+3 more|arXiv (Cornell University)|May 16, 2016

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 10被引用数 5

ひとこと要約

本稿は、従来のSVDベースのハイブリッド precoding における複雑なビット割り当ての必要性を排除するため、mmWave massive MIMO システムに幾何平均分解（GMD）に基づくハイブリッド precoding スキームを提案する。GMD を用いてサブチャネルのSNRを等化し、分離設計—アナログ precoding にベーシスプルーリング、デジタル precoding にGMDプロジェクションを適用することで、低コストで優れたBER性能を達成し、SVDベースの手法と比較してBER = 10⁻³におけるSNRで最大3.5 dBの改善を実現する。

ABSTRACT

Hybrid precoding can significantly reduce the number of required radio frequency (RF) chains and relieve the huge energy consumption in mmWave massive MIMO systems, thus attracting much interests from academic and industry. However, most existing hybrid precoding schemes are based on singular value decomposition (SVD). Due to the very different sub-channel signal-to-noise ratios (SNRs) after SVD, complicated bit allocations is usually required to match the sub-channel SNRs. To solve this problem, we propose a geometric mean decomposition (GMD)-based hybrid precoding scheme to avoid the complicated bit allocation. Its basic idea is to seek a pair of analog and digital precoding matrices that are sufficiently close to the optimal unconstrained GMD precoding matrix. Specifically, we design the analog (digital) precoding matrix while keeping the digital (analog) precoding matrix fixed. Further, the principle of basis pursuit is utilized in the design of analog precoding matrix, while we obtain the digital precoding matrix by projecting the GMD operation on the digital precoding matrix. Simulation results verify that the proposed GMD-based hybird precoding scheme outperforms conventional SVD-based hybrid precoding schemes and achieves much better bit error rate (BER) performance with low complexity.

研究の動機と目的

• mmWave massive MIMO システムにおけるSVDベースのハイブリッド precoding において、不均一なサブチャネルSNRが引き起こす高コストな符号化/復号化処理を解消すること。
• すべてのストリームにおけるサブチャネルの信号対雑音比（SNR）を等化することで、複雑なビット割り当ての必要性を排除すること。
• 完全デジタルGMD precoding の性能を近似的に再現する低コストなハイブリッド precoding スキームを設計すること。
• RFチェーン数の削減とスペクトル効率の向上を実現し、mmWave massive MIMO の実用的実装を可能にすること。

提案手法

• チャネルを複数の同一サブチャネルに変換するため、幾何平均分解（GMD）を用いてSNRを等化し、ビット割り当てを回避する。
• 分離最適化アプローチを採用：一方の precoding 行列（アナログまたはデジタル）を固定し、他方を最適化する。
• スパarsity とハードウェア実装可能性を保証するため、ベーシスプルーリングの原則を用いてアナログ precoding 行列を設計する。
• GMD 操作をデジタル precoding 行列にプロジェクションすることで、デジタル precoder を導出する。この際、GMD 構造を保持する。
• 基地局およびユーザー端末に $ N_{\text{t}}^{\text{RF}} = N_{\text{r}}^{\text{RF}} = 4 $ 個のRFチェーンを備えたハイブリッドアナログ/デジタル precoding アーキテクチャを採用する。
• GMD 変換の計算量は $ \tcal{O}((N_s + N_t)N_s) $ に留まり、SVDベースの手法に追加のオーバーヘッドを最小限に抑える。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 GMDベースのハイブリッド precoding は、mmWave massive MIMO システムにおいて、SVDベースのハイブリッド precoding よりも優れたBER性能を達成できるか？
• RQ2 GMDベースの precoding は、サブチャネルSNRの等化により、複雑なビット割り当ての必要性を排除できるか？
• RQ3 提案されたGMDベースのハイブリッド precoding の性能は、完全デジタルGMD precoding と比較して、BERおよび計算量の観点でどの程度か？
• RQ4 基地局アンテナ数の増加が、提案手法のBER性能に与える影響は何か？

主な発見

• 提案されたGMDベースのハイブリッド precoding は、128×16 mmWave massive MIMO システムにおいて、BERが10⁻³に達するSNRが約-4 dBで実現され、SVDベースの手法を上回る性能を示した。
• 256×16 システムでは、BER = 10⁻³を達成するためのSNRが、完全デジタルSVDベースのprecoding よりも約2.5 dB低く、SVDベースのハイブリッド precoding よりも3.5 dBも低かった。
• 提案手法と完全デジタルGMD precoding の間の性能差は無視できるほど小さく、ほぼ最適性能を達成していることが示された。
• SVDベースのハイブリッド precoding と比較して、追加の計算コストはわずかで、GMD計算に $ \tcal{O}((N_s + N_t)N_s) $ の追加コストしかかからない。
• BER性能の向上は、GMDによるサブチャネルSNRの等化により、低SNRサブチャネルの性能劣化を回避できたことに起因する。