[論文レビュー] Hybrid Analog-Digital Beamforming for Massive MIMO Systems

Shahar Stein Ioushua, Yonina C. Eldar|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 23被引用数 25

ひとこと要約

本稿では、マッハ・ミモリー・システムにおけるハイブリッドアナログ・デジタル beamforming を最適化するための、交互最小化フレームワーク、Alt-MaG を提案する。このフレームワークは、最適なフルデジタル・プレフィッシャーを近似することで推定誤差を最小化する。MaGiQ は低複雑性な変種であり、特に RF チェーン数が少ない状況でも、先行手法を上回る低い MSE を達成する。また、高 RF チェーン数の状況では、MaGiQ を上回る性能を示すグリーディな GRTM アルゴリズムを、コンビナの設計に用いる。

ABSTRACT

In massive MIMO systems, hybrid beamforming is an essential technique for exploiting the potential array gain without using a dedicated RF chain for each antenna. In this work, we consider the data phase in a massive MIMO communication process, where the transmitter and receiver use fewer RF chains than antennas. We examine several different fully- and partially connected schemes and consider the design of hybrid beamformers that minimize the estimation error in the data. For the hybrid precoder, we introduce a framework for approximating the optimal fully-digital precoder with a feasible hybrid one. We exploit the fact that the fully-digital precoder is unique only up to a unitary matrix and optimize over this matrix and the hybrid precoder alternately. Our alternating minimization of approximation gap (Alt-MaG) framework improves the performance over state-of-the-art methods with no substantial increase in complexity. In addition, we present a special case of Alt-MaG, minimal gap iterative quantization (MaGiQ), that results in low complexity and lower mean squared error (MSE) than other common methods, in the case of very few RF chains. MaGiQ is shown to coincide with the optimal fully-digital solution in some scenarios. For combiner design, we exploit the structure of the MSE objective and develop a greedy ratio trace maximization technique, that achieves low MSE under various settings. All of our algorithms can be used with multiple hardware architectures.

研究の動機と目的

• マッハ・ミモリーにおけるフルデジタル・ビームフォーミングの高いハードウェアコストと複雑さに対処するため、RF チェーン数を減らしたハイブリッドアナログ・デジタル・ビームフォーミングを可能にする。
• アナログハードウェア制約（位相シフト器やスイッチなど）の下で、ハイブリッド・プレフィッシャーとコンビナの設計を共同最適化することで、データ推定における平均二乗誤差（MSE）を最小化する。
• アナログハードウェア制限（位相シフト器やスイッチなど）を尊重しながら、最適なフルデジタル・プレフィッシャーを近似する低複雑性のアルゴリズムを開発する。
• さまざまなチャネルモデル下での、完全接続型、部分接続型、スイッチ搭載ネットワークといった異なるハードウェアアーキテクチャ間の性能トレードオフを調査する。

提案手法

• 最適解への近似ギャップを最小化するために、フルデジタル・プレフィッシャーにおけるユニタリ行列の自由度とハイブリッド・プレフィッシャーを交互に最適化する Alt-MaG フレームワークを導入する。
• RF チェーン数が少ない状況でも性能が向上する低複雑性で改善された MSE を達成するため、反復的量子化を用いた Alt-MaG の簡素化版である MaGiQ を提案する。
• 各反復でスカラー比の目的関数を最大化することで MSE を直接最小化するグリーディな比トレース最大化（GRTM）アルゴリズムを、コンビナ設計のために設計する。
• スティーリング・ベクトルを用いた辞書ベースのアプローチをプレフィッサ設計に適用し、mmWave チャネルのスパarsなマルチパス構造を活用して複雑さを低減する。
• 完全接続型位相シフト器ネットワーク、固定サブアレイを備えた部分接続型方式、スイッチ搭載構成といった複数のハードウェアアーキテクチャで性能を評価する。
• 高パフォーマンスだが高複雑性である MO-AltMin において、多様体最適化技術を応用し、ハイブリッド・ビームフォーミングのベンチマークとして用いる。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 アナログハードウェア制約下で、最適なフルデジタル・プレフィッシャーと実現可能なハイブリッド・プレフィッシャーとの間の近似ギャップをどのように最小化できるか？
• RQ2 ハイブリッド・ビームフォーマー設計において、フルデジタル・プレフィッシャーにおけるユニタリ自由度を活用することで、どの程度の性能向上が得られるか？
• RQ3 MaGiQ のような低複雑性アルゴリズムは、RF チェーン数が少ない状況でも、近似的に最適な性能を達成できるか？
• RQ4 アナログ・ビームフォーマー構造にスイッチを組み込むことで、さまざまなチャネルモデルやハードウェア構成下でシステム性能にどのような影響を与えるか？
• RQ5 RF チェーン数が増加する状況でも、コンビナ設計のための GRTM アルゴリズムは、既存手法を上回る MSE 性能を示すか？

主な発見

• MaGiQ は、特に RF チェーン数が非常に少ない状況において、他の最先端手法よりも低い平均二乗誤差（MSE）を達成しており、特定の状況では最適なフルデジタル解と一致する。
• RF チェーン数が増加する状況では、GRTM アルゴリズムによるコンビナ設計が MaGiQ よりも低い MSE を達成し、高アンテナ数・高精度設定下での有効性を示している。
• スパースな mmWave チャネルを有する部分接続型方式では、アナログネットワークにスイッチを追加することで性能が顕著に向上し、ハードウェアの柔軟性がビームフォーミングゲインを向上させることを示している。
• スイッチ搭載の完全接続型アーキテクチャでは、追加のスイッチによる性能向上はほとんどない。これは、最適なコンビナがユニモジュラー・ベクトルのみで十分に近似可能であるためである。
• MO-AltMin アルゴリズムは、完全接続型スイッチ搭載ネットワークでは GRTM に近い性能を達成するが、計算複雑性が著しく高いという代償を伴う。
• S 5（スイッチ搭載の完全接続型）と S 6（位相シフト器のみの完全接続型）アーキテクチャは、類似した性能を示しており、最適ビームフォーマーがユニモジュラー・ベクトルで十分に近似可能である一般のチャネルモデルでは、スイッチの利点が限定的であることを示唆している。