[논문 리뷰] Interference Reduction in Multi-Cell Massive MIMO Systems II: Downlink Analysis for a Finite Number of Antennas

Liangbin Li, Alexei Ashikhmin외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 11. 15.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 23인용 수 12

한 줄 요약

이 논문은 유한한 안테나 수 제약 조건 하에서 대규모 MIMO 시스템의 다셀 센터리드 다중셀 선형 예측 기법을 제안하며, 대규모 fading 계수를 이용해 이웃셀 간 간섭을 최소화한다. 개별 기지국의 전력 제약 조건 하에서 최소 사용자 신호대간섭비(SINR)를 최대화하기 위해 준볼록 최적화 문제를 수립함으로써, 기존의 전력 할당 및 ZF-LSFP 기법 대비 5% 장애율에서 1,000배 이상 향상된 성능을 달성한다.

ABSTRACT

Sharing global channel information at base stations (BSs) is commonly assumed for downlink multi-cell precoding. In the context of massive multi-input multi-output (MIMO) systems where each BS is equipped with a large number of antennas, sharing instant fading channel coefficients consumes a large amount of resource. To consider practically implementable methods, we study in this paper interference reduction based on precoding using the large-scale fading coefficients that depend on the path-loss model and are independent of a specific antenna. We focus on the downlink multi-cell precoding designs when each BS is equipped with a practically finite number of antennas. In this operation regime, pilot contamination is not the dominant source of interference, and mitigation of all types of interference is required. This paper uses an optimization approach to design precoding methods for equal qualities of service (QoS) to all users in the network, i.e.,maximizing the minimum signal-to-interference-plus-noise ratios (SINRs) among all users. The formulated optimization is proved to be quasi-convex, and can be solved optimally. We also propose low-complexity suboptimal algorithms through uplink and downlink duality. Simulation results show that the proposed precoding methods improve 5% outage rate for more than 1000 times, compared to other known interference mitigation techniques.

연구 동기 및 목표

• 기지국 안테나 수가 실질적으로 유한한 다셀 대규모 MIMO 시스템에서 이웃셀 간 간섭을 해결하는 데 도전한다.
• 파ilot 오염 중심 설계의 한계를 극복하기 위해 잔여 이웃셀 간섭을 포함한 모든 종류의 간섭을 완화한다.
• 모든 사용자에게 동일한 서비스 품질(QoS)을 보장하기 위해 네트워크 전역에서 수신된 최소 SINR를 최대화한다.
• 작은 스케일 fading 계수 대신 변화가 느린 대규모 fading 계수에 의존함으로써 백홀 핸들링 신호 전송 부담을 감소시킨다.
• 개별 기지국 전력 제약 조건 하에서 실용적 구현을 위한 최적 및 저복잡도의 부분최적 알고리즘을 개발한다.

제안 방법

• 개별 기지국의 전력 제약 조건 하에서 최소 사용자 SINR를 최대화하기 위해 준볼록 최적화 문제를 수립한다.
• 가능성 검증을 수행하는 이분법 검색을 사용하여 최적의 최적화 문제를 해결한다.
• 개별 기지국 전력 제약 조건을 전역 합전력 제약 조건으로 완화함으로써 부분최적 알고리즘을 제안하며, 이로써 업링크-다운링크 이중성의 활용이 가능해진다.
• 특정 안테나에 의존하지 않고 경로 손실에만 의존하는 대규모 fading 계수를 활용하여 백홀 신호 전송을 줄이고 이동성에 대한 강건성을 향상시킨다.
• 중앙집중식 알고리즘을 통해 계산된 예측 계수를 사용하는 국지적 협업을 통한 분산형 변형(알고리즘 6)을 설계하여 복잡도를 감소시킨다.
• 합전력 제약 조건 하에서 부분최적 알고리즘의 분석적 해석 가능성을 확보하기 위해 업링크-다운링크 이중성을 적용한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 기지국 안테나 수가 실질적으로 유한한 상황에서 대규모 MIMO 시스템에서 이웃셀 간 간섭을 효과적으로 완화할 수 있는 방법은 무엇인가?
• RQ2 기존의 전력 할당 및 ZF-LSFP 기법 대비 대규모 fading 기반 예측 기법(LSFP)의 장애율 향상 정도는 어느 정도인가?
• RQ3 개별 기지국 전력 제약 조건 하에서 최소 사용자 SINR를 최대화하기 위한 준볼록 최적화 프레임워크를 수립할 수 있는가?
• RQ4 중앙집중식 및 분산형 LSFP 알고리즘 간의 5% 장애율 및 시스템 확장성 측면에서 성능는 어떻게 비교되는가?
• RQ5 대규모 fading 계수에 기반한 다셀 협업이 밀집된 셀룰러 네트워크에서 공정성 및 스펙트럼 효율을 얼마나 향상시키는가?

주요 결과

• 제안된 최적 알고리즘은 19셀 네트워크에서 5% 장애율을 0.41 비트/채널 사용으로 달성하여, PA-only 알고리즘 대비 1,000배 이상 뛰어난 성능을 보였다.
• Z=L을 가진 알고리즘 4가 부분최적 방법 중에서 가장 뛰어난 성능을 보였으며, 5% 장애율이 0.32 비트/채널 사용이었고, 알고리즘 5보다도 더 우수한 공정성 확보로 인해 성능이 뛰어났다.
• 분산형 알고리즘 6은 PA-only 알고리즘 대비 763.6배 높은 5% 장애율을 달성하여 국지적 협업의 성능 향상이 뚜렷하게 입증되었다.
• 네트워크 크가 커질수록 성능 향상이 이루어지며(L=19 대비 L=7), 더 많은 셀로 인한 간섭 증가를 다셀 예측 기법의 이득이 상쇄함으로써 확장성이 입증되었다.
• 중앙집중식 알고리즘 5는 알고리즘 1의 성능의 78.1%를 달성하여, 중앙집중식과 분산형 설계 간의 성능 격차가 여전히 존재함을 시사한다.
• 제안된 LSFP 기반 예측 기법은 변화가 느린 대규모 fading 계수에 의존함으로써 백홀 신호 전송을 줄이며, 사용자 이동성에 대한 강건성을 향상시켰다.