[논문 리뷰] Is Massive MIMO Energy Efficient?

Wenjia Liu, Shengqian Han외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 05. 27.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 14인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 파ilot 오염, 채널 추정, 회로 전력, 공간 상관성 등을 고려한 현실적인 조건에서 다셀 다운링크 멀티미모리 MIMO 시스템의 에너지 효율성(EE)을 분석한다. 최적의 전송 전력과 최대 EE에 대한 폐쇄형 표현식을 유도하여, EE는 안테나 수 M이 증가함에 따라 감소함을 보이며, MRT는 전력이 증가하고 ZFBF는 M이 증가함에 따라 최적 전력이 일정하게 유지됨을 밝혀낸다.

ABSTRACT

Massive multi-input multi-output (MIMO) can support high spectral efficiency (SE) with simple linear transceivers, and is expected to provide high energy efficiency (EE). In this paper, we analyze the EE of downlink multi-cell massive MIMO systems under spatially correlated channel model, where both transmit and circuit power consumptions, training overhead, channel estimation and pilot contamination (PC) are taken into account. We obtain the maximal EE for the systems with maximum-ratio transmission (MRT) and zero-forcing beamforming (ZFBF) for given number of antennas and users by optimizing the transmit power. The closed-form expressions of approximated optimal transmit power and maximal EE, and their scaling laws with the number of antennas M are derived for the systems with MRT and ZFBF. Our analysis shows that the maximal EE decreases with M for both systems with and without PC, but with different descending speeds. For the system without PC, the optimal transmit power should be configured to increases with M, while for the system with PC, the optimal transmit power should be configured as a constant independent from M. The analytical results are validated by simulations under a more realistic three-dimensional channel model.

연구 동기 및 목표

• 실제 전파 및 하드웨어 제약 조건 하에서 다셀 다운링크 매크로 MIMO 시스템에서 달성 가능한 최대 에너지 효율성(EE)을 정량화하는 것.
• 주어진 안테나 수 및 사용자 수에 대해 EE를 최대화하는 데 최적의 전송 전력 설정을 결정하는 것.
• 파ilot 오염, 채널 추정, 회로 전력 소모가 안테나 수 M에 따른 EE 스케일링에 미치는 영향을 조사하는 것.
• MRT 및 ZFBF Beamforming 하에서 최적 전송 전력과 최대 EE에 대한 폐쇄형 표현식을 유도하는 것.

제안 방법

• 공간 상관성이 있는 레이일레이 페이딩을 고려한 다셀 매크로 MIMO 시스템을 모델링하고, 훈련 오버헤드, 파ilot 오염, 채널 추정 오차를 반영한다.
• 실제 전력 소비 모델을 사용하여 EE 지표에 전송 전력과 회로 전력 소비를 모두 통합한다.
• M과 K가 무한대에 접근할 때 대규모 시스템 분석을 통해 MRT 및 ZFBF 하에서 신호 대 인터페런스 더하기 노이즈비(SINR)에 대한 점근적 표현식을 유도한다.
• EE 최적화 문제에 카루시-쿤-터커(Karush-Kuhn-Tucker, KKT) 조건을 적용하고, 일阶 테일러 근사법을 통해 최적 전송 전력에 대한 근사 폐쇄형 해를 유도한다.
• 다양한 전력 소비 파rameter를 가진 3차원 실질적인 채널 모델을 사용하여 분석 결과의 타당성을 시뮬레이션으로 검증한다.
• 파ilot 오염 유무에 따라 M에 대한 최적 전송 전력과 최대 EE의 스케일링 법칙을 유도한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주어진 안테나 수 및 사용자 수를 가진 다셀 다운링크 매크로 MIMO 시스템에서 달성 가능한 최대 에너지 효율성은 무엇인가?
• RQ2 MRT 및 ZFBF를 사용하는 매크로 MIMO 시스템에서 EE를 최대화하기 위해 전송 전력을 어떻게 설정해야 하는가?
• RQ3 파ilot 오염은 안테나 수 M에 따른 에너지 효율성 및 최적 전송 전력의 스케일링에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 회로 전력 소비 및 채널 추정 오차는 매크로 MIMO 시스템의 에너지 효율성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 파ilot 오염 유무에 따라 MRT 및 ZFBF Beamforming 하에서 최적 전송 전력과 최대 EE의 스케일링 법칙은 어떻게 다름을 밝혀내는가?

주요 결과

• MRT 및 ZFBF 모두 최대 에너지 효율성(EE)은 안테나 수 M이 증가함에 따라 감소하지만, 감소 속도는 다르다.
• 파ilot 오염이 없는 시스템에서는 EE를 최대화하기 위해 전송 전력이 M 증가에 따라 증가시켜야 한다.
• 파ilot 오염이 있는 시스템에서는 간섭 증가의 지배적 영향으로 M 증가에 따라 최적 전송 전력이 일정하게 유지되어야 한다.
• 최적 전송 전력과 최대 EE에 대한 분석적 표현식은 폐쇄형으로 유도되었고, 실질적인 3차원 채널 모델 하에서 시뮬레이션을 통해 검증되었다.
• M이 크고 전송 전력 P₀가 높을수록 유도된 표현식의 근사 정확도가 크게 향상되며, 이는 일阶 테일러 근사의 타당성 때문이 다.
• 결과적으로 매크로 MIMO는 회로 전력을 최소화하거나 하드웨어를 최적화하지 않는 한 매우 높은 스펙트럼 효율성을 달성하더라도 본질적으로 에너지 효율적이지 않음을 보여준다.