[论文解读] Joint Constellation Rotation and Symbol-level Precoding Optimization in the Downlink of Multiuser MISO Channels

Maha Alodeh, Björn Ottersten|arXiv (Cornell University)|Nov 8, 2020

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 27被引用 7

一句话总结

该论文提出在多用户MISO下行链路中联合优化符号级预编码与星座旋转，以通过促进相长干扰来提高能量效率。通过利用星座的对称性，并结合半定松弛的分支定界算法，该方法在降低计算复杂度的同时，在相关信道中相比传统方案实现了高达6 dB的功率节省。

ABSTRACT

This paper tackles the problem of the simultaneous interference among the multiple users in the downlink of a wireless multiantenna system. In order to exploit the multiuser interference and transform it into useful power at the receiver side, symbol-level precoding is utilized through joint exploitation of the data from each individual user and the channel state information. This paper introduces a complexity reduction scheme that exploits the constellations symmetry to reduce the number of possible calculations and the number of constraints in the symbol-level optimization problem. This paper also proposes a new transmission technique that jointly optimizes the transmit symbol-level precoding and the constellation rotation of the data stream for each user. The purpose is to increase the probability of having constructive interference, and thus better performance. We focus on improving the energy efficiency by reducing the required power to satisfy certain quality of service constraints through solving a symbol-level precoding problem and finding the optimal phase by which each user constellation should be rotated. This problem is non-convex, therefore, we propose an efficient branch-and-bound algorithm combined with semidefinite relaxation to solve the problem and find an efficient solution. Numerical results are presented in a comparative fashion to show the effectiveness of the proposed technique, which outperforms the state-of-the-art symbol-level precoding schemes in terms of energy efficiency, and power consumption.

研究动机与目标

• 通过将多用户干扰转化为有用信号功率，提升多用户MISO下行链路系统中的能量效率。
• 通过利用星座对称性，降低符号级预编码的计算复杂度。
• 联合优化发射预编码向量与用户特定的星座旋转，以最大化相长干扰。
• 利用半定松弛与分支定界法求解具有双线性约束与常模约束的非凸优化问题。
• 评估星座旋转对不同调制格式与信道相关性水平的影响。

提出的方法

• 通过利用M-PSK与M-QAM星座的对称性，将输入数据向量数量减少四分之一，提出一种复杂度降低方案。
• 提出一种联合优化框架，同时设计预编码向量并旋转每个用户的星座相位，以增强相长干扰。
• 将功率最小化问题建模为具有双线性约束（预编码与旋转）和常模约束的非凸优化问题。
• 应用半定松弛将非凸问题凸化，并使用分支定界算法寻找最优解。
• 采用数值凸优化工具求解松弛后的问题，并通过迭代优化以平衡精度与运行时间。
• 在不同调制阶数（QPSK、8-QAM、8-PSK、16-QAM）与信道相关性场景下评估性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 联合优化星座旋转与符号级预编码在多用户MISO下行链路中如何提升能量效率？
• RQ2 星座对称性在多大程度上可降低符号级预编码的计算复杂度？
• RQ3 信道相关性对星座旋转性能增益有何影响？
• RQ4 与传统的信道级与符号级预编码相比，所提方法在复杂度与性能上表现如何？
• RQ5 随着调制阶数提高，星座旋转带来的性能增益是否会减弱？

主要发现

• 由于最优星座旋转带来的相长干扰增强，该方法在高度相关信道中可实现高达6 dB的功率节省，而在非相关信道中仅实现2 dB的节省。
• 利用星座对称性可将所需优化问题的数量减少四倍，显著缩短运行时间——例如，对于8-PSK，运行时间从17.9秒降至7.073秒。
• 联合优化（SLPRo）的运行时间随调制阶数增加而上升，8-PSK时达到2037.83秒，但通过利用对称性可降低至78.84秒。
• 高阶调制（如16-QAM）下，星座旋转对性能的影响下降，尤其在非相关信道中更为明显。
• 在相关衰落环境中，联合优化在能量效率与功率消耗方面均优于传统的符号级预编码。
• 即使ε₀减小，该算法仍保持高精度，但增大ε₀会以牺牲精度为代价换取更快收敛。