[论文解读] Joint Spatial Division and Multiplexing

Ansuman Adhikary, Junyoung Nam+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 6, 2012

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 39被引用 26

一句话总结

该论文提出联合空间复用与多路复用（JSDM），一种多用户MIMO下行链路框架，通过利用信道相关性结构来减少反馈和训练开销。通过使用二阶统计特性进行预波束成形，并将其与在降维有效信道上的瞬时预编码相结合，JSDM在大规模基站天线的FDD系统中实现了接近最优的频谱效率，即使在角度到达反馈较粗略的情况下亦是如此。

ABSTRACT

We propose Joint Spatial Division and Multiplexing (JSDM), an approach to multiuser MIMO downlink that exploits the structure of the correlation of the channel vectors in order to allow for a large number of antennas at the base station while requiring reduced-dimensional Channel State Information at the Transmitter (CSIT). This allows for significant savings both in the downlink training and in the CSIT feedback from the user terminals to the base station, thus making the use of a large number of base station antennas potentially suitable also for Frequency Division Duplexing (FDD) systems, for which uplink/downlink channel reciprocity cannot be exploited. JSDM forms the multiuser MIMO downlink precoder by concatenating a pre-beamforming matrix, which depends only on the channel second-order statistics, with a classical multiuser precoder, based on the instantaneous knowledge of the resulting reduced dimensional effective channels. We prove a simple condition under which JSDM incurs no loss of optimality with respect to the full CSIT case. For linear uniformly spaced arrays, we show that such condition is closely approached when the number of antennas is large. For this case, we use Szego asymptotic theory of large Toeplitz matrices to design a DFT-based pre-beamforming scheme requiring only coarse information about the users angles of arrival and angular spread. Finally, we extend these ideas to the case of a two-dimensional base station antenna array, with 3-dimensional beamforming, including multiple beams in the elevation angle direction. We provide guidelines for the pre-beamforming optimization and calculate the system spectral efficiency under proportional fairness and maxmin fairness criteria, showing extremely attractive performance. Our numerical results are obtained via an asymptotic random matrix theory tool known as deterministic equivalent approximation.

研究动机与目标

• 解决基于FDD的大规模基站天线数多的多用户MIMO系统中高反馈和训练开销的问题。
• 克服传统CSIT反馈和训练在FDD中因上行-下行链路互易性不成立而带来的可扩展性限制。
• 通过利用空间相关性和统计信道知识，在FDD系统中实现类似大规模MIMO的频谱效率增益。
• 设计一种实用的预编码架构，将基于统计CSI的空间复用与基于降维信道上瞬时CSI的多路复用分离。

提出的方法

• 提出两阶段预编码器：基于二阶信道统计特性（如相关矩阵）导出的预波束成形矩阵，随后在有效信道上应用经典多用户预编码器。
• 提出一种基于DFT的预波束成形方案，适用于线性阵列，利用粗略的到达角和角扩展信息，并借助Szegő关于托普利茨矩阵的渐近理论。
• 将该框架扩展至二维天线阵列，支持三维波束成形，实现仰角波束成形并提升空间多路复用性能。
• 使用随机矩阵理论中的确定性等价物，近似系统频谱效率，而无需蒙特卡洛仿真。
• 推导出JSDM与完整瞬时CSIT相比无速率损失的条件，证明当信道相关性结构被良好近似时，JSDM具有最优性。
• 在比例公平和最大最小公平性下分析性能，为预波束成形优化提供设计指导。

实验结果

研究问题

• RQ1 在大规模基站天线阵列的FDD系统中，JSDM能否在最小化CSIT反馈和训练开销的同时实现接近最优的频谱效率？
• RQ2 JSDM与完整瞬时CSIT相比无速率损失的条件是什么？
• RQ3 随着基站天线数量的增加，JSDM的性能在直线阵列和二维阵列中如何扩展？
• RQ4 粗略反馈（如到达角和角扩展）对JSDM性能有何影响？
• RQ5 在二维阵列中，三维波束成形如何提升JSDM的频谱效率和用户公平性？

主要发现

• JSDM通过利用信道相关性，在FDD系统中实现了接近最优的频谱效率，当预波束成形矩阵准确捕捉主导空间模式时，无速率损失。
• 对于线性阵列，随着天线数量增加，最优性条件被紧密逼近，验证了渐近分析的有效性。
• 基于DFT的预波束成形方案仅需对到达角和角扩展进行粗略反馈，显著降低了反馈开销。
• 在二维阵列中，三维波束成形可在仰角方向形成多个波束，提升空间多路复用性能和用户公平性，尤其在比例公平性下表现更优。
• 通过确定性等价物推导出的频谱效率结果，即使在有限天线数和用户数下也具有高度准确性，避免了冗长的蒙特卡洛仿真。
• 该框架在比例公平和最大最小公平性下均保持高频频谱效率，在大规模MIMO场景下性能接近理论上限。