[論文レビュー] Low complexity sum rate maximization for single and multiple stream MIMO AF relay networks

Cong Sun, Eduard A. Jorswieck|arXiv (Cornell University)|Nov 26, 2012

Cooperative Communication and Network Coding参考文献 29被引用数 7

ひとこと要約

本稿は、MIMOアンプリファイア・フォワーディングリレーネットワークにおけるスルーレート最大化のための低複雑性アルゴリズムを提案する。この手法は、総信号対総干渉＋ノイズ比（TSTINR）を最大化することで、直交プリコーダ制約のもとで複数のデータストリームを可能にする。高SNRにおいてWMMSEおよびTLINを上回り、より高いmultiplexing gainを達成する。

ABSTRACT

A multiple-antenna amplify-and-forward two-hop interference network with multiple links and multiple relays is considered. We optimize transmit precoders, receive decoders and relay AF matrices to maximize the achievable sum rate. Under per user and total relay sum power constraints, we propose an efficient algorithm to maximize the total signal to total interference plus noise ratio (TSTINR). Computational complexity analysis shows that our proposed algorithm for TSTINR has lower complexity than the existing weighted minimum mean square error (WMMSE) algorithm. We analyze and confirm by simulations that the TSTINR, WMMSE and the total leakage interference plus noise (TLIN) minimization models with per user and total relay sum power constraints can only transmit a single data stream for each user. Thus we propose a novel multiple stream TSTINR model with requirement of orthogonal columns for precoders, in order to support multiple data streams and thus utilize higher Degrees of Freedom. Multiple data streams and larger multiplexing gains are guaranteed. Simulation results show that for single stream models, our TSTINR algorithm outperforms the TLIN algorithm generally and outperforms WMMSE in medium to high Signal-to-Noise-Ratio scenarios; the system sum rate significantly benefits from multiple data streams in medium to high SNR scenarios.

研究の動機と目的

• MIMO AFリレーネットワークにおけるスルーレート最大化のための既存のWMMSEおよびTLINアルゴリズムの高い計算複雑性に対処すること。
• 複数のアンテナを備えても、従来の手法では1ストリームに制限されるという制限を克服し、自由度（DoFs）を拡大すること。
• 直交プリコーダを用いた新たな複数ストリームTSTINRモデルを構築し、より高いmultiplexing gainを実現すること。
• 各ユーザーおよび全リレーパワー制約下で、同時に行われるプリコーダ、デコーダ、リレーマトリックス設計のための低複雑性逐次最適化アルゴリズムを提供すること。
• TSTINR最大化が、特に中〜高SNR領域においてTLINおよびWMMSEを上回るより良いスルーレートを達成することを示すこと。

提案手法

• スルーレート最大化の代理として、総信号対総干渉＋ノイズ比（TSTINR）最大化モデルを提案する。
• ユーザーごとのパワーや全リレーパワー制約下で、プリコーダ、デコーダ、リレービームフォーミング行列を逐次的に更新するための逐次最適化を用いる。
• 複数ストリームを可能とするために、プリコーダに直交列制約を導入する。
• ラグランジュ双対性を用いて一次の最適性条件を導出し、固有値分解および特異値分解を用いて部分問題を解く。
• 計算複雑性を分析し、部分問題の解法が単純であるため、WMMSEより低くなることを示す。
• ラグランジュ乗数および補完性スラックネスを用いて、TSTINRモデルを個別ユーザーおよびリレーパワー制約に拡張する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 複数ユーザーおよびリレーデバイスを有するMIMO AFリレーネットワークにおいて、TSTINR最大化は、既存のWMMSEおよびTLIN手法よりも高いスルーレートを達成できるか？
• RQ2 WMMSEおよびTLINアルゴリズムは、パワーモデル制約下でも、なぜ複数アンテナを備えても1ストリーム送信に制限されるのか？
• RQ3 直交プリコーダを用いた複数ストリームTSTINRモデルは、より高いmultiplexing gainと優れたスルーレート性能を達成できるか？
• RQ4 提案されたTSTINRアルゴリズムの計算複雑性は、WMMSEおよびTLINと比較してどの程度か？
• RQ5 複数データストリームをサポートする場合、SNRが上昇するに従い、システムのスルーレートはどのようにスケーリングするか？

主な発見

• 提案されたTSTINRアルゴリズムは、固有値分解を用いた部分問題の解法の単純化により、WMMSEアルゴリズムよりも計算複雑性が低いことを確認した。
• シミュレーションにより、WMMSEおよびTLINモデルにおけるパワーモデル制約下でプリコーダの列が線形従属となることが確認され、1ユーザーあたり1ストリームに制限されることが示された。
• 直交プリコーダを用いた新規の複数ストリームTSTINRモデルは、複数ストリームの送信を成功裏に実現し、自由度を増加させた。
• 1ストリームのシナリオにおいて、TSTINRアルゴリズムは全SNR領域でTLINを上回り、中〜高SNR領域ではWMMSEを上回った。
• 複数ストリームのシナリオでは、中〜高SNR領域においてスルーレートが顕著に向上し、より高いmultiplexing gainの利点が明らかになった。
• パワーモデル制約下でのTSTINR問題の最適解がランク1であることが示され、導出されたビームフォーミング構造の理論的最適性が裏付けられた。