[論文レビュー] Massive MIMO 1-Bit DAC Transmission: A Low-Complexity Symbol Scaling Approach

Ang Li, Christos Masouros+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 24, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 17被引用数 5

ひとこと要約

本稿では、1ビットDACを搭載した massive MIMO 下行リンクに対して、建設的干渉を活用して性能を向上させる低複雑性のシンボルスケーリング方式を提案する。1ビット量子化の制約を緩和し、逐次的要素ごとの正規化を適用することで、反復的非線形最適化手法と比較して極めて低い計算量で近似的最適性能を達成する。

ABSTRACT

We study multi-user massive multiple-input single-output (MISO) systems and focus on downlink transmission, where the base station (BS) employs a large antenna array with low-cost 1-bit digital-to-analog converters (DACs). The direct combination of existing beamforming schemes with 1-bit DACs is shown to lead to an error floor at medium-to-high SNR regime, due to the coarse quantization of the DACs with limited precision. In this paper, based on the constructive interference we consider both a quantized linear beamforming scheme where we analytically obtain the optimal beamforming matrix, and a non-linear mapping scheme where we directly design the transmit signal vector. Due to the 1-bit quantization, the formulated optimization for the non-linear mapping scheme is shown to be non-convex. To solve this problem, the non-convex constraints of the 1-bit DACs are firstly relaxed, followed by an element-wise normalization to satisfy the 1-bit DAC transmission. We further propose a low-complexity symbol scaling scheme that consists of three stages, in which the quantized transmit signal on each antenna element is selected sequentially. Numerical results show that the proposed symbol scaling scheme achieves a comparable performance to the optimization-based non-linear mapping approach, while its corresponding complexity is negligible compared to that of the non-linear scheme.

研究の動機と目的

• 中程度から高SNRにおける誤り誤り床の問題を引き起こす1ビットDAC量子化による性能劣化を是正すること。
• 1ビットDACに直接適用された場合に粗い量子化効果により性能が著しく劣化する従来の線形ビームフォーミング（例：ZF、MMSE）の限界を克服すること。
• 建設的干渉を活用してシンボル検出の信頼性を向上させる非線形信号設計アプローチを開発すること。
• 計算量が非常に多い非線形最適化手法の代替として、実用的な massive MIMO システムへの導入を可能にする低複雑性の代替手法を提案すること。

提案手法

• 1ビットDAC制約を満たす非線形マッピングのための非凸最適化問題をMMSE基準に基づいて定式化する。
• 問題を扱いやすくするために1ビット量子化制約を緩和し、その後要素ごとの正規化を適用して1ビット出力を強制する。
• 複雑性を最小限に抑えるために、アンテナごとに逐次的に量子化された送信シンボルを選択する3段階のシンボルスケーリング方式を導入する。
• ラグランジュ緩和とKKT条件を用いて、量子化線形ビームフォーミングと量子化ZFビームフォーミングの間の数学的同等性を証明する。
• 複素平面における座標変換を適用し、有効信号ベクトルを検出閾値と星座点の観点から表現する。
• 基本基底分解と行列変換を用いて、有効信号の実部および虚部の閉形式表現を導出する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 1ビットDACを搭載した massive MIMO 下行リンクにおいて、建設的干渉を効果的に活用することでスペクトル効率を向上させることができるか？
• RQ2 粗い量子化が存在する状況下で、1ビット量子化された線形ビームフォーミングの性能は、非量子化ZFと比較してどの程度か？
• RQ3 1ビット massive MIMO において、非線形信号設計と低複雑性シンボルスケーリングの間の性能-複雑性トレードオフはどのように評価できるか？
• RQ4 低複雑性シンボルスケーリング方式は、反復的非線形最適化手法と同等の性能を達成できるか？
• RQ5 1ビットDACは massive MIMO システムにおける誤り誤り床現象にどのような影響を及ぼし、その緩和は可能か？

主な発見

• 提案された非線形マッピング方式は、反復的最適化を用いて建設的干渉を活用することで、massive MIMO システムで近似的最適性能を達成する。
• シンボルスケーリング方式は、非線形最適化手法と同等の性能を達成するが、著しく低い計算量で実現できる。
• 1ビット制約下で、量子化線形ビームフォーミングが数学的に量子化ZFビームフォーミングと同等であることが証明された。
• 数値結果から、シンボルスケーリング方式は小規模MIMOおよび massive MIMO の両方のシナリオにおいて、従来の量子化ZFおよびMMSEビームフォーミングを上回る性能を示した。
• 従来の1ビットDACシステムに見られる誤り誤り床は、本稿で提案された建設的干渉に配慮した設計によって緩和された。
• 座標変換手法により、検出閾値領域における信号ベクトルの正確な分解が可能となり、性能解析および設計の精度が向上した。