[논문 리뷰] Massive MIMO with 1-bit ADC

Chiara Risi, Daniel Persson외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 04. 30.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 16인용 수 159

한 줄 요약

이 논문은 1비트 아날로그-디지털 변환기(ADC)를 사용하는 대량 다중 안테나(MIMO) 업링크 시스템을 조사하며, 저복잡도 최소 제곱법(Least Squares, LS) 채널 추정과 함께 최대 비율 복합(MRC), 제로 포싱(ZF), 및 최소 제곱법(이하 LS) 검출을 제안한다. 상호정보량과 심볼 오류율의 닫힌 형태 식을 유도하여, 대량 MIMO가 1비트 ADC 양자화 노이즈를 효과적으로 완화하여 고신호대역비(SNR)에서 근사 최적의 QPSK 용량을 달성함을 보여주며, 계산 복잡도는 최소한으로 유지된다.

ABSTRACT

We investigate massive multiple-input-multiple output (MIMO) uplink systems with 1-bit analog-to-digital converters (ADCs) on each receiver antenna. Receivers that rely on 1-bit ADC do not need energy-consuming interfaces such as automatic gain control (AGC). This decreases both ADC building and operational costs. Our design is based on maximal ratio combining (MRC), zero-forcing (ZF), and least squares (LS) detection, taking into account the effects of the 1-bit ADC on channel estimation. Through numerical results, we show good performance of the system in terms of mutual information and symbol error rate (SER). Furthermore, we provide an analytical approach to calculate the mutual information and SER of the MRC receiver. The analytical approach reduces complexity in the sense that a symbol and channel noise vectors Monte Carlo simulation is avoided.

연구 동기 및 목표

• 1비트 ADC를 사용할 경우 하드웨어 복잡도와 전력 소비를 줄일 수 있음을 고려하여, 대량 MIMO 시스템의 성능을 평가하는 것.
• 다중 사용자 환경에서 최대 사후확률(MAP) 추정의 지나친 복잡도로 인해 고려된 고도의 복잡도를 갖는 최대 사후확률(MAP) 추정의 고려가 어려운 상황에서, 1비트 양자화 하에서 채널 추정 문제를 해결하기 위해 부분 최적의 최소 제곱법(LS) 접근을 제안하는 것.
• LS 채널 추정과 교육 시퀀스를 기반으로 MRC, ZF, 및 LS 검출 필터를 저복잡도로 설계하는 것.
• 몬테카를로 시뮬레이션과 같은 계산 비용이 큰 시뮬레이션을 피하기 위해 상호정보량과 심볼 오류율(SER)에 대한 분석적 식을 유도하는 것.
• 대량 MIMO가 1비트 ADC의 양자화 노이즈를 효과적으로 평균화하여 근사 용량 성능에 도달할 수 있음을 보여주는 것.

제안 방법

• 기지국에 M개의 안테나와 K개의 단일 안테나 사용자로 구성된 시스템 모델을 제안하며, 각 수신 안테나에 1비트 ADC를 사용하여 자동 게인 제어(AGC)의 필요성을 제거한다.
• 다중 사용자 환경에서 MAP 추정의 지수적 복잡도로 인해, 부분 최적의 최소 제곱법(LS) 채널 추정 방법을 도입한다.
• LS 채널 추정을 기반으로 MRC, ZF, 및 LS 검출 필터를 설계하며, LS 검출은 중간 채널 추정 없이 교육 시퀀스에서 직접 계산된다.
• 보조 함수(complementary error function)를 사용하여 MRC 소프트 심볼 추정의 닫힌 형태 확률 질량 함수(PMF)를 유도함으로써, 상호정보량과 SER의 분석적 계산이 가능해진다.
• 유도된 PMF를 사용하여 전송 심볼과 소프트/하드 추정 간의 상호정보량을 계산하며, 몬테카를로 시뮬레이션을 피한다.
• 다양한 SNR, M, K 값에서 상호정보량과 SER에 대해 분석 결과를 수치적 몬테카를로 시뮬레이션과 비교하여 검증한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 심한 양자화 노이즈가 존재하는 1비트 ADC를 사용할 경우, 대량 MIMO 시스템이 높은 스펙트럼 효율을 달성할 수 있는가?
• RQ2 1비트 ADC를 갖는 대량 MIMO에서 MRC, ZF, 및 LS 검출의 성능는 어떻게 비교되는가?
• RQ3 1비트 ADC를 사용할 경우 채널 추정 정확도는 시스템 성능에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ4 상호정보량과 심볼 오류율(SER)에 대한 분석적 식을 도출하여 계산 비용이 큰 몬테카를로 시뮬레이션을 대체할 수 있는가?
• RQ5 대량 MIMO는 1비트 ADC의 양자화로 인한 성능 저하를 어느 정도 완화하는가?

주요 결과

• SNR가 -10 dB를 초과할 경우, 1비트 ADC를 사용하더라도 MRC, ZF, 및 LS 검출 방식 모두 사용자당 근사 최적의 QPSK 상호정보량 2비트를 달성한다.
• MRC 소프트 추정의 닫힌 형태 PMF로부터 유도된 분석적 상호정보량 및 SER 식은 몬테카를로 시뮬레이션 결과와 매우 유사하게 일치함을 확인하여 분석적 접근의 타당성을 입증한다.
• 특히 저신호대역비(SNR)에서 ZF 수신기가 MRC 및 LS보다 SER 및 상호정보량 측면에서 우수하며, 고신호대역비에서 모든 방식이 동일한 용량 한계에 수렴한다.
• 고신호대역비에서 양자화된 수신 벡터와 무양자화된 수신 벡터 간의 성능 격차가 감소함을 확인하여, 대량 MIMO가 1비트 ADC 노이즈를 효과적으로 억제함을 시사한다.
• 제안된 분석적 방법은 상호정보량 및 SER 계산 시 심볼 및 노이즈 벡터의 몬테카를로 시뮬레이션 필요성을 제거함으로써 계산 복잡도를 크게 감소시킨다.
• M=400 및 K=20일 경우, 교육 시퀀스 길이나 CSI 품질에 관계없이 모든 검출 방식에서 SNR > -10 dB일 때 최대 QPSK 용량(2비트)을 달성한다.