[論文レビュー] One-Bit Sphere Decoding for Uplink Massive MIMO Systems with One-Bit ADCs

Yo–Seb Jeon, Namyoon Lee+2 more|arXiv (Cornell University)|Sep 13, 2017

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 26被引用数 4

ひとこと要約

本稿では、1ビットADCを備えた上行リンク massive MIMO システムにおける低複雑性の近似最大尤度検出アルゴリズムである1ビット球符号化（OSD）を提案する。受信信号を部分ベクトルに分割し、Q関数の閉形式近似を用いた重み付きハミング距離に基づく並列球符号化を実行することにより、従来のMLDと比較して著しく低い計算複雑性で近似ML性能を達成する。

ABSTRACT

This paper presents a low-complexity near-maximum-likelihood-detection (near-MLD) algorithm called one-bit-sphere-decoding for an uplink massive multiple-input multiple-output (MIMO) system with one-bit analog-to-digital converters (ADCs). The idea of the proposed algorithm is to estimate the transmitted symbol vector sent by uplink users (a codeword vector) by searching over a sphere, which contains a collection of codeword vectors close to the received signal vector at the base station in terms of a weighted Hamming distance. To reduce the computational complexity for the construction of the sphere, the proposed algorithm divides the received signal vector into multiple sub-vectors each with reduced dimension. Then, it generates multiple spheres in parallel, where each sphere is centered at the sub-vector and contains a list of sub-codeword vectors. The detection performance of the proposed algorithm is also analyzed by characterizing the probability that the proposed algorithm performs worse than the MLD. The analysis shows how the dimension of each sphere and the size of the sub-codeword list are related to the performance-complexity tradeoff achieved by the proposed algorithm. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm achieves near-MLD performance, while reducing the computational complexity compared to the existing MLD method.

研究の動機と目的

• 1ビットADCを備えた上行リンク massive MIMO システムにおける最大尤度検出（MLD）の高い計算複雑性に対処すること。
• 実装に実用的でありながらMLD性能に近い低複雑性の検出アルゴリズムを開発すること。
• 従来の球符号化がユークリッド距離に依存しており、1ビット量子化信号に対しては最適でないという制限を克服すること。
• 1ビット量子化信号の構造と部分ベクトル処理を活用して、massive MIMO における効率的な検出を可能にすること。
• 検出誤り確率の解析的境界を用いて、性能と複雑性のトレードオフを定量化すること。

提案手法

• 提案手法は、受信信号の次元を低減し、計算負荷を軽減するために、受信信号を部分ベクトルに分割して球符号化を実行する1ビット球符号化（OSD）を用いる。
• 最小重み付きハミング距離（MWD）検出指標を採用し、尤度式におけるQ関数の近似により、閉形式で導出された重みを用いる。
• 受信信号ベクトルを複数の部分ベクトルに分割し、各部分ベクトルを独立に処理して、部分コドワードベクトルを中心とする並列な球を生成する。
• アルゴリズムは、チャネル利得とノイズ分散を考慮した重み付きハミング距離を用いて、各部分ベクトルの周囲に球を構築する。
• 誤りイベント解析は、拡張誤り集合を用いて実施され、誤検出確率の上限を導出する。これは、誤差が有界なQ関数の高精度近似を活用している。
• 検出プロセスでは、Q関数近似から導出された指数的重みを用いて尤度を近似し、尤度を最大化するコドワードベクトルを選択する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 低複雑性の検出アルゴリズムは、1ビットADCを備えた上行リンク massive MIMO システムで近似ML性能を達成できるか？
• RQ2 提案されたOSDアルゴリズムにおける部分ベクトル次元と部分コドワードリストのサイズが、性能-複雑性トレードオフにどのように影響するか？
• RQ3 Q関数の閉形式近似から得た重み付きハミング距離は、1ビット量子化信号に対してユークリッド距離よりも有効であるか？
• RQ4 提案されたOSDアルゴリズムの検出誤り確率に対する解析的上限は何か？
• RQ5 Q関数近似誤差は、検出性能および導出された境界のタイトさにどのように影響するか？

主な発見

• 提案された1ビット球符号化（OSD）は、従来のMLDと比較して著しく低い計算複雑性で、近似最大尤度検出（近似MLD）性能を達成する。
• Q関数近似から導出された閉形式重みを用いることで、誤差が10−3未満に有界となり、尤度推定の高精度を実現する。
• 信号を部分ベクトルに分割し、並列球符号化を実行することで、探索空間が縮小され、massive MIMO システムにおけるスケーラブルな実装が可能になる。
• 検出誤り確率の解析的上限は、拡張誤り集合を用いて導出され、高精度なQ関数近似のおかげで境界がタイトであることが示された。
• シミュレーション結果は、OSDが近似ML性能を達成するとともに計算複雑性を低減することを確認しており、1ビットADCを備えた massive MIMO システムへの実用的導入に適している。
• 性能-複雑性トレードオフは、部分ベクトル次元と部分コドワードリストのサイズによって定量的に特徴付けられており、より大きな部分ベクトルと長いリストは性能を向上させるが、それに伴い複雑性も増加することが示された。