[논문 리뷰] Performance Limits of a Cloud Radio

Maaz Mohiuddin, Varun Maheshwari외 4명|arXiv (Cornell University)|2013. 07. 17.

Advanced MIMO Systems Optimization참고 문헌 17인용 수 4

한 줄 요약

이 논문은 복잡도를 감소시키면서 근접한 용량 성능을 달성하기 위해 제로포싱 더러운 종이 코딩(ZF-DPC)과 톰린슨-하라시마 프리코딩(THP)을 사용하는 실용적인 클라우드 무선 접근망을 제안한다. 포아송 점 프로세스 기반의 스토하스틱 기하학 프레임워크를 사용하여, 기존의 셀룰러 네트워크 대비 평균 데이터율 향상 최대 200%를 입증하였으며, 낮고 중간 수준의 신호 대 잡음비(SNR)에서 간섭 제한 영역을 잡음 제한 영역으로 전환시켰다.

ABSTRACT

Cooperation in a cellular network is seen as a key technique in managing other cell interference to observe a gain in achievable rate. In this paper, we present the achievable rate regions for a cloud radio network using a sub-optimal zero forcing equalizer with dirty paper precoding. We show that when complete channel state information is available at the cloud, rates close to those achievable with total interference cancellation can be achieved. With mean capacity gains, of up to 2 fold over the conventional cellular network in both uplink and downlink, this precoding scheme shows great promise for implementation in a cloud radio network. To simplify the analysis, we use a stochastic geometric framework based of Poisson point processes instead of the traditional grid based cellular network model. We also study the impact of limiting the channel state information and geographical clustering to limit the cloud size on the achievable rate. We have observed that using this zero forcing-dirty paper coding technique, the adverse effect of inter-cluster interference can be minimized thereby transforming an interference limited network into a noise limited network as experienced by an average user in the network for low operating signal-to-noise-ratios. However, for higher signal-to-noise-ratios, both the average achievable rate and cell-edge achievable rate saturate as observed in literature. As the implementation of dirty paper coding is practically not feasible, we present a practical design of a cloud radio network using cloud a minimum mean square equalizer for processing the uplink streams and use Tomlinson-Harashima precoder as a sub-optimal substitute for a dirty paper precoder in downlink.

연구 동기 및 목표

• 완전한 및 부분적인 채널 상태 정보(CSI) 하에서 클라우드 무선 네트워크의 실현 가능한 용량 영역을 분석 가능한 스토하스틱 기하학 모델을 사용하여 기술하는 것.
• 실제 클라우드 무선 시스템에 구현 가능한 비최적의 프리코딩 및 에큐얼라이제이션 기법—특히 ZF-DPC와 MMSE—의 성능을 평가하는 것.
• 지리적 군집화와 제한된 CSI 피드백이 실현 가능한 용량에 미치는 영향, 특히 간섭 제한 시나리오에서의 영향을 조사하는 것.
• 용량을 달성하는 더러운 종이 코딩(DPC)의 저복잡도 대체 기법으로 톰린슨-하라시마 프리코딩(THP)을 사용한 실용적인 시스템 설계를 제안하는 것.
• 피드백 오버헤드와 용량 성능 간의 상호 교환 관계를 정량화하여, 6개의 CSI 보고서로 전체 CSI 이득의 85%를 확보할 수 있음을 보여주는 것.

제안 방법

• 기존의 격자 기반 셀룰러 모델을 대체하기 위해 포아송 점 프로세스(PPP) 기반의 스토하스틱 기하학 모델을 채택하여 클라우드 무선 네트워크의 분석 가능성을 확보하는 것.
• 업링크-다운링크 이중성 원리를 활용하여 업링크 MMSE 수신기에서 다운링크 용량을 유도함으로써 업링크 및 다운링크 간 대칭적인 성능 평가를 가능하게 하는 것.
• 인터유저 간섭을 억제하고 이론적 용량 한계에 가까워지기 위해 제로포싱(ZF) 프리코딩과 더러운 종이 코딩(DPC) 원리를 결합하는 것.
• QR 기반 디코딩의 저비용 대체로 최소 제곱 오차(MMSE) 수신기를 업링크에 적용하여 ZF-DPC 성능의 75%를 달성하는 것.
• 클라우드 크기를 제한하고 백홀 신호 전송을 줄이기 위해 지리적 군집 모델을 도입하여 부분적인 CSI를 반영한 현실적인 구현 시나리오를 시뮬레이션하는 것.
• 스트림당 ZF-DPC 용량에 기반하여 적응형 변조(4, 16, 또는 64-QAM)를 적용하여 전송 전력과 스펙트럼 효율성 간의 상호 교환 관계를 평가하는 것.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 완전한 CSI 하에서 ZF-DPC를 사용할 경우 클라우드 무선 네트워크의 실현 가능한 용량은 어떻게 스케일링되며, 이는 이론적 용량 한계에 얼마나 가까운가?
• RQ2 제한된 CSI 피드백(예: 6개 채널)이 실현 가능한 용량에 미치는 영향은 무엇이며, 이로 인해 이론적 이득의 상당 부분을 유지할 수 있는가?
• RQ3 기지국의 지리적 군집화가 간섭과 실현 가능한 용량에 미치는 영향은 무엇이며, 특히 낮고 중간 수준의 신호 대 잡음비(SNR) 영역에서 어떻게 나타나는가?
• RQ4 톰린슨-하라시마 프리코딩(THP)이 최적의 DPC 성능을 얼마나 잘 근사할 수 있으며, 전력 손실이 최소한인가?
• RQ5 업링크에서 MMSE 기반 수신기가 ZF-DPC 성능의 상당 부분을 달성할 수 있는가? 그리고 저복잡도 대체 기법으로서의 가능성은 어떠한가?

주요 결과

• ZF-DPC를 사용하는 클라우드 무선 네트워크는 업링크 및 다운링크 모두에서 기존의 셀룰러 네트워크 대비 최대 200%의 평균 용량 향상을 달성한다.
• 단지 6개의 CSI 보고서만으로도 전체 CSI 이득의 85%를 확보할 수 있어, 실용적 구현에서 제한된 피드백의 타당성을 입증한다.
• ZF-DPC와 지리적 군집화를 사용할 경우 낮고 중간 수준의 신호 대 잡음비(SNR)에서 간섭 제한 영역에서 잡음 제한 영역으로의 전환을 이룩하여, 셀 엣지 사용자 성능을 향상시킨다.
• 업링크에서 MMSE 수신기는 ZF-DPC로 확보한 용량의 75%를 달성하여, 저복잡도 대체 기법으로서의 타당성을 확인한다.
• THP 기반 프리코딩은 소량의 전송 전력 손실만으로 ZF-DPC 성능에 매우 가까운 성능을 달성하여, 실제 시스템에서 DPC의 실용적 대체 기법이 될 수 있다.
• ZF-DPC 방식은 전체 간섭 제거와 공간 매칭 필터링의 이론적 한계 사이에 위치하여, 강력한 성능과 거의 최적의 성질을 확인한다.