[论文解读] Design Trade-offs for Decentralized Baseband Processing in Massive MU-MIMO Systems

Kaipeng Li, James McNaney+5 more|arXiv (Cornell University)|Nov 1, 2019

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 18被引用 1

一句话总结

本文系统分析了大规模MU-MIMO系统中去中心化基带处理（DBP）的设计权衡，提出了一套实用的设计流程，通过在前馈（FD）与部分分布式（PD）架构、检测/预编码算法（如MMSE、ZF、WF）以及数值精度（fp32与fp8）之间进行选择，实现性能、复杂度和数据传输的优化。结果表明，使用fp8精度可将误码率（BER）劣化降至最低，同时将复杂度和跨簇带宽减少高达4倍；利用信道互易性和相干性可实现显著的效率提升，且性能损失极小。

ABSTRACT

Massive multi-user (MU) multiple-input multiple-output (MIMO) provides high spectral efficiency by means of spatial multiplexing and fine-grained beamforming. However, conventional base-station (BS) architectures for systems with hundreds of antennas that rely on centralized baseband processing inevitably suffer from (i) excessive interconnect data rates between radio-frequency circuitry and processing fabrics, and (ii) prohibitive complexity at the centralized baseband processor. Recently, decentralized baseband processing (DBP) architectures and algorithms have been proposed, which mitigate the interconnect bandwidth and complexity bottlenecks. This paper systematically explores the design trade-offs between error-rate performance, computational complexity, and data transfer latency of DBP architectures under different system configurations and channel conditions. Considering architecture, algorithm, and numerical precision aspects, we provide practical guidelines to select the DBP architecture and algorithm that are able to realize the full benefits of massive MU-MIMO in the uplink and downlink.

研究动机与目标

• 为解决大规模MU-MIMO系统（配备数百根天线）中集中式基带处理存在的互连带宽与计算复杂度瓶颈问题。
• 在不同系统配置与信道条件下，评估并比较前馈（FD）与部分分布式（PD）DBP架构的性能。
• 在上行链路与下行链路处理中，识别误码率性能、计算复杂度与数据传输延迟之间的最优权衡。
• 提供一种实用的、多层级的设计流程，根据系统约束与性能目标，选择DBP架构、算法与数值精度。

提出的方法

• 提出一种前馈DBP架构，避免迭代共识交换，相比基于共识的方法显著降低数据传输延迟。
• 引入一种部分分布式（PD）架构，通过聚合同簇天线并本地化处理，实现性能与互连带宽之间的平衡。
• 采用8位浮点数（fp8）精度缩放技术，与fp32相比，将内存事务与跨簇数据传输减少高达4倍。
• 利用信道互易性与相干性，重用中间计算结果，最大限度减少冗余处理，提升能效。
• 采用真实信道模型（如Quadriga非视 Line-of-Sight衰落模型）与系统配置（C=4个簇，U=16个用户，Bc=32个符号），在不同信噪比（SNR）与相干时间下评估性能。
• 比较检测与预编码算法（MMSE、ZF、WF），并评估其在不同精度水平下的误码率（BER）、复杂度与带宽权衡。

实验结果

研究问题

• RQ1 在不同信道相干时间下，前馈（FD）与部分分布式（PD）DBP架构在误码率（BER）性能与跨簇数据传输量方面有何差异？
• RQ2 在DBP系统中，使用不同检测与预编码算法（如MMSE与ZF）时，计算复杂度与BER性能之间的权衡如何？
• RQ3 在DBP中，使用降低的数值精度（如fp8）时，其可接受程度如何，是否会导致显著的BER劣化？
• RQ4 如何利用信道互易性与相干性，以减少DBP架构中的计算与通信开销？

主要发现

• 使用8位浮点数（fp8）精度可使跨簇数据传输与内存事务量相比fp32减少高达4倍，同时仅造成轻微的误码率（BER）性能损失。
• 部分分布式（PD）架构在信道相干时间较长时，能实现BER性能与数据传输量之间的良好权衡。
• 前馈（FD）DBP架构在误码率性能上可与集中式MMSE和ZF算法相媲美，且避免了迭代共识交换，显著降低延迟。
• ZF检测与预编码在仅造成中等程度BER劣化的情况下，可实现显著的复杂度降低，尤其在真实的Quadriga非视 Line-of-Sight衰落信道下表现更优。
• 将上行链路与下行链路处理集成，相比独立处理，可将整体复杂度降低高达50%，且在使用显式或隐式计算时，BER影响极小。
• 利用信道互易性与相干性可重用中间计算结果，显著减少冗余计算，提升DBP系统的能效。