[论文解读] Hybrid Analog-Digital Beamforming for Massive MIMO Systems

Shahar Stein Ioushua, Yonina C. Eldar|arXiv (Cornell University)|Dec 10, 2017

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 23被引用 25

一句话总结

本文提出一种用于大规模MIMO系统中混合模拟-数字波束成形的交替最小化框架Alt-MaG，通过近似最优全数字预编码器来最小化估计误差。它引入了MaGiQ这一低复杂度变体，在RF链路数量较少时，其MSE性能优于以往方法；此外，还提出了一种贪心GRTM算法用于波束成形器设计，在高RF链路场景下表现优于MaGiQ。

ABSTRACT

In massive MIMO systems, hybrid beamforming is an essential technique for exploiting the potential array gain without using a dedicated RF chain for each antenna. In this work, we consider the data phase in a massive MIMO communication process, where the transmitter and receiver use fewer RF chains than antennas. We examine several different fully- and partially connected schemes and consider the design of hybrid beamformers that minimize the estimation error in the data. For the hybrid precoder, we introduce a framework for approximating the optimal fully-digital precoder with a feasible hybrid one. We exploit the fact that the fully-digital precoder is unique only up to a unitary matrix and optimize over this matrix and the hybrid precoder alternately. Our alternating minimization of approximation gap (Alt-MaG) framework improves the performance over state-of-the-art methods with no substantial increase in complexity. In addition, we present a special case of Alt-MaG, minimal gap iterative quantization (MaGiQ), that results in low complexity and lower mean squared error (MSE) than other common methods, in the case of very few RF chains. MaGiQ is shown to coincide with the optimal fully-digital solution in some scenarios. For combiner design, we exploit the structure of the MSE objective and develop a greedy ratio trace maximization technique, that achieves low MSE under various settings. All of our algorithms can be used with multiple hardware architectures.

研究动机与目标

• 通过使用较少的RF链路实现混合模拟-数字波束成形，解决大规模MIMO中全数字波束成形的高硬件成本与复杂度问题。
• 在硬件约束条件下，通过联合优化混合预编码器与波束成形器设计，最小化数据估计的均方误差（MSE）。
• 设计低复杂度算法，在满足模拟硬件限制（如相位移器与开关）的前提下，近似最优全数字波束成形器。
• 研究在不同信道模型下，全连接、部分连接与开关启用网络等不同硬件架构之间的性能权衡。

提出的方法

• 提出Alt-MaG框架，通过交替优化全数字预编码器中的酉矩阵自由度与混合预编码器，以最小化与最优解的近似差距。
• 提出MaGiQ作为Alt-MaG的简化版本，采用迭代量化方法实现低复杂度与更优的MSE性能，尤其在RF链路数量有限时表现更佳。
• 设计一种贪心比值迹最大化（GRTM）算法用于波束成形器设计，通过在每次迭代中最大化标量比值目标函数，直接最小化MSE。
• 采用基于字典的波束成形器设计方法，利用毫米波信道的稀疏多径结构以降低复杂度。
• 在多种硬件架构上评估性能：全连接相位移器网络、固定子阵列的部分连接方案，以及开关启用配置。
• 在MO-AltMin中应用流形优化技术，作为高性能但高复杂度的混合波束成形基准方法。

实验结果

研究问题

• RQ1 在模拟硬件约束下，如何最小化最优全数字预编码器与可行混合预编码器之间的近似差距？
• RQ2 在设计混合波束成形器时，利用全数字预编码器中的酉自由度能带来多大性能增益？
• RQ3 像MaGiQ这样的低复杂度算法能否在RF链路数量较少时实现接近最优的混合预编码器性能？
• RQ4 在模拟波束成形器架构中引入开关，如何影响不同信道模型与硬件配置下的系统性能？
• RQ5 随着RF链路数量的增加，GRTM波束成形器设计算法是否在MSE方面优于现有方法？

主要发现

• MaGiQ在RF链路极少的场景下，MSE低于其他最先进方法，且在某些情况下与最优全数字解完全一致。
• 当RF链路数量增加时，GRTM波束成形器设计算法的MSE低于MaGiQ，表明其在高天线数、高精度场景中具有显著有效性。
• 在具有稀疏毫米波信道的部分连接方案中，向模拟网络中添加开关可显著提升性能，表明硬件灵活性能增强波束成形增益。
• 在全连接架构中引入开关后，额外开关带来的性能增益可忽略不计，因为最优波束成形器已能通过单位模向量良好近似。
• MO-AltMin在全连接开关启用网络中性能接近GRTM，但计算复杂度显著更高。
• S 5（全连接带开关）与S 6（仅带相位移器的全连接）架构性能相近，表明在一般信道模型下，若最优波束成形器能被单位模向量良好近似，则开关带来的增益有限。