[论文解读] Near-Optimal Hybrid Analog and Digital Precoding for Downlink mmWave Massive MIMO Systems

Linglong Dai, Xinyu Gao+3 more|arXiv (Cornell University)|Jul 16, 2015

Millimeter-Wave Propagation and Modeling参考文献 14被引用 19

一句话总结

本文提出了一种基于子阵列结构的毫米波大规模MIMO系统近似最优、低复杂度的迭代混合模拟与数字预编码方案。通过分解容量优化问题并跨天线阵列应用连续干扰消除（SIC），该方法在O(M³)的计算复杂度下实现了接近最优的性能，显著优于传统全模拟预编码，尤其在高信噪比（SNR）及每射频链路（RF chain）天线数较少时表现更优。

ABSTRACT

Millimeter wave (mmWave) massive MIMO can achieve orders of magnitude increase in spectral and energy efficiency, and it usually exploits the hybrid analog and digital precoding to overcome the serious signal attenuation induced by mmWave frequencies. However, most of hybrid precoding schemes focus on the full-array structure, which involves a high complexity. In this paper, we propose a near-optimal iterative hybrid precoding scheme based on the more realistic subarray structure with low complexity. We first decompose the complicated capacity optimization problem into a series of ones easier to be handled by considering each antenna array one by one. Then we optimize the achievable capacity of each antenna array from the first one to the last one by utilizing the idea of successive interference cancelation (SIC), which is realized in an iterative procedure that is easy to be parallelized. It is shown that the proposed hybrid precoding scheme can achieve better performance than other recently proposed hybrid precoding schemes, while it also enjoys an acceptable computational complexity.

研究动机与目标

• 解决毫米波大规模MIMO系统中全数字预编码带来的高硬件复杂度与高能耗问题。
• 克服现有混合预编码方案依赖全阵列结构或计算复杂度过高的局限性。
• 设计一种适用于实际毫米波系统中子阵列架构的低复杂度、近似最优混合预编码解决方案。
• 在保持实际硬件可行性的同时，实现接近理论容量的性能。

提出的方法

• 通过独立处理每个连接至单一射频链路的天线阵列，将全局容量优化问题分解为一系列顺序子问题。
• 以迭代方式优化每个天线阵列的可实现速率，从第一个开始，依次处理到最后一个。
• 在优化下一个阵列前，利用连续干扰消除（SIC）从总容量表达式中去除先前已优化阵列的贡献。
• 对每个阵列使用数字预编码控制幅度，模拟预编码调节相位，实现在每阶段的低复杂度优化。
• 利用子阵列结构，其中每个射频链路仅连接到天线的子集，从而降低硬件复杂度。
• 使用标准优化技术求解每个子问题，整体复杂度由每轮O(M³)主导，其中M为每射频链路的天线数。

实验结果

研究问题

• RQ1 基于子阵列结构的混合预编码方案能否在低计算复杂度下实现接近最优的频谱效率？
• RQ2 所提出的迭代SIC方案在频谱效率与SNR鲁棒性方面，相较于传统全模拟预编码方案表现如何？
• RQ3 射频链路数量（M）对所提方案与最优预编码器之间性能差距有何影响？
• RQ4 由于其迭代且独立的阵列处理结构，所提方案是否可高效并行化？

主要发现

• 在所有SNR区域，所提方案均优于传统全模拟预编码方案；对于128×16系统，在10 dB SNR时容量差距约为3 bps/Hz，在30 dB SNR时为30 bps/Hz。
• 在30 dB SNR时，所提方案与最优预编码器的SNR差距仅为1 dB，表明其性能接近最优。
• 对于128×16系统（M=8），所提方案实现了最优容量的88%；对于128×32系统（M=4），实现了最优容量的96%。
• 全模拟预编码方案的性能随射频链路数量增加而显著下降，当M从8降至4时，其性能从最优容量的20%降至16%，原因在于数字波束成形增益有限。
• 所提方案保持了O(M³)的低复杂度，与传统模拟方案相当，同时显著提升了频谱效率。
• 随着M减小，所提方案的性能增益更加显著，表明其在每射频链路服务较少天线时尤为有效。