[论文解读] Pilot Assignment Schemes for Cell-Free Massive MIMO Systems

Priyabrata Parida, Harpreet S. Dhillon|arXiv (Cornell University)|May 20, 2021

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 28被引用 4

一句话总结

该论文提出了一种基于随机顺序吸附（RSA）过程的分布式、可扩展导频分配方案，用于缓解大规模MIMO系统中的导频污染问题。基于RSA的方案确保同导频用户之间的最小距离，并在高远端射频头（RRH）密度下，与集中式优化方法相比，实现了具有竞争力的频谱效率。

ABSTRACT

In this work, we propose three pilot assignment schemes to reduce the effect of pilot contamination in cell-free massive multiple-input-multiple-output (MIMO) systems. Our first algorithm, which is based on the idea of random sequential adsorption (RSA) process from the statistical physics literature, can be implemented in a distributed and scalable manner while ensuring a minimum distance among the co-pilot users. Further, leveraging the rich literature of the RSA process, we present an approximate analytical approach to accurately determine the density of the co-pilot users as well as the pilot assignment probability for the typical user in this network. We also develop two optimization-based centralized pilot allocation schemes with the primary goal of benchmarking the RSA-based scheme. The first centralized scheme is based only on the user locations (just like the RSA-based scheme) and partitions the users into sets of co-pilot users such that the minimum distance between two users in a partition is maximized. The second centralized scheme takes both user and remote radio head (RRH) locations into account and provides a near-optimal solution in terms of sum-user spectral efficiency (SE). The general idea is to first cluster the users with similar propagation conditions with respect to the RRHs using spectral graph theory and then ensure that the users in each cluster are assigned different pilots using the branch and price (BnP) algorithm. Our simulation results demonstrate that despite admitting distributed implementation, the RSA-based scheme has a competitive performance with respect to the first centralized scheme in all regimes as well as to the near-optimal second scheme when the density of RRHs is high.

研究动机与目标

• 解决无蜂窝大规模MIMO系统中的导频污染问题，该问题是上行导频训练阶段容量受限的关键因素。
• 设计一种分布式且可扩展的导频分配方案，通过确保同导频用户之间的最小间距来降低干扰。
• 将所提方案的性能与考虑用户和RRH位置的集中式优化方法进行基准对比。
• 基于已建立的RSA过程理论，提供导频分配概率和同导频用户密度的分析框架。
• 评估在实际系统配置下，分布式可扩展性与频谱效率性能之间的权衡。

提出的方法

• 将统计物理中的随机顺序吸附（RSA）过程应用于导频的分布式、可扩展分配，确保同导频用户之间保持最小距离。
• 利用RSA文献中的分析工具，推导出典型用户平均导频分配概率的精确理论表达式。
• 设计一种集中式最大最小距离方案，通过仅利用用户位置信息对用户进行分区，以最大化同导频用户之间的最小距离。
• 设计第二种集中式方案，利用谱图论对传播条件相似的用户进行聚类，并在每个簇内应用分支定价（BnP）算法分配正交导频。
• 采用路径损耗模型和瑞利衰落假设，在二维圆形区域内模拟真实传播条件，用户和RRH均匀分布。
• 在不同用户密度、RRH密度、导频复用因子和系统负载下实现并比较所有方案，以评估频谱效率和鲁棒性。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计一种分布式导频分配方案，在无蜂窝大规模MIMO系统中最小化导频污染的同时保持可扩展性？
• RQ2 基于RSA的导频分配方案在用户频谱效率方面与集中式优化方案相比表现如何？
• RQ3 基于RSA的方案性能如何依赖于RRH密度和每个导频的平均用户数？
• RQ4 基于RSA过程的分析框架能否准确预测无蜂窝mMIMO网络中的导频分配概率和同导频用户密度？
• RQ5 在不同系统规模和配置下，基于RSA的方案与近似最优的BnP方案之间存在多大的性能差距？

主要发现

• 在所有RRH和用户密度下，基于RSA的导频分配方案与集中式最大最小距离方案相比，实现了具有竞争力的频谱效率。
• 在高RRH密度下，基于RSA的方案性能几乎与近似最优的BnP方案相当，其和用户频谱效率比值的累积分布函数（CDF）表现出极强的性能一致性。
• 当每个导频的平均用户数较低时，RSA方案在低RRH密度下略优于最大最小距离和K均值聚类方案。
• 当每个导频的平均用户数较高时，由于密集环境中导频分配概率降低，最大最小距离方案略优于RSA方案。
• BnP方案在小型系统（例如48个用户）中可提供近似最优的和用户频谱效率，但其计算复杂度限制了其在更大网络中的可扩展性。
• 基于RSA过程的分析模型能准确预测平均导频分配概率和同导频用户密度，仿真结果验证了其准确性。