[论文解读] Trade-offs in Decentralized Multi-Antenna Architectures: The WAX Decomposition

Juan Vidal Alegría, Fredrik Rusek+1 more|arXiv (Cornell University)|Dec 1, 2020

Advanced Wireless Communication Technologies参考文献 29被引用 20

一句话总结

本文提出WAX分解，一种新型矩阵分解方法，可在去中心化多天线系统中实现无信息损失处理。通过将天线面板建模为可配置输出与CPU连接，该方法建立了每面板计算复杂度与互连带宽之间的基本权衡，量化了大规模MIMO和智能反射面（LIS）架构中去中心化的极限，并给出了性能可实现性的理论边界。

ABSTRACT

Current research on multi-antenna architectures is trending towards increasing the amount of antennas in the base stations (BSs) so as to increase the spectral efficiency. As a result, the interconnection bandwidth and computational complexity required to process the data using centralized architectures is becoming prohibitively high. Decentralized architectures can reduce these requirements by pre-processing the data before it arrives at a central processing unit (CPU). However, performing decentralized processing introduces also cost in complexity/interconnection bandwidth at the antenna end which is in general being ignored. This paper aims at studying the interplay between level of decentralization and the associated complexity/interconnection bandwidth requirement at the antenna end. To do so, we propose a general framework for centralized/decentralized architectures that can explore said interplay by adjusting some system parameters, namely the number of connections to the CPU (level of decentralization), and the number of multiplications/outputs per antenna (complexity/interconnection bandwidth). We define a novel matrix decomposition, the WAX decomposition, that allows information-lossless processing within our proposed framework, and we use it to obtain the operational limits of the interplay under study. We also look into some of the limitations of the WAX decomposition.

研究动机与目标

• 分析多天线系统中去中心化程度（CPU连接数）与去中心化处理复杂度（每根天线面板的乘法/输出数）之间的权衡。
• 解决在集中式或完全去中心化设计中通常被忽略的天线端去中心化处理的隐性成本。
• 提出一个通用框架，通过可调系统参数统一集中式、去中心式及混合式多天线架构。
• 提出WAX分解作为在不同去中心化程度下实现无信息损失处理的工具。
• 在所提框架下，推导出复杂度与带宽之间可实现权衡的理论极限。

提出的方法

• 提出一种通用多天线架构，其中天线被分组为面板，每个面板应用线性变换以生成多个输出。
• 引入WAX分解——一种新型矩阵分解方法，通过将信道矩阵分解为WAX形式，实现无信息损失处理。
• 将系统建模为两个关键参数：CPU连接数（去中心化程度）和每面板输出数（复杂度/互连成本）。
• 利用QR分解和零空间分析，推导出WAX分解存在的必要条件。
• 应用秩-轮廓分析和矩阵零空间约束，确定分解的可行性条件。
• 基于信道矩阵结构和用户数，推导出给定CPU连接数下每面板所需最小乘法数的理论边界。

实验结果

研究问题

• RQ1 在去中心化多天线系统中，CPU连接数与每根天线面板的乘法/输出数之间的基本权衡是什么？
• RQ2 在何种条件下，可存在一种WAX分解，使去中心化架构中实现无信息损失处理？
• RQ3 信道矩阵结构和用户数如何影响WAX分解的可行性与复杂度？
• RQ4 当去中心化受带宽和复杂度约束时，可实现性能（频谱效率）的理论极限是什么？
• RQ5 所提框架如何推广现有的集中式与去中心化架构，包括大规模MIMO和LIS？

主要发现

• WAX分解通过将信道矩阵分解为WAX形式，使去中心化多天线系统能够实现无信息损失处理，确保预处理过程中无数据丢失。
• WAX分解存在的必要条件是：矩阵A的任意子矩阵的秩必须超过一个依赖于用户数、CPU连接数和面板结构的阈值。
• 对于给定的CPU连接数，每面板所需最小乘法数受不等式 κ > (RK − L)/K 的约束，其中κ为A的子矩阵的秩。
• 对于给定的CPU连接数，每面板所需输出数随用户数和系统空间复用增益而增加。
• 该框架揭示，减少CPU连接数会增加每面板的处理复杂度，且该权衡由推导出的秩条件定量刻画。
• 分析表明，当每面板输出数满足所推导的秩约束时，WAX分解对随机选择的信道矩阵具有概率1的可行性。